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互联网数据运营系列2:转化篇

上一篇是流量分析《互联网行业数据化运营1:流量篇》,本篇聊一聊关于转化的分析图表,上一篇中也讲到的,文章内容给大家一个借鉴参考,有各种不足或错误,欢迎评论交流。转化在完成引流的工作后,下一步需要考虑的就是转化了,一个崭新的用户一路走来到完成交易,中间需要经历浏览页面(下载app)->注册成为用户->登陆->添加购物车->下单->付款->完成交易(这段过程,在不同的公司中可能不同,例如家装互联网公司完成交易的过程就会分为交定、签约、开工、竣工等)。每一环节中都会有用户流失,提高各个环节的转化率,一直是互联网公司运营的最核心的工作之一。转化率的提升,意味着更低的成本,更高的利润。分析目标:了解各环节转化情况,分析其异常或不合理情况,进行调整,以提升各环节的转化率。分析角度:1.观察各环节转化率,分析其合理性,针对转化率异常环节进行调整2.追踪转化率变化,用于异常定位和策略调整效果验证3.观察各渠道转化情况,定义渠道价值,并依此适当调整运营策略4.分析各环节转化周期,分析用户习惯,为制定运营策略提供依据分析方法:关于转化率的各种名词也特别多,有静默转化率、登陆转化率、咨询转化率、付款转化率等等,然而并不需要考虑这些词,只要关注用户从接触应用到成交中的几个环节就好。我们依然使用图表的形式来从各个角度对转化数据进行展示分析。1.观察各环节转化率,分析其合理性,针对转化率异常环节进行调整互联网数据运营系列2:转化篇从上图中,我们可以发现这样一个问题,下单到付款中的转化率过低,正常来说,用户只要下单,付款的比例是比较大的。对于这个异常,我们来做下猜测:对于我来说,下单之后没有付款的原因有以下几个:1).又看了下其他家的商品或服务,发现了更好的,就取消了付款;2).付款前习惯性的问下相关的人进行确认,然后发现计划有变,所以取消付款;3).到了付款的时候发现居然不支持支付宝,无奈取消付款;4).下单后被告知没货5).页面好卡,怒而弃之;6).余额不足。。。总体上可以分为两类:用户本身原因,系统设计原因。上图中这么出现付款率这么低的情况,基本上可以确定是系统原因。然而具体是哪块的设计出了问题,可以进一步细化追踪。互联网行业数据化运营2:转化篇上图中将转化率与各阶段端访问数量放在一个页面中,便于对整体情况的把控,为调整运营策略提供参考作用。上图中的付款转化率低的太明显,只要不瞎都能看出这转化率出了问题,但是往往转化率的问题并没有这样的明显,那怎样定位自己的转化率是否合理,哪个阶段的转化率有提升空间呢?继续看下面这张图互联网行业数据化运营2:转化篇除流量外,转化率也是需要追踪的,将时间的维度拉开,分析各阶段转化率随着时间的波动,也是很有看点的。互联网行业数据化运营2:转化篇还能看到的是,在4月22号之后,转化率开始抬头,并且维持了较高转化率,不管这次转化率的提升是活动营销导致的,还是产品改进导致的,或者是运营调整导致的,这都是一个响当当的业绩,也可以梳理这次工作的要点,作为成功经验来为公司下一波发力做准备。3.观察各渠道转化情况,定义渠道价值,并依此适当调整运营策略现在互联网的推广渠道特别多,前面几个图表中,我将渠道定义为pc端、app、微信之类其实并不严谨,对于这些大类渠道的分析,需要从产品层面去考虑,每一点的优化与分析,最终都落实到产品优化上,才体现价值。而深入这些大类渠道进行细分,例如营销短息、百度竞价、广告站点等,就会有运营层面来考虑的问题,在上一篇(转化率)中也提到,渠道的价值,单独看流量或转化率都是不够的,需要综合来考虑。如下图所示:互联网行业数据化运营2:转化篇气泡图信息量较大,可将上图一拆二如下图:互联网行业数据化运营2:转化篇互联网行业数据化运营2:转化篇这种场景通用性并不是很强,会和公司业务相关联,有些业务的交易是分成多个阶段来完成,这种情况可以对转化周期进行分析。互联网行业数据化运营2:转化篇转化率是所有订单导向的互联网公司非常关注的指标,以上的介绍只是浅层的、简单的分析,更多的偏向于结果展示。对转化率的影响因素非常多,深入分析抓住问题的根本,还需要一些挖掘方法相配合,很多公司也有专人或团队来负责分析工作。在公司完成用户的拉新和转化之后,也该关心用户的存留问题了,大部分互联网公司,是有相当一部分的订单是由老客户产生的。关于存留数据分析,后面会进行介绍。推荐使用国内新一代大数据用户行为分析平台:数极客,新一代支持无埋点、前端埋点、后端埋点、API导入四种混合数据采集方式;自动监测网站、APP、小程序等多种渠道推广效果分析,是增长黑客必备的互联网数据分析工具。数极客支持实时多维分析、漏斗分析、留存分析、路径分析等十大数据分析方法以及APP数据分析网站统计网站分析小程序数据统计用户画像等应用场景,国内首创6大提升转化率的数据分析模型,是用户行为分析领域首款应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品

。基于用户行为的大数据分析智能系统,提供了会员营销AB测试两大数据智能产品,使得企业可以快速的提升用户转化率和留存率,实现数据驱动增长。(下一篇将针对日活/存留进行专题介绍。 欢迎交流,相互学习)作者:知乎达人“jiago王”,知乎专栏“撩撩数据吧”。互联网行业数据化运营系列文章:互联网数据运营系列1:流量篇互联网数据运营系列2:转化篇互联网数据运营系列3:存留篇互联网数据运营系列4:复购篇互联网数据运营系列6:订单1互联网数据运营系列7:订单2 

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