產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)，應(yīng)該怎樣利用大數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)化分析

在過去一年的多次營(yíng)銷文案刷屏事件中，產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)人越來越清楚地看到，流量≠轉(zhuǎn)化。而轉(zhuǎn)化率，才是衡量一個(gè)產(chǎn)品和一次活動(dòng)最為核心和關(guān)鍵的數(shù)據(jù)。因此，轉(zhuǎn)化率是網(wǎng)站最終能否盈利的核心，提升網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率，提升銷量才是王道。今天，我們就聊聊從產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的角度，如何通過大數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)化分析?

首先要清楚， 轉(zhuǎn)化率究竟是什么?受哪些數(shù)據(jù)的直接影響?這些數(shù)據(jù)的影響因素又是哪些?

轉(zhuǎn)化率指在一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，完成轉(zhuǎn)化行為的次數(shù)占推廣信息總點(diǎn)擊次數(shù)的比率。簡(jiǎn)單地以下面這個(gè)公式來說明：

以電商平臺(tái)購(gòu)物為例，總流量一定的情況下，購(gòu)買人數(shù)越多，轉(zhuǎn)化率越高。

而一個(gè)用戶一次成功的購(gòu)買行為依次涉及搜索(曝光)、瀏覽、加入購(gòu)物車、結(jié)算、支付等多個(gè)環(huán)節(jié)，任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)差錯(cuò)，都能讓用戶立刻放棄這次購(gòu)買行為。根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)，多數(shù)電商的轉(zhuǎn)化率只有0.5%左右，這意味著有99.5%的流量被浪費(fèi)了。(聽著好心痛哦)

那么，怎么才能提升購(gòu)買人數(shù)呢?產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)，又能怎樣進(jìn)行操作來提升產(chǎn)品銷量呢?

一、基礎(chǔ)分析：轉(zhuǎn)化的直接影響者都需要設(shè)計(jì)

轉(zhuǎn)化分析的基礎(chǔ)階段，主要是轉(zhuǎn)化步驟的分析和轉(zhuǎn)化率趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)。

大家都知道，流量是呈漏斗形狀的，把流量變?yōu)橄M(fèi)者，大約會(huì)經(jīng)歷這么5個(gè)步驟。就是這5步，足以濾掉 99.5%的潛在用戶 。另外根據(jù)統(tǒng)計(jì)，在幾個(gè)較大的B2C網(wǎng)站中，流量數(shù)據(jù)在增大，但是客戶停留在網(wǎng)站上的時(shí)間在減少，在被稱為眼球經(jīng)濟(jì)的時(shí)代，每個(gè)網(wǎng)民在電子商務(wù)網(wǎng)站停留的時(shí)間大約 在17分鐘 。

在這一分析階段，網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品人員都應(yīng)該了解什么數(shù)據(jù)呢?

這一階段，網(wǎng)站平臺(tái)能直接獲取的數(shù)據(jù)多而雜，運(yùn)營(yíng)人員在收集數(shù)據(jù)后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，一般分為以下幾類： 人口屬性，社會(huì)屬性，行為習(xí)慣，興趣偏好 等幾個(gè)方面。

人口屬性，包含年齡，性別，身高，地域，學(xué)歷，收入和教育

社會(huì)屬性，包括社會(huì)職務(wù)，婚姻狀況，住房車輛，社交關(guān)系等等

行為習(xí)慣，包括運(yùn)動(dòng)，休閑旅游，酒店住宿，飲食起居等偏好

興趣偏好，包括購(gòu)物，游戲，體育，文化等

這一階段的收集分析為用戶畫像提供基數(shù)。為后期的運(yùn)營(yíng)方案，文案策劃，渠道規(guī)劃等提供一定的數(shù)據(jù)支撐。

二、中階分析：從不同維度分析轉(zhuǎn)化情況

過去人們認(rèn)為數(shù)據(jù)是企業(yè)的資源，實(shí)質(zhì)上數(shù)據(jù)是資產(chǎn)，是可以為銷量創(chuàng)造價(jià)值的資產(chǎn)。要想更好地提升轉(zhuǎn)化率，需要對(duì)不同維度的因素進(jìn)行考慮，也是對(duì)上一階段數(shù)據(jù)的細(xì)分。例如：訪問來源、操作平臺(tái)、跳出頁(yè)面、操作系統(tǒng)、瀏覽器類型等。

本階段，首先要了解，正在網(wǎng)站上瀏覽的客戶，哪些是明確要來買東西的，哪些只是隨便來逛逛的，以及他們從什么入口進(jìn)入;

其次，沒有購(gòu)買的用戶，到底看了多少產(chǎn)品頁(yè)，多少放進(jìn)購(gòu)物車沒有付款，多少是一個(gè)產(chǎn)品頁(yè)都沒有看的;

第三，多少客戶產(chǎn)生了購(gòu)買行為。

第四，非常重要的是，客戶登錄網(wǎng)站首頁(yè)之后，除了有40%的彈出率之外，剩下60%的用戶分別從哪些渠道進(jìn)入到產(chǎn)品頁(yè)面，這些渠道進(jìn)入之后付款的比例分別是多少。

最后，多少人將產(chǎn)品加入購(gòu)物車，是否有召回的可能?

通過對(duì)網(wǎng)站平臺(tái)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行細(xì)分整理，才能發(fā)現(xiàn)這背后隱藏的用戶行為邏輯，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品人員從產(chǎn)品角度進(jìn)行優(yōu)化，運(yùn)營(yíng)人員則負(fù)責(zé)對(duì)活動(dòng)，專題，商品詳情頁(yè)等進(jìn)行優(yōu)化。

例如，之前合作過的一個(gè)用戶，后臺(tái)數(shù)據(jù)顯示，很多人都將某一款產(chǎn)品加入購(gòu)物車，但是都沒有付款。為了召回這部分客戶，網(wǎng)站即時(shí)推送了一條優(yōu)惠券，最后召回30%的訂單。

三、高階分析：多維度交叉分析，不斷優(yōu)化迭代產(chǎn)品

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的產(chǎn)品都有一個(gè)共識(shí)： 小步快跑，快速迭代 。唯有如此，才能打造出受用戶喜愛的產(chǎn)品。

通過上兩段的數(shù)據(jù)收集和分析，網(wǎng)站的工作人員對(duì)網(wǎng)站的優(yōu)勢(shì)以及存在的問題，心中已經(jīng)有概念了。在這一階段，就需要沉下來，從具體的維度和點(diǎn)進(jìn)行分析和修正。這一階段，可以說是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)決策。

例如，

廣告投放哪個(gè)渠道的流量更優(yōu)質(zhì)?什么樣的品牌內(nèi)容更容易被消費(fèi)者傳播?

網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，如何組織安排更符合訪客的個(gè)性化需求;

老客戶如何才能回訪網(wǎng)站，反復(fù)購(gòu)買產(chǎn)品;

如何減少支付失敗的訂單?

四、分析轉(zhuǎn)化的進(jìn)階之旅：思維與工具

提升轉(zhuǎn)化率，既需要有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的意識(shí)，也需要熟練掌握一定的數(shù)據(jù)分析工具。正所謂，工欲善其事必先利其器。

企業(yè)可以知道用戶從哪個(gè)落地頁(yè)進(jìn)入產(chǎn)品，又是在哪一個(gè)轉(zhuǎn)化過程中流失掉，切分維度和用戶人群，定位流失原因，為運(yùn)營(yíng)決策提供數(shù)據(jù)支撐，提高產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率。