如何根据用户行为,拆解能有效提升转化数据的关键路径?

作为产品经理或运营经理,能否有效的提升产品关键指标,优化用户的转化数据,是核心专业能力。但是坦白讲,很多从业者,都还不具备分析问题、拆解问题到针对性解决问题,提升数据的能力。

最近在思考根据用户行为划分的用户分层的应用。我们一般关注新用户转化,因为我们要清晰每个环节的流失,并针对性的提升转化率以优化用户体验。

但是用户是有差异的,核心用户、次核心用户和边缘用户等,都会在行为上表现出差异,从而需要先对用户进行分层,才能结合行为数据的转化率去优化用户体验,提升转化数据。

何为用户分层?

我们对用户分层,有不同的分层模型:

  • 以用户属性划分,标签化管理,形成分圈层画像;
  • 以用户需求划分,功能匹配需求,优化产品功能迭代;
  • 以用户行为划分,也就是我们今天重点讲到的,看行为表现,制定清晰的目标提升路径。
如何根据用户行为,拆解能有效提升转化数据的关键路径?插图

首先,我们明确一下,分析用户行为链路的步骤。

1. 明确关键行为点

遵循“All to Key ”(全部到关键)的原则,先尽量完整的把用户在产品内的各个行为点,都罗列出来,再根据产品属性、需求、用户情况等,提炼出转化链路里的关键行为点。All to Key 的原则非常重要,我们强调在分析开始之时要穷尽,就是为了不遗漏、不丢失。

比如,一款直播产品,C端用户的整个转化路径,会有下载、打开、注册、浏览、进房间、设置信息、会话、评论、储值、送礼等行为点,这些行为点要首先根据自己产品的特征都罗列出来,再酌情筛选。

2. 分析数据转化与量级

将已有行为点的转化率和量级数据整理出来。量级绝对值数据,是为了对比数据的有效性,太小的量级数据,率值无法说明问题。

如何根据用户行为,拆解能有效提升转化数据的关键路径?插图1

比如上图,从产品整体链路,我们梳理出注册、浏览、分日留存、分日付费和复购是重要的关键行为点。再比对数据情况,找到哪些是瓶颈环节,再次校准关键行为点。

这个步骤我们强调“路径数据优先”(Path Data First)的原则。数据本身没有价值,是对数据的筛选和分析产生的价值。因此,在整理数据的过程中,要有逻辑有原则,在这个拆解过程中,我们只优先选择转化路径上的数据项,避免无效分支数据带来的干扰。

3. 根据行为进行用户分层

如何根据用户行为,拆解能有效提升转化数据的关键路径?插图2

这里给出一份示例,对于一个用户付费型的产品,可以对用户进行这三类九级的分层,分层依据就是关键行为点是否具备,这里由于产品不同,对关键行为点的定义不同,所以留白了一部分,供大家去思考制定。

为何要对用户进行分层?开篇已经讲过,不同行为表现的用户所触发的关键行为不同,我们要去使用的产品运营手段也不同,所以在制定路径之前,要先对用户有分层,有定义,再针对性的实施行动。

所以这里我总结的原则就是“因材施教”(Individualized),就像老师教学生,不能一套方法一套教材普世教之,而更应该是根据学生的认知吸收特征,制定分类教学方法,达到对于每个个体学生最好的提升效果。

4. 定位不同分层的关键动作

从上表当中,可以看到,我们对用户有定义之后,还会对应一个“关键动作”,而具体的实施路径,都是和关键动作的促进相关联的。

比如,我们定义「未付费新用户」,是指一种有活跃行为但没有首次付费行为;和另一种仅有浏览但连会话、收藏、关注等活跃行为都没有的用户。那么我们的关键动作就是刺激产生上述关键行为,分类来看,分别要进行消费刺激、收藏和关注的刺激、开展会话的刺激等。这样看,应该制定什么样的关键路径,是否就一目了然了?

5. 制定提升计划和关键路径

经过上述步骤的梳理,我们就能很轻松的去策划提升数据目标的实施路径了。

很多时候,做什么并不重要,为什么做才是关键。在这样的拆解下,制定的实施方案,目标明确,指标清晰,执行后及时复盘,看指标是否有提升,目标是否有达成,就能清晰归因,快速迭代。

如何根据用户行为,拆解能有效提升转化数据的关键路径?插图3

参考示例:形成你自己的关键路径库。

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