产品和运营,应该怎样利用大数据做转化分析
在过去一年的多次营销文案刷屏事件中,产品和运营人越来越清楚地看到,流量≠转化。而转化率,才是衡量一个产品和一次活动最为核心和关键的数据。因此,转化率是网站最终能否盈利的核心,提升网站转化率,提升销量才是王道。今天,我们就聊聊从产品和运营的角度,如何通过大数据做转化分析?
首先要清楚, 转化率究竟是什么?受哪些数据的直接影响?这些数据的影响因素又是哪些?
转化率指在一个统计周期内,完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。简单地以下面这个公式来说明:
以电商平台购物为例,总流量一定的情况下,购买人数越多,转化率越高。
而一个用户一次成功的购买行为依次涉及搜索(曝光)、浏览、加入购物车、结算、支付等多个环节,任何一个环节出现差错,都能让用户立刻放弃这次购买行为。根据有关数据,多数电商的转化率只有0.5%左右,这意味着有99.5%的流量被浪费了。(听着好心痛哦)
那么,怎么才能提升购买人数呢?产品和运营,又能怎样进行操作来提升产品销量呢?
一、基础分析:转化的直接影响者都需要设计
转化分析的基础阶段,主要是转化步骤的分析和转化率趋势的监测。
大家都知道,流量是呈漏斗形状的,把流量变为消费者,大约会经历这么5个步骤。就是这5步,足以滤掉 99.5%的潜在用户 。另外根据统计,在几个较大的B2C网站中,流量数据在增大,但是客户停留在网站上的时间在减少,在被称为眼球经济的时代,每个网民在电子商务网站停留的时间大约 在17分钟 。
在这一分析阶段,网站运营和产品人员都应该了解什么数据呢?
这一阶段,网站平台能直接获取的数据多而杂,运营人员在收集数据后,对数据进行分类整理,一般分为以下几类: 人口属性,社会属性,行为习惯,兴趣偏好 等几个方面。
人口属性,包含年龄,性别,身高,地域,学历,收入和教育
社会属性,包括社会职务,婚姻状况,住房车辆,社交关系等等
行为习惯,包括运动,休闲旅游,酒店住宿,饮食起居等偏好
兴趣偏好,包括购物,游戏,体育,文化等
这一阶段的收集分析为用户画像提供基数。为后期的运营方案,文案策划,渠道规划等提供一定的数据支撑。
二、中阶分析:从不同维度分析转化情况
过去人们认为数据是企业的资源,实质上数据是资产,是可以为销量创造价值的资产。要想更好地提升转化率,需要对不同维度的因素进行考虑,也是对上一阶段数据的细分。例如:访问来源、操作平台、跳出页面、操作系统、浏览器类型等。
本阶段,首先要了解,正在网站上浏览的客户,哪些是明确要来买东西的,哪些只是随便来逛逛的,以及他们从什么入口进入;
其次,没有购买的用户,到底看了多少产品页,多少放进购物车没有付款,多少是一个产品页都没有看的;
第三,多少客户产生了购买行为。
第四,非常重要的是,客户登录网站首页之后,除了有40%的弹出率之外,剩下60%的用户分别从哪些渠道进入到产品页面,这些渠道进入之后付款的比例分别是多少。
最后,多少人将产品加入购物车,是否有召回的可能?
通过对网站平台庞大的数据库进行细分整理,才能发现这背后隐藏的用户行为逻辑,从而实现产品人员从产品角度进行优化,运营人员则负责对活动,专题,商品详情页等进行优化。
例如,之前合作过的一个用户,后台数据显示,很多人都将某一款产品加入购物车,但是都没有付款。为了召回这部分客户,网站即时推送了一条优惠券,最后召回30%的订单。
三、高阶分析:多维度交叉分析,不断优化迭代产品
互联网行业的产品都有一个共识: 小步快跑,快速迭代 。唯有如此,才能打造出受用户喜爱的产品。
通过上两段的数据收集和分析,网站的工作人员对网站的优势以及存在的问题,心中已经有概念了。在这一阶段,就需要沉下来,从具体的维度和点进行分析和修正。这一阶段,可以说是数据驱动产品和运营决策。
例如,
广告投放哪个渠道的流量更优质?什么样的品牌内容更容易被消费者传播?
网页内容,如何组织安排更符合访客的个性化需求;
老客户如何才能回访网站,反复购买产品;
如何减少支付失败的订单?
四、分析转化的进阶之旅: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。正所谓,工欲善其事必先利其器。
企业可以知道用户从哪个落地页进入产品,又是在哪一个转化过程中流失掉,切分维度和用户人群,定位流失原因,为运营决策提供数据支撑,提高产品的转化率。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14