下面是談網(wǎng)站運營中數(shù)據(jù)圖解分析結(jié)論:轉(zhuǎn)化才是王道的相關(guān)內(nèi)容,文章教程主要講述與網(wǎng)站運營 數(shù)據(jù)分析 轉(zhuǎn)化 相關(guān)的一些技術(shù)與知識,更多的內(nèi)容歡迎大家訪問http://www.5lwq4hdr.cn,獲取更多最新教程,下面是教程講解:
轉(zhuǎn)化
在完成引流的工作后,下一步需要考慮的就是轉(zhuǎn)化了,一個嶄新的用戶一路走來到完成交易,中間需要經(jīng)歷瀏覽頁面(下載app)->注冊成為用戶->登陸->添加購物車->下單->付款->完成交易(這段過程,在不同的公司中可能不同,例如家裝互聯(lián)網(wǎng)公司完成交易的過程就會分為交定、簽約、開工、竣工等)。每一環(huán)節(jié)中都會有用戶流失,提高各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率,一直是互聯(lián)網(wǎng)公司運營的最核心的工作之一。轉(zhuǎn)化率的提升,意味著更低的成本,更高的利潤。
分析目標(biāo):了解各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化情況,分析其異?;虿缓侠砬闆r,進(jìn)行調(diào)整,以提升各環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率。
分析角度:
1.觀察各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率,分析其合理性,針對轉(zhuǎn)化率異常環(huán)節(jié)進(jìn)行調(diào)整
2.追蹤轉(zhuǎn)化率變化,用于異常定位和策略調(diào)整效果驗證
3.觀察各渠道轉(zhuǎn)化情況,定義渠道價值,并依此適當(dāng)調(diào)整運營策略
4.分析各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化周期,分析用戶習(xí)慣,為制定運營策略提供依據(jù)
分析方法:關(guān)于轉(zhuǎn)化率的各種名詞也特別多,有靜默轉(zhuǎn)化率、登陸轉(zhuǎn)化率、咨詢轉(zhuǎn)化率、付款轉(zhuǎn)化率等等,然而并不需要考慮這些詞,只要關(guān)注用戶從接觸應(yīng)用到成交中的幾個環(huán)節(jié)就好。我們依然使用圖表的形式來從各個角度對轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行展示分析。
1. 觀察各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率,分析其合理性,針對轉(zhuǎn)化率異常環(huán)節(jié)進(jìn)行調(diào)整
如上圖所示,傳統(tǒng)漏斗圖只能顯示一條路徑的轉(zhuǎn)化率情況,稍加修改后,可實現(xiàn)對比功能,例如上圖所示的新老用戶的轉(zhuǎn)化率的對比??梢愿鶕?jù)實際情況中在該圖中加入更多環(huán)節(jié),例如注冊、收藏、開工、竣工等。
從上圖中,我們可以發(fā)現(xiàn)這樣一個問題,下單到付款中的轉(zhuǎn)化率過低,正常來說,用戶只要下單,付款的比例是比較大的。對于這個異常,我們來做下猜測:對于我來說,下單之后沒有付款的原因有以下幾個:
1).又看了下其他家的商品或服務(wù),發(fā)現(xiàn)了更好的,就取消了付款;
2).付款前習(xí)慣性的問下相關(guān)的人進(jìn)行確認(rèn),然后發(fā)現(xiàn)計劃有變,所以取消付款;
3).到了付款的時候發(fā)現(xiàn)居然不支持支付寶,無奈取消付款;
4).下單后被告知沒貨;
5).頁面好卡,怒而棄之;
6).余額不足。。。
總體上可以分為兩類:用戶本身原因,系統(tǒng)設(shè)計原因。上圖中這么出現(xiàn)付款率這么低的情況,基本上可以確定是系統(tǒng)原因。然而具體是哪塊的設(shè)計出了問題,可以進(jìn)一步細(xì)化追蹤。
如上圖所示,點擊相應(yīng)階段,聯(lián)動出下面各渠道與各業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)化率明細(xì),可以看出,各渠道的轉(zhuǎn)化率差別較大,其中pc端轉(zhuǎn)化率明顯偏低,而各業(yè)務(wù)之間的轉(zhuǎn)化率差別不大,基本可以確定,是pc端存在問題,導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率偏低。
上圖中將轉(zhuǎn)化率與各階段端訪問數(shù)量放在一個頁面中,便于對整體情況的把控,為調(diào)整運營策略提供參考作用。
上圖中的付款轉(zhuǎn)化率低的太明顯,只要不瞎都能看出這轉(zhuǎn)化率出了問題,但是往往轉(zhuǎn)化率的問題并沒有這樣的明顯,那怎樣定位自己的轉(zhuǎn)化率是否合理,哪個階段的轉(zhuǎn)化率有提升空間呢?繼續(xù)看下面這張圖:
