2020-10-03 分類: 網(wǎng)站建設(shè)
互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者對轉(zhuǎn)化率這個(gè)指標(biāo)肯定不陌生,我們經(jīng)常會關(guān)注到轉(zhuǎn)化率,如注冊轉(zhuǎn)化率、購買轉(zhuǎn)化率等。這些轉(zhuǎn)化率指標(biāo)跟我們的網(wǎng)站運(yùn)營息息相關(guān):注冊轉(zhuǎn)化率可以衡量我們網(wǎng)站獲取用戶的能力;購買轉(zhuǎn)化率可以衡量我們網(wǎng)站營收的能力,直接影響我們的營收。
假如有兩個(gè)類似的電商網(wǎng)站,他們的流量規(guī)模差不多。如果其中一個(gè)網(wǎng)站的購買轉(zhuǎn)化率比較高的話,那么他的營收一般來說是更高的。
一、影響轉(zhuǎn)化率的三大因素
本文主要針對線上交易類網(wǎng)站,包括但不限于O2O、P2P、內(nèi)容社區(qū)等網(wǎng)站。眾所周知,影響轉(zhuǎn)化的因素很多,不可能一一列舉。根據(jù)以往的工作經(jīng)驗(yàn),我們可以從三大角度去分析:流量渠道、用戶營銷和網(wǎng)站/APP體驗(yàn)。
這三大因素其實(shí)是外部(渠道流量)、內(nèi)部(用戶營銷)和內(nèi)部(網(wǎng)站/APP體驗(yàn))的關(guān)系。渠道流量是我們從網(wǎng)站外部獲取的;用戶營銷是我們對于我們現(xiàn)有網(wǎng)站已經(jīng)獲得的或者是已有的用戶,進(jìn)行的一系列運(yùn)營和營銷工作;網(wǎng)站/APP體驗(yàn)是可以通過內(nèi)部產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、工程等部門來優(yōu)化的,也屬于內(nèi)部因素。
二、流量渠道
第一個(gè)因素是渠道流量,主要分優(yōu)選渠道和量化分配兩步驟來解析如何提升轉(zhuǎn)化率。
什么是“優(yōu)選渠道”?
我們在營銷或者運(yùn)營的時(shí)候會選擇多個(gè)渠道,在這些渠道中有好的渠道,也有差的渠道。渠道質(zhì)量直接體現(xiàn)在轉(zhuǎn)化率上,最終影響網(wǎng)站的營收。“優(yōu)化渠道”即我們應(yīng)該盡量選擇質(zhì)量好的渠道,放棄差的渠道,將一定的投放預(yù)算發(fā)揮其大效果。
什么是”量化分配”?
在完成了第一步渠道優(yōu)選后,假如你得到了10個(gè)質(zhì)量比較好的渠道。那么這個(gè)時(shí)候,問題來了:在預(yù)算一定的情況下,10個(gè)渠道該如何進(jìn)行資源的分配?以往,我們更多的是憑借經(jīng)驗(yàn)或者業(yè)務(wù)上的理解,非常主觀的進(jìn)行渠道資源分配。如今,我們更加傾向從量化或者數(shù)學(xué)的角度,結(jié)合業(yè)務(wù)的理解,然后去考慮如何精準(zhǔn)進(jìn)行不同渠道的資源分配。
案例:某電商網(wǎng)站購買轉(zhuǎn)化率
這是一個(gè)電商網(wǎng)站的全站購買轉(zhuǎn)化率情況,我用GrowingIO的【漏斗分析】功能得到該網(wǎng)站每一步的購買轉(zhuǎn)化情況,用戶從首頁到列表頁,再到詳情頁,再到購物車,指導(dǎo)最終的支付成功。同時(shí)在紅色方框內(nèi),有一個(gè)總的購買轉(zhuǎn)化率——1.5%,實(shí)際上并不是很高。
在【漏斗分析】中選擇【維度對比】,比較不同渠道過來的用戶的轉(zhuǎn)化功能。如下圖,紅色方框內(nèi)顯示的是訪問來源1和訪問來源2的每一步轉(zhuǎn)化率比較。
我們可以看到,訪問來源1和訪問來源2,這兩個(gè)渠道,他們的總體轉(zhuǎn)化率都是非常低的。同時(shí)發(fā)現(xiàn)訪問來源1,這一塊的這個(gè)流量,卻非常大。那么這時(shí)候,依靠我們業(yè)務(wù)的這個(gè)判斷,可能會有兩種情況:
第一種情況:這個(gè)渠道它本身質(zhì)量比較差。
第二種情況:可能它是一個(gè)輔助渠道,這個(gè)渠道的投入,可能并不是很多,但是這個(gè)量卻特別大。
針對這兩種情況,我們應(yīng)該分類解決問題。如果說這個(gè)渠道質(zhì)量本來就比較差,但是量很大,我們能否考慮去優(yōu)化這個(gè)渠道的投放,比如廣告內(nèi)容、關(guān)鍵字、落地頁設(shè)計(jì)等等 ,并且觀察一段時(shí)間。 假如說這個(gè)渠道質(zhì)量并不差,但是只是一個(gè)輔助渠道,那么這個(gè)時(shí)候我們可以采取觀望策略,觀看其發(fā)展趨勢以便后期優(yōu)化。
當(dāng)我們篩選完渠道后,剩下10個(gè)比較優(yōu)質(zhì)的渠道,那么這10個(gè)渠道該如何分配資源呢?下面是監(jiān)測到的該網(wǎng)站從不同渠道來的流量情況。
結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn),我們會知道搜索引擎渠道(如百度SEO和SEM)的客戶匹配精度是比較好的,我們應(yīng)該多投放一點(diǎn)。但是具體投放多少呢?我們需要通過數(shù)學(xué)方法來量化不同渠道和總體的轉(zhuǎn)化率之間的關(guān)系,取最優(yōu)解。
最上面的式子,轉(zhuǎn)化率=F(渠道1_PV,渠道2_PV,···,渠道n_PV),說的是最終的轉(zhuǎn)化率是各個(gè)渠道流量的函數(shù)結(jié)果,就是說我們要先確定轉(zhuǎn)化率和各個(gè)渠道流量之間的一個(gè)函數(shù)關(guān)系。那么如何來確定這個(gè)函數(shù)關(guān)系呢,這個(gè)大家可以結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際或者行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。
方法一:線性模型
比較簡單易懂的就是線性模型,渠道流量和最終的轉(zhuǎn)化固定比例,在圖表上就是一條直線。當(dāng)然,這是一種非常極端的情況。
方法二:時(shí)間序列
還有一種情況的話,它會呈現(xiàn)出一種季節(jié)周期波動(dòng)的一種關(guān)系??赡茉赒1、Q2,他們是一個(gè)上升的一個(gè)趨勢,可能到了Q3、Q4就下降了。
同時(shí)它之前的那個(gè)轉(zhuǎn)化率,跟我們現(xiàn)在的轉(zhuǎn)化率也會有一個(gè)關(guān)系。這里面轉(zhuǎn)化率t,指的就是我們現(xiàn)在的轉(zhuǎn)化率。在時(shí)間序列公司中轉(zhuǎn)化率t-1,這個(gè)t-1這個(gè)轉(zhuǎn)化率指的是上一個(gè)周期的轉(zhuǎn)化率。
找好渠道流量和總轉(zhuǎn)化率之間的關(guān)系后,我們接下來就要去求解這個(gè)大F的值,這個(gè)大F,就是我們的轉(zhuǎn)化率。同時(shí),它有一個(gè)限定條件是我們的總花費(fèi)M。
最終優(yōu)化問題的解,是一個(gè)優(yōu)化后的投放組合是一組系數(shù),在數(shù)學(xué)上來講就是一種系數(shù),但實(shí)際業(yè)務(wù)上來講的話,它是不同的一個(gè)投放的一個(gè)組合。
上圖是渠道投放前后效果對比。左邊是不同渠道的資源分配,右邊是最終的轉(zhuǎn)化率。2014年的所有渠道的投放組合(左邊藍(lán)色)的最終轉(zhuǎn)化率(右邊綠色)偏低;經(jīng)過新一輪的渠道優(yōu)化后,2015年所有渠道的投放組合(左邊黃色)的最終轉(zhuǎn)化率(右邊橙色)大幅度上升。
這個(gè)案例說明了,在資源有限的情況下,通過渠道優(yōu)選和量化分配,可以有效提升轉(zhuǎn)化率。
三、用戶營銷
什么是用戶營銷?
