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產品運營:高轉化的四種分析模型

2022-06-09    分類: 網站建設

轉化是產品運營中一個非常重要的指標,可是很多人在面對轉化率低或者怎么促進轉化的時候,思維很隨性,想到哪里改哪里,甚至有的完全不知道怎么動手,也許下面的內容能夠幫助到您!

什么是轉化

轉化包含兩個內容,轉化率和轉化數。

1.轉化率

先說轉化率,轉化率的官方的說法是,期望行為數量占總體訪問量的比率。簡單說來,就是如下公式。

公式為:轉化率=期望行為數量/總訪問量。

也就是說,轉化率是一切期望行動的比率指標。

2.轉化數

轉化數,就好理解了,期望行為數量。

轉化,可以是一個環節,比如:登錄、點擊、支付;也可以是很多環節組成的一個流程,比如電商的購買流程、理財產品的注冊綁卡流程。

為什么說的是轉化而不是轉化率,留點懸念,后面會看到。

為什么要談轉化

舉個簡單的例子,我們做了一個活動,活動開始推廣之后,發現其實效果并不太好,雖然我們用了很多渠道,理論上用戶的覆蓋面也足夠廣,但是真正吸納進入產品和產生購買行為的用戶卻非常少,那么,這個時候你要需要修改和完善這個活動,將活動中不好的地方改掉,讓活動產生爆發力。

一般的做法是怎么樣的?重新仔細看一遍這個活動,看看哪些位置需要完善,然后改掉他。這是一般做法,這樣做有什么不對嗎?有,他錯就錯在憑主觀的意志去做修改,想到哪里改哪里,沒有章法。

那正確的做法是怎么樣的呢?先定義問題,運用此類問題的常見分析方法,然后將問題分解,逐個細分優化。上面的活動的案例,在用戶覆蓋面足夠廣的情況下,產生的有效用戶很少,那么基本上可以確定,這是一個轉化低的問題,那么轉化低的問題怎么解決?哦,大多數活動轉化低是因為1…2…3….,解決轉化低有這么幾種方法:1…2….3….。

這兩種解決方案區別在哪里呢,在章法,在完整度,在細節度。遇到問題最可怕的并不是你不知道怎么做,而是你想怎么做就怎么做,只關注自己關注的點,忘了方法,忘了去了解你不曾想過但應該知道的東西。

回到小標題,為什么要談轉化,轉化這個詞用得很多,但是你可曾想到,在什么位置運用它,是不是你更多只是看下數據,看下百度統計,滲透率很爛,然后覺得要調整產品,然后沒了,改怎么改還是怎么改。轉化在多少人眼里只是一個數據,一個看看而已的數據。

為什么要談轉化,談這個的意義在哪里?定義問題。

當我們產品用戶輸入夠大但是價值用戶不高的情況下,確定這是轉化的問題,也就是定義了問題,也就是找到了分析問題的方法,找到了解決套路,而不是信馬由韁。

轉化的分析和解決方法是怎么樣的

一.漏斗模型

看下圖,如果這個模型您已經知道,您可以直接跳到第二個模型,或者繼續看下,里面有三個補充細節。

以未注冊或未登錄用戶搜索購物轉化為例,漏斗模型為用戶購物流程所要經過的核心流程步驟,用戶在流程的走向過程中是逐漸減少的,我們要做的是減少每一個步驟的中用戶的流失率。


漏斗模型具體使用步驟如下:

1.畫出流程

你需要畫出你產品的核心流程,如上圖。

2.列出影響因子。

找出影響每個流程的細節因子,搜索關鍵詞節點為例:

搜索關鍵詞的影響因子可以是:

搜索框本身還有哪些可以優化?

操作是否順手?

模糊搜索程度如何?

提示是否到位?

搜索頁面推薦是否合理?

搜索歷史是否可以再優化?

搜索結果是否可以繼續優化?

……

我這僅僅只是隨手列了搜索關鍵詞這個環節的影響因子,其他的每個環節您可以列出更多,我們需要的是列出每一個環節的影響因子。

3.逐個優化因子。

找到了因子,優化他。

漏斗模型適所有轉化的流程,當你接到一個任務,比如活動了拉了很多新用戶或者產品本身的訪問用戶夠多,但期望行為轉化并不高,那么這個模型你就能派上用場了。

另外在使用這個模型做優化的時候,要注意產品流程中的三個問題:

第一:漏斗的長度是否可以縮短。流程節點越少流失的可能性也就越小。

第二:模型流程節點順序是否可以調整。助于產品的轉化,或者有其他目標。以我看的“想去”網站為例,他們想提高用戶登錄數據,所以將登錄節點提前,用戶在瀏覽的時候,提示登錄。

第三:關注漏斗流程的斷離。注意不要讓整個漏斗模型中斷,用戶在流程走向中跳轉頁面去做其他操作,很有可能會因此而流失。

明道協作軟件,早期使用的是郵箱注冊,注冊成功率只有40%(大致這個數據吧,具體的有點忘了),為什么這么低,經過分析發現了問題,就是每次郵箱驗證都需要用戶跳轉至個人郵箱,而郵箱登錄后才能驗證,由于郵箱的登錄和驗證是個較為較為麻煩的過程,還有可能因為看看其他郵件,直接就忘了注冊這回事。后來將郵箱驗證改為短信驗證,在當前界面操作,注冊成功率提到了80%。

比如用戶未登錄購物,在結算的時候需要登錄賬號,那么這個時候最好不要跳轉頁面,直接彈出登錄框,哪怕需要頁面跳轉,用戶在登錄完成,也是應該直接跳轉至結算流程繼續結算,這個很常見。