上圖是通過多角度對比來分析業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率的健康狀況,包括與自己同期對比、行業(yè)中與自己相似產(chǎn)品對比、行業(yè)中優(yōu)秀的產(chǎn)品對比。對比各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率的不同,產(chǎn)生數(shù)據(jù)上的沖擊,所有落后的節(jié)點,都是可以提升的空間?;蛟S對于很多業(yè)務(wù)來說,行業(yè)數(shù)據(jù)與對手?jǐn)?shù)據(jù)并不是很好獲取到(一般電商是可以通過京東數(shù)據(jù)羅盤或阿里的數(shù)據(jù)魔方獲取到行業(yè)數(shù)據(jù)),那么就減少對比的維度,或者選擇可替代的數(shù)據(jù)來對比,例如相近行業(yè)數(shù)據(jù)、目標(biāo)值等等,盡量知彼,一定知己。另外加一句,很多公司都有手段獲取到你認(rèn)為它應(yīng)該沒有的數(shù)據(jù),大家各顯神通,辦法還是有的。
2. 追蹤轉(zhuǎn)化率變化,用于異常定位和策略調(diào)整效果驗證
除流量外,轉(zhuǎn)化率也是需要追蹤的,將時間的維度拉開,分析各階段轉(zhuǎn)化率隨著時間的波動,也是很有看點的。
如上圖所示,在4月17日到21日中間,轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)下滑趨勢,通過渠道轉(zhuǎn)化率與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率兩個圖表的聯(lián)動,可以追蹤定位導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率下滑的渠道或業(yè)務(wù)。常見的原因,公司運營部門投入了某個渠道進(jìn)行推廣,新的渠道帶來了新的流量,而該渠道所引入的用戶質(zhì)量卻偏低,拉低了整體的轉(zhuǎn)化率。
還能看到的是,在4月22號之后,轉(zhuǎn)化率開始抬頭,并且維持了較高轉(zhuǎn)化率,不管這次轉(zhuǎn)化率的提升是活動營銷導(dǎo)致的,還是產(chǎn)品改進(jìn)導(dǎo)致的,或者是運營調(diào)整導(dǎo)致的,這都是一個響當(dāng)當(dāng)?shù)臉I(yè)績,也可以梳理這次工作的要點,作為成功經(jīng)驗來為公司下一波發(fā)力做準(zhǔn)備。
3. 觀察各渠道轉(zhuǎn)化情況,定義渠道價值,并依此適當(dāng)調(diào)整運營策略
現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的推廣渠道特別多,前面幾個圖表中,我將渠道定義為pc端、app、微信之類其實并不嚴(yán)謹(jǐn),對于這些大類渠道的分析,需要從產(chǎn)品層面去考慮,每一點的優(yōu)化與分析,最終都落實到產(chǎn)品優(yōu)化上,才體現(xiàn)價值。而深入這些大類渠道進(jìn)行細(xì)分,例如營銷短息、百度競價、廣告站點等,就會有運營層面來考慮的問題,在上一篇(轉(zhuǎn)化率)中也提到,渠道的價值,單獨看流量或轉(zhuǎn)化率都是不夠的,需要綜合來考慮。如下圖所示:
氣泡圖在傳統(tǒng)圖表中信息量涵蓋相對是比較大的,上面這張圖x軸和y軸分別表示流量和轉(zhuǎn)化率,y軸可以根據(jù)分析內(nèi)容不同切換成點擊率、注冊率、架構(gòu)率、下單率等等,氣泡大小表示的為渠道ROI。從上圖中可以看出,在右上象限中的渠道價值是比較大的,再綜合考慮ROI,還可以看出渠道性價比情況。
氣泡圖信息量較大,可將上圖一拆二如下圖:
這種四象限分析對比分析方法用于某個時間段內(nèi)或者針對某個營銷事件的分析,只能看到點,若要進(jìn)行更深層次的分析,還要結(jié)合渠道的發(fā)展趨勢一起看。可以采用下圖方式(散點圖與趨勢圖形成聯(lián)動,渠道綜合價值與趨勢相結(jié)合。
4.分析各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化周期,分析用戶習(xí)慣,為制定運營策略提供依據(jù)
這種場景通用性并不是很強(qiáng),會和公司業(yè)務(wù)相關(guān)聯(lián),有些業(yè)務(wù)的交易是分成多個階段來完成,這種情況可以對轉(zhuǎn)化周期進(jìn)行分析。
(文中圖表均使用finereport開發(fā))
上圖中可以看出,該業(yè)務(wù)的付款與成交一般在前四周完成,而第五周開始趨于穩(wěn)定。知道以上信息后,可針對第五周未付款或完成交易的用戶進(jìn)行詢問,提高轉(zhuǎn)化率。另外可制定四周內(nèi)完成交易有獎勵等活動來縮短成交周期,因為圖中可以看出,絕大部分用戶四周時間足夠完成服務(wù)檢查、訂單確認(rèn)等工作。
轉(zhuǎn)化率是所有訂單導(dǎo)向的互聯(lián)網(wǎng)公司非常關(guān)注的指標(biāo),以上的介紹只是淺層的、簡單的分析,更多的偏向于結(jié)果展示。對轉(zhuǎn)化率的影響因素非常多,深入分析抓住問題的根本,還需要一些挖掘方法相配合,很多公司也有專人或團(tuán)隊來負(fù)責(zé)分析工作。在公司完成用戶的拉新和轉(zhuǎn)化之后,也該關(guān)心用戶的存留問題了,大部分互聯(lián)網(wǎng)公司,是有相當(dāng)一部分的訂單是由老客戶產(chǎn)生的。關(guān)于存留數(shù)據(jù)分析,后面會進(jìn)行介紹。
來源:投稿,作者簡介:知乎達(dá)人“jiago王”,知乎專欄“撩撩數(shù)據(jù)吧”,帆軟數(shù)據(jù)人,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)總監(jiān),樂于交流的數(shù)據(jù)小兵。
End. 教程到這里講完了,閱讀是否有所收獲呢?本站還提供有網(wǎng)站運營 數(shù)據(jù)分析 轉(zhuǎn)化 相關(guān)的內(nèi)容,歡迎繼續(xù)閱讀。
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