转化分析的三重境界,互联网人你都 get 了吗?

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转化率不仅是一个数据指标,其本质是用户体验的真实反映。

 

在互联网产品和运营的分析领域中,转化分析是最为核心和关键的场景。以电商网站购物为例,一次成功的购买行为依次涉及搜索、浏览、加入购物车、修改订单、结算、支付等多个环节,任何一个环节的问题都可能导致用户最终购买行为的失败。在精益化运营的背景下,如何做好转化分析俨然成为一门学问。

什么是转化?当用户向您业务价值点方向进行了一次操作,就产生了一次转化。这里的业务价值点包括但不限于完成注册、下载、购买等行为。每一次大的转化都包含若干个小的转化环节,我们普遍使用转化漏斗(Funnel)来展示这一过程。

一、基础分析:转化的每一步都需要打磨

转化分析的基础阶段,要衡量总转化率、每一步转化率及其随时间的变化趋势。下图是经典的转化漏斗,展示了总体转化率、每一步的流量和转化率。

转化漏斗

以注册流程为例,“总转化率 9.54%” 这个信息对我们优化注册流、提升转化率没有太大帮助。但是借助上面的漏斗图,我们不难发现:从第一步到第二步的转化率才18.5%,明显低于前后两个环节。发现了问题所在,我们就可以针对性地优化注册流,最大效率地提升注册转化率。

转化率趋势

同时,对每一个转化率进行实时监测,可以帮助我们及时发现产品中的突发问题。

某日,该注册流总转化率异常下降。如上图所示,漏斗分析发现是第1步转化率骤跌导致的,而该环节正是填写手机验证码的环节 。产品经理检查发现,短信验证码的代理商因为欠费而自动停止了短信验证服务。充值完成后,注册流程恢复正常,转化率也慢慢恢复到正常水平。

二、进阶分析:多维度分析用户体验

用户体验受到众多因素的影响,进而直接影响到转化率。要想更好地提升转化率,需要对不同维度的因素进行考虑,包括但不限于用户的:操作系统、浏览器类型、访问来源、操作平台、访问来源等等。

多维度转化率分析

以用户的浏览器为例,我们对不同浏览器的转化率进行一一对比,发现 Chrome 浏览器的转化率高达12.9%;而 IE 浏览器的转化率不足 8%。工程师研究后发现,原因是该网站采用了新的 Java 架构,不适应 IE 框架,导致 IE 浏览器环境下用户体验非常差,注册转化率非常低。

不仅限于浏览器,用户的操作系统、PC 端还是移动端、访问来源等等常见因素都可能影响到转化率。越高级的产品或者运营人员,应该考虑的更加精细,不断从细节来打磨产品,才能不断提升转化率。

三、高级分析:多维度交叉分析,支持产品不断迭代

发现问题的过程往往需要拆分很多次,这时你需要一个支持多重维度交叉分析的漏斗。

多维度交叉分析

一个电商网站在用漏斗衡量交易转化时发现,App 上的用户量高于网站,但总体转化率却很低,问题出在哪里呢?

我们把两个漏斗放在一起交叉对比,不难发现移动端用户提交订单到支付环节的转化率明显低于网页端,正是这个环节拉低了移动端整体转化率。值得注意的是,提交了订单的用户购买意愿非常强烈,是很有潜力唤回的一批用户。

经过用户行为洞察发现,这些用户很多选择了返回到上一步,而不是去支付。对比网站和 App 在支付页面的信息结构发现,App 上的支付页面缺少了订单商品的详细描述、收货人地址和联系方式等信息;这样就给用户带来了犹豫,使很多用户返回到上一步确认,从而导致转化率下降。

于是,产品经理参考网站的信息结构,补充了 App 支付页面的订单信息,同时在支付环节进行流失用户召回。

优化后转化率大幅度提升

从漏斗的趋势图中监测支付环节优化后的效果,App 端提交订单到支付环节的转化率明显提升,甚至略高于网站转化率,整体转化率也被拉高。同时,在漏斗中选择进行召回的用户作为目标用户,观测召回后的转化率变化,以此来评估本次唤回活动的效果。

这么细微的转化问题,仅靠直觉是很难发现。它需要产品或者运营人员高度的数据敏锐感、娴熟的业务技能,这也是转化分析高级阶段的表现。

四、总结:思维与工具

提升转化率,既需要有数据驱动的意识,也需要熟练掌握一定的数据分析工具。其次,需要有强烈的数据驱动意识,对业务娴熟于心。转化率不仅是一个数据指标,其本质是用户体验的真实反映。当我们对用户体验分析的维度不断增加,对我们产品和用户行为的思考不断深入的时候,我们也就在转化分析的路上不断进阶。

 

本文节选自GrowingIO 《产品经理数据分析手册 | 能力升级必备》

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评论( 2

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  2. 想知道运营的是哪个产品,改完有这么显著的变化不可思议

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