其實(shí)就是我們對自己網(wǎng)站里的用戶做的一系列運(yùn)營的活動(dòng),包括拉新、激活或者喚醒這一類動(dòng)作。通過這些活動(dòng),使得我們的用戶反復(fù)的在我們的網(wǎng)站進(jìn)行購買。而且這樣的購買,是有效率的,而且這樣的運(yùn)營或者這樣的營銷是精準(zhǔn)的。這樣最后才能達(dá)到提高我們整體購買轉(zhuǎn)化率的一個(gè)目的。
如何進(jìn)行用戶營銷?
步驟一:確定業(yè)務(wù)場景,通過繪制用戶畫像,來找準(zhǔn)我們的目標(biāo)用戶。
步驟二:在第一條的基礎(chǔ)上,我們找到了目標(biāo)用戶之后,就要精準(zhǔn)營銷,就是所謂的激活或者喚醒,使得這部分目標(biāo)用戶,在我們的網(wǎng)站上進(jìn)行購買,從而提高最終的轉(zhuǎn)化率。
如何進(jìn)行用戶畫像?
業(yè)內(nèi)比較常用的一個(gè)用法,就是對這個(gè)用戶價(jià)值度的分級。我們提到用戶價(jià)值度的話,這個(gè)詞實(shí)際上是比較含糊的,我們?nèi)绾尉珳?zhǔn)的去為這個(gè)價(jià)值度做一個(gè)分級?
我們借鑒業(yè)內(nèi)常用的RFM模型:R是Recency,就是最近一次購買距現(xiàn)在的時(shí)間;F是Frequency指的是用戶的購買頻次;M是Monetary,指的是用戶的購買金額。我們可以從這三個(gè)維度,對用戶進(jìn)行一個(gè)分級,我們可以把它分成8類,這8類可以涵蓋我們想要說明的這個(gè)用戶的價(jià)值。比如說,近期有購買或者有使用的這樣高頻次使用,同時(shí)高金額消費(fèi)這樣的用戶,我們可以把它定義為我們網(wǎng)站,或者我們平臺、APP的高價(jià)值用戶。
通過這個(gè)劃分,我們可以把自己的整體用戶,分成不同的等級。但是想理解這個(gè)分類,還需要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)。
舉一例子,假設(shè)我們現(xiàn)在是一個(gè)電商類的網(wǎng)站,現(xiàn)在舉行一個(gè)促銷活動(dòng)賣比較貴的數(shù)碼產(chǎn)品。那么這時(shí)候,我們就要找到這個(gè)高價(jià)值用戶,向這部分用戶做一些活動(dòng)推送,而并不是向我們網(wǎng)站的全部用戶做這個(gè)推送。原因是,高價(jià)值的客戶購買我們新的數(shù)碼產(chǎn)品的可能性更高,只有精準(zhǔn)推送,才能節(jié)省成本,提高效率。
除了RFM模型分類,還可以用其他分類方法:
1)根據(jù)會員屬性進(jìn)行分類,如用戶的性別、城市、設(shè)備、登陸次數(shù)等。
2)根據(jù)用戶的活躍度進(jìn)行分類,把用戶分為未轉(zhuǎn)化會員、新會員、活躍會員和沉寂會員。什么是未轉(zhuǎn)化會員?就是指那些注冊了,但是從來沒有購買的用戶。
3)根據(jù)用戶的購買偏好,結(jié)合實(shí)際購買的場景,給他做一個(gè)分類。同時(shí)也可以根據(jù)用戶的預(yù)定平臺和推廣渠道的敏感來給他分。
4)也有通過注冊來源,比如說PC/APP/H5。假如說我們的網(wǎng)站中大多數(shù)會員通過APP端注冊來的。那我們做一些激活活動(dòng)的話,應(yīng)該著重發(fā)力在APP,而不是選擇在PC或者H5這樣的端口。
四、網(wǎng)站/APP體驗(yàn)
無論是O2O、P2P還是內(nèi)容社區(qū)等網(wǎng)站,一些常見而又重要的體驗(yàn)問題都會嚴(yán)重影響購買轉(zhuǎn)化率,比如:支付環(huán)節(jié)的流暢性、頁面是否簡潔和操作是否容易、圖片質(zhì)量是否清晰、搜索是否精準(zhǔn)匹配…….
