数极客首页

产品和运营,应该怎样利用大数据做转化分析

在2017年的多次

营销文案刷屏事情
中,产品和运营人越来越分明

地看到,流量≠转化。而转化率,才是权衡
一个产品和一次活动最为中心
和关键的数据。因而

,转化率是网站最终能否盈利的中心
,提升网站转化率,提升销量才是霸道
。今天,我们就聊聊从产品和运营的角度,怎样
经过
大数据做转化剖析

?第一
要分明

转化率究竟

是什么?受哪些数据的直接影响?这些数据的影响要素
又是哪些?
转化率指在一个统计周期内,完成转化行为的次数占推行
信息总点击次数的比率。简单地以下面这个公式来阐明

以电商平台购物为例,总流量一定的状况

下,置办

人数越多,转化率越高。而一个用户一次胜利

的置办

行为依次触及
搜索(曝光)、阅读
、参与

购物车、结算、支付等多个环节,任何一个环节呈现
差错

,都能让用户立刻

放弃这次置办

行为。依据

有关数据,多数电商的转化率只需

0.5%左右,这意味着有99.5%的流量被糜费
了。(听着好意
痛哦)

那么,怎样
才干
提升置办

人数呢?产品和运营,又能怎样中止

操作来提升产品销量呢?

一、基础

剖析

:转化的直接影响者都需求
设计
转化剖析

的基础

阶段,主要是转化步骤的剖析

和转化率趋向
的监测。

大家都知道

,流量是呈漏斗外形
的,把流质变
为消费者,大约会阅历
这么5个步骤。就是这5步,足以滤掉99.5%的潜在用户。另外依据

统计,在几个较大的B2C网站中,流量数据在增大,但是客户停留在网站上的时间在减少,在被称为眼球经济的时期
,每个网民在电子商务网站停留的时间大约在17分钟。在这一剖析

阶段,网站运营和产品人员都应该了解

什么数据呢?这一阶段,网站平台能直接获取的数据多而杂,运营人员在搜集
数据后,对数据中止

分类整理,普通
分为以下几类:人口属性,社会属性,行为习气
,兴味
偏好
等几个方面。

人口属性,包含年龄,性别,身高,地域,学历,收入和教育社会属性,包括社会职务,婚姻状况

,住房车辆,社交关系等等行为习气
,包括运动,休闲旅游,酒店住宿,饮食起居等偏好兴味
偏好,包括购物,游戏,体育,文化等

这一阶段的搜集
剖析

用户画像提供基数。为后期的运营计划

,文案谋划

,渠道规划等提供一定的数据支撑。

二、中阶剖析

:从不同维度剖析

转化状况

过去人们以为
数据是企业的资源,实质

上数据是资产,是能够

为销量发明

价值的资产。要想更好地提升转化率,需求
对不同维度的要素
中止

思索
,也是对上一阶段数据的细分。例如:访问来源、操作平台、跳出页面、操作系统、阅读
器类型等。

本阶段,第一
要了解

,正在网站上阅读
的客户,哪些是明白
要来买东西的,哪些只是随意
来逛逛的,以及他们从什么入口进入;第二
,没有置办

的用户,到底看了多少产品页,多少放进购物车没有付款,多少是一个产品页都没有看的;第三,多少客户产生了置办

行为。第四,十分

重要的是,客户登录网站首页之后,除了有40%的弹出率之外,剩下60%的用户分别从哪些渠道进入到产品页面,这些渠道进入之后付款的比例分别是多少。最终
,多少人将产品参与

购物车,能否
有召回的可能?经过
对网站平台庞大的数据库中止

细分整理,才干
发现这背后躲藏
的用户行为逻辑,从而完成
产品人员从产品角度中止

优化,运营人员则担任
对活动,专题,商品详情页等中止

优化。

例如,之前协作
过的一个用户,后台数据显现
,很多人都将某一款产品参与

购物车,但是都没有付款。为了召回这部分

客户,网站即时推送了一条优惠券,最终
召回30%的订单。

三、高阶剖析

:多维度交叉

剖析

,不时
优化迭代产品
互联网行业的产品都有一个共识:小步快跑,快速迭代。唯有如此,才干
打造出受用户喜欢
的产品。经过
上两段的数据搜集
和剖析

,网站的工作人员对网站的优势以及存在的问题,心中曾经
有概念了。在这一阶段,就需求
沉下来,从细致

的维度和点中止

剖析

和修正。这一阶段,能够

说是数据驱动产品和运营决策。例如,广告投放哪个渠道的流量更优质?什么样的品牌内容更容易被消费者传播?网页内容,怎样
组织布置
更契合
访客的个性化需求;老客户怎样
才干
回访网站,重复

置办

产品;怎样
减少支付失败的订单?

四、剖析

转化的进阶之旅:思想
与工具

提升转化率,既需求
有数据驱动的认识
,也需求
熟练

控制
一定的数据剖析

工具。正所谓,工欲善其事必先利其器。数极客在大数据营销范畴
曾经
理论
多年,全面抓取用户的行为数据,依据

企业需求
获取页面,产品,用户之间的关系。企业能够

知道

用户从哪个落地页进入产品,又是在哪一个转化过程中流失掉,切分维度和用户人群,定位流失缘由
,为运营决策提供数据支撑,进步
产品的转化率。

 

发表评论

评论已关闭。

相关文章