第 14 期公开课 | 从转化的开始到结束,如何提高用户留存转化率?

作者 | 曾少勤

数据分析的道理我都懂,可是为什么还是会发生过期内容占用热门内容的位置、用户点击某一按钮七八次还是不能注册成功等这么多错误?为什么每天都导流,转化效果还是很差?

听起来很蠢对不对?但实际看数据你才会发现很多产品、运营都在这么干。

转化的效果是和每一个运营和产品经理息息相关的,我们做的很多事情,归根结底都是为了获得更好的转化。

但是,转化不是一个一步到位的事情,每个环节的优化都可能带来更好的结果。

以交易类产品流程为例:流量从各个渠道过来,到达我们的落地页,感兴趣的用户开始浏览页面,甚至开始走购买流程,直到最后购买成功,在这个过程中,需要步步为营,市场、产品经理和运营要充分利用工具获得更好的转化。

接下来我们就按照转化的流程进行拆解:

  • 首先,保证流量的来源是好的,如果流量的来源是有问题的,就很难转化下去,比如来的用户根本不是目标用户,我们看到用户来了,但是他转化不下去。
  • 其次,保证用户在产品内的转化流畅,不因为模块设置、排序、BUG等问题无法继续下去,成为流失的用户。

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一、转化的基础:流量来源

在最开始衡量渠道导流能力的时候,我们可能更多看的是流量的数量,后来我们用更多的指标(包括跳出率,停留时长,浏览页面)来衡量流量的情况,但是,这些指标都是辅助的指标,可能一个渠道的跳出率并不低,但是你不能保证这个渠道的转化一定是好的。

所以,我们需要将流量来源与转化数据关联在一起,这是精细化运营的基础。

这里的转化可以是产品的转化,比如注册,也可以是下单支付成功,还可以是用来判断渠道质量的一些行为:收藏了商品、点赞、查看了评论等等。用户在产品内的行为越多,转化越多,就越可能留下来。

这时,我们就需要一些数据来进行评估:

渠道流量的监控过程中,还会涉及到运营深恶痛绝的劣质流量,怎样将劣质流量和优质流量区分开来,因为劣质流量总会有一些特征,比如在一个时间里集中访问、硬件设备比较固定、使用特定的浏览器等等。

去年有一些 APP 商发现,如果某个渠道出现了一大批 iPhone5C 的访问用户,可能就有问题了,因为为了以假乱真,有的刷量商会用真机刷量作弊,但是考虑到成本,就多选择了相对廉价的 iPhone5C ,以至于这个机型出现的频率就变得很高,又成为了另一个异常。

劣质流量总是有迹可循的,这时我们应该怎样排查?

第一步:多维度对比,发现关联特征

下面这张图是各个渠道转化的情况,渠道3第一步的转化效率很低,这时有可能会有问题:

我们把渠道 3 的用户拿出来,用其他维度进行切分,比如按照地区、浏览器等进行区分,分别看不同浏览器的转化情况时,发现了某个浏览器的转化率也异常低。

第二步:将关联特征进行交叉对比

找到可能有问题的浏览器后,我们做了浏览器版本的分布,发现这个渠道来的用户使用的浏览器版本中,某些旧浏览器版本暴增。

第三步:通过时间维度进行确认

正常的访问时间应该是“M”型的,上午和晚上会有两个高峰时段,但是半夜是流量最低的时候,而渠道3用户的访问时间24小时不间断,甚至在凌晨和半夜也很高,于是我们基本上可以锁定这个渠道是有问题的了。

因此我们需要打通流量转化数据,做去渠道评估,借助 GrowingIO 这样的分析工具,去定位发现问题。

二、拆解转化:优化产品

当用户通过各个渠道过来,进入到产品内后,我们就开始拆解产品内的转化步骤,寻找优化的空间。

拆解转化步骤有两种方法:

1. 纵向按照过程拆解:研究注册完成的数量,购买成功的成单量:

2. 横向按照维度和人群拆解:转化的结果与预期有出入时,横向拆解,对比分析:

我们之前会听到很多用户问这样的问题,我这个转化率在行业里是高呢还是低呢?我有没有优化的空间呢?

其实 benchmark 数据不是必须的,一方面很多这样的数据是公司机密,另一方面第三方的测算方式不一定和你的一样。其实你自己的转化数据就包含了很多的信息,可以从时间维度(分析每天的转化情况,分析活动和平时的转化情况)、平台维度(iOS 和 Android的情况)等其他维度分析,就可以找到很多的优化空间。

不同的转化步骤的流失原因也各不相同,有的是因为吸引力不够,有时是使用过程中遇到了问题。

虽然流失原因各不相同,但是主要的流失原因有这样四大类:

1. 需求不匹配

a. 产品能激发用户需求,但是用户没有看到:

这时候我们需要让用户在合适的位置看到合适的内容。黄金位置有没有放了转化潜力最好的内容?

b. 产品就是没有满足用户的需求 :

用户未被满足的需求是什么,是不是我的网站内容排序有问题,不同产品的集中度也是不一样的(见下图),用户是不是找不到他想要的东西,比如搜索结果是不是需要优化。

我们也可以通过热图,找到网站的黄金位置,放潜力最好的内容:

2. 产品功能/服务/商品不合预期

产品内的各种帮助用户转化的功能是不是没有起到正向作用,这时可以把做过某一个操作的用户分群,比如把看过评论页的用户做出分群,来验证评论是不是对最终的转化有促进作用,比如看过评论的用户注册完成的转化率(右侧)是53.1%,是高于总体的,如果反而比总体低,那评论这里的一些设置就可能出现了问题。

3. 可用性交互体验问题

常见的情况是设备或浏览器不适配,在分浏览器或设备的维度区分的时候,转化率很低,及时发现定位和修复问题。

4. 其他流失原因

排查后发现上述都没有问题时,就需要查看用户的原始访问轨迹,有的用户走完了大部分的转化路径,但是最后一步就是放弃了,如果这样的用户很多,就需要结合具体的产品去看,比如客单价过高,用户在这一步犹豫了,这时我们需要推一把用户,打通用户行为和用户ID就可以进一步有针对性地运营了,比如说发一些代金券或者优惠券。

提升转化的前提是充分拆解转化,导致转化低的原因各不相同,需要借助多维度数据和多种分析方法定位原因,从流量的源头开始评估转化效果。

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