1)支付環(huán)節(jié)的流暢性,假如支環(huán)節(jié)體驗(yàn)流暢的話,用戶流失可能性會大幅降低;
2)頁面簡潔和操作容易,如像阿里巴巴、京東或攜程這些大網(wǎng)站,頁面按鈕會非常多,但事實(shí)上,它們有時(shí)候反而會影響最終轉(zhuǎn)化流程,因?yàn)檫@整個(gè)轉(zhuǎn)化流程中,有太多點(diǎn)擊按鈕和出口,導(dǎo)致用戶很容易流失;
3)圖片質(zhì)量,比如我們進(jìn)行一個(gè)網(wǎng)站購買,很容易因?yàn)閳D片分辨率太低、打有水印、光線較差等因素影響我們產(chǎn)品的判斷,而影響最終的購買轉(zhuǎn)化;
4)搜索的精確匹配,比如用戶搜索的是芒果,最終出來的卻是芒果干或芒果糖等,實(shí)際上并沒有精確匹配用戶的需求,結(jié)果就是嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn),導(dǎo)致用戶需求沒有得到滿足而流失。
案例:某電商網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率
上圖轉(zhuǎn)化漏斗中,最后一步,點(diǎn)擊購物車到點(diǎn)擊支付的轉(zhuǎn)化率特別低,但是為什么這么低?用戶為什么明明點(diǎn)擊了購物車,有購買意向,但是最終并沒有支付成功?
普通的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、粗糙的漏斗是找不到原因的,只能看到這步轉(zhuǎn)化低,但是為什么呢,不知道。因而,產(chǎn)品經(jīng)理也不知道如何做優(yōu)化,市場運(yùn)營人員不知道該從什么地方著手做調(diào)整。
我們用【用戶分群】功能,把所有“進(jìn)入購物車但并沒有點(diǎn)擊支付“的用戶做個(gè)分群,看看這一步流失的人群,到底經(jīng)歷了一些什么事情。
分群之后,我們看下“用戶細(xì)查”。
我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)特別有趣的現(xiàn)象,這個(gè)分群里的某個(gè)用戶打開了某個(gè)頁面,在購物車欄點(diǎn)擊了購買1,然后打算結(jié)算。但隨后他發(fā)現(xiàn)自己沒有登錄、然后輸入登錄信息又發(fā)現(xiàn)沒有成功,再點(diǎn)擊忘記密碼,進(jìn)入找回密碼頁面。
關(guān)鍵問題是,按正常理解,在找回密碼的頁面上設(shè)置完密碼后,就可以正常登錄了。但這個(gè)用戶又彈回來繼續(xù)到忘記密碼、找回密碼,怎么會這樣。然后我們親自體驗(yàn)了一下,發(fā)現(xiàn)在修改密碼這頁有個(gè)BUG,就是沒法修改密碼,等于用戶來來回回?zé)o法完成這一步,當(dāng)然最終會導(dǎo)致用戶的流失。
這樣,通過漏斗對比、用戶分群、用戶細(xì)查,一步步做數(shù)據(jù)追蹤,終于準(zhǔn)確定位了問題原因,這樣產(chǎn)品經(jīng)理才能知道在哪里修改,否則,產(chǎn)品經(jīng)理只能不停各種試錯(cuò)、各種猜測,不停浪費(fèi)時(shí)間和精力做無用功。
五、總結(jié)
從三個(gè)大維度(渠道流量、用戶營銷、網(wǎng)站/APP體驗(yàn))去思考如何提高購買轉(zhuǎn)化率,然后再通過不同維度去細(xì)分,做更深入的分析,再結(jié)合業(yè)務(wù),最終用數(shù)據(jù)不停驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長、增長再增長。
網(wǎng)站題目:如何精準(zhǔn)提升轉(zhuǎn)化率?這里有三大要素你都get了
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