二.痛點路徑模型

不同于漏斗模型是以流程為分析基礎,痛點路徑是單個頁面為分析基礎。主要是記錄用戶關注痛點(我姑且把痛點和癢點統稱為痛點吧)過程中的視覺路徑,視覺路徑中根據痛點的程度不同,顏色深淺不同。

如下圖,很多人可能熟悉,這是一張常見的熱力圖,熱力圖往往是以點擊數為統計的展示的。


痛點路徑的圖像呈現跟著略有相似,不同的是,顏色的從冷色到暖色代表了痛點的疼痛程度,然后多了一個關注的視覺路徑,如下圖:


痛點路徑并不是由規模數據智能繪制的一張圖,而是需要結合用戶的痛點和視覺走向手動繪制,紅色區域代表用戶最為關注的痛點,數字和線條代表用戶關注痛點的視覺路徑。

痛點路徑模型怎么用呢?

篩選出頁面中的用戶痛點,標注痛點疼痛程度。可以將痛點按照重要程度分為四個級別。

繪制用戶關注主要痛點的視覺路徑。像上圖一樣,標注出用戶習慣的關注痛點的視覺路徑,標出順序。因為各個用戶的視覺路徑可能會有差異,我們這里關注重點痛點的主要視覺路徑,是一個綜合考量下的視覺路徑。

根據不同痛點的疼痛程度確定優化目標。按照基本可用、滿意、非常滿意、超出期望四個級別優化痛點,高級痛點滿足的有就更高級的要求,低級別的痛點可用就可以了,對用戶的決策影響不大。

優化高級別痛點。按照級別要求,優化痛點。

調整視覺路徑(優化痛點位置)。如有必要,因為高級痛點放置的位置較為靠下或靠邊,那么這些痛點就需要提到頁面重要位置,減少用戶查找的不便,減少決策時間,減少流失。

痛點路徑模型和漏斗模型,一個注重流程,一個注重頁面,兩者結合使用,能起到更好的優化效果。

三.渠道轉化驗證模型

做過拉新活動的都知道,對于產品來講,活動的拉新除了數量之外,還有一個重要的要求,那就是精準,高精準就意味著高轉化,你的產品是面向高端用戶,一套西裝幾千塊,如果拉進來的都是學生,只會讓你在拉新活動上浪費錢。

渠道轉化驗證模型的意義在哪里呢?

在于對比各個渠道拉新后的用戶的轉化效率。模型如下圖:


上圖中,假設四種渠道在資金及人力投入相同的情況下,并且都能拉到10萬用戶(為了方便理解,都用簡單的整數),渠道1的轉為率為10%,渠道4的轉化率為80%,那么在對比了四個渠道后,我們應該做的是加大渠道4的投入減少渠道1的投入。

當然,這是從轉化率的角度來考量的。

另外一種情況,如下圖(注意數字變化):


假設四種渠道在資金及人力投入相同的情況下,渠道1能拉到100萬用戶,渠道4能拉到5萬用戶,雖然渠道1的轉化率很低,只有10%,遠低于渠道4的80%的轉化率,但是用戶吸納數量卻是渠道1的2.5倍,那么這個時候,就應該加大在渠道1的投入。

渠道驗證轉化模型的目的在于對比各個渠道的投入產出效率,幫你做最優的渠道選擇數據支撐,讓投入產出更有效率。

四.成長/目標轉化模型

成長/目標轉化模型可以理解為類似積分體系成長模型,不同點在于這個模型的應用除了是用戶積分成長體系,也可以是用戶的一定時間區間內的目標模型。


先說成長轉化模型,如上圖,定義每一個級別的目標和要求,在設置充分的誘餌后,用戶逐漸由普通用戶向資深用戶轉化。那么在這個轉化過程中,我們需要的關注的是,每個節點的獎勵和要求是否合理,每兩個節點中的誘餌或需求滿足情況是否足夠。以游戲常見成長體系為例,在游戲的初始階段,讓往往會設置各種小的任務、各種輕易獲取的紅包和各種容易達成的目標,用以促使新進用戶在平臺上產生更多的交互以及快速成長,促進留存和向資深玩家轉化。在中后期則逐漸加大用戶成長難道,用以促進游戲用戶的付費轉化。

目標成長模型,目標轉化模型和成長轉化模型之所以放在一起講,在于他們有個共同的邏輯,設計多層級目標,引導和誘使用戶達到對應目標,促進用戶完成產品的既定期望。

如下圖,是Uber早期在國內攻城略地的高峰期推行的激勵政策。


高峰期獎勵。從獎勵政策可以看出,在目前與其他幾家XX專車之類的競品搶私家車司機的階段,司機的收入每一單都至少是平常的兩倍,高峰期可以到3倍,促使司機搶單。只要高峰期稍稍努力,就可以獲得2倍甚至3倍的收入。

沖單獎勵呢,他的好處在于,永遠讓司機在路上跑,只要在努力一點,收入就能上一個層級,永遠都有動力。關于Uber的激勵政策還有很多,我這里只是粗淺的說下。雖然現在Uber國內已經合并,但是曾經的英勇還是有學習的地方,這是題外話。

總結

所以,當你遇到用戶數據不錯但價值用戶不高的情況下,或者希望用戶跟隨你的產品設計去使用產品的話,那么先定義這是一個轉化問題,然后使用如下四種分析模型,提升您的產品價值。


  • 一.漏斗模型
  • 二.痛點路徑模型
  • 三.渠道轉化驗證模型
  • 四.成長/目標轉化模型

希望對您有用!

本文標題:產品運營:高轉化的四種分析模型
文章位置:http://www.js-pz168.com/news7/165307.html

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