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數(shù)據(jù)分析邏輯:流量轉(zhuǎn)化漏斗模型詳解

 天道酬勤YXJ1 2017-01-04

數(shù)據(jù)分析能夠幫助我們更好地進(jìn)行運(yùn)營決策,,數(shù)據(jù)分析能夠很好的為轉(zhuǎn)化用戶提供參考與數(shù)據(jù)支撐。

數(shù)據(jù)分析邏輯:流量轉(zhuǎn)化漏斗模型詳解

商業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析,,就是為了給商業(yè)行為提供良好的數(shù)據(jù)預(yù)測以及效果評估,,在互聯(lián)網(wǎng)界也是如此。我們在目前商業(yè)環(huán)境所做的每一項活動都直接或者間接與用戶有著聯(lián)系,,其目的本質(zhì)都是一樣,,為了讓用戶成為你的消費(fèi)者,,更進(jìn)一步的持久消費(fèi)者。因此數(shù)據(jù)分析,,也應(yīng)該為轉(zhuǎn)化用戶提供參考與數(shù)據(jù)支撐,。畢竟沒有用戶轉(zhuǎn)化為消費(fèi)者這個過程,所有的分析都是天方夜譚,。數(shù)據(jù)的結(jié)論與行為的預(yù)測彼此就是一個循環(huán)論證的過程,。

首先澄清一下數(shù)據(jù)分析其實并不是什么高深的學(xué)問,,在現(xiàn)實的職場實戰(zhàn)中,,涉及涵蓋的數(shù)據(jù)分析的方法以及復(fù)雜性是遠(yuǎn)低于在學(xué)校里習(xí)得的專業(yè)知識。什么卡方檢驗,,方差分析,,回歸分析顯著性檢驗等等在非用研以及非專業(yè)統(tǒng)計分析領(lǐng)域是很少涉及的。(當(dāng)然那些學(xué)過數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的專業(yè)人士也不屑于本文提到的內(nèi)容,,如果大家對這些看起來比較高深的分析方法有興趣可以自行腦補(bǔ)),。本文只給運(yùn)營以及一些涉及產(chǎn)品方向的崗位提供分析思路并結(jié)合實際案例對我所涉及的領(lǐng)域,抽絲剝繭,,給大家一個更加直觀的用戶轉(zhuǎn)化方面涉及數(shù)據(jù)分析的知識覆蓋。

互聯(lián)網(wǎng)的大用戶概念我們可以直接簡單粗暴認(rèn)定為流量,,這里的流量并不是指的簡單的IP,UV,PV也可以指來電數(shù),訪客人數(shù),,人流量等概念既然是流量也就有其自身的數(shù)量,。我們在對流量轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)分析時都會基于一種邏輯方案———流量漏斗轉(zhuǎn)化模型進(jìn)行分析。

原理很簡單,,我們可以形象的認(rèn)為自身的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品其本身就是一個虛擬的漏斗,,用戶在進(jìn)行瀏覽到最終完成下單行為(或者其他我們認(rèn)定的轉(zhuǎn)化行為比如注冊,,關(guān)注,轉(zhuǎn)發(fā)等)有多少被直接阻擋在了“濾網(wǎng)”之上,,有多少順利的達(dá)到了我們預(yù)設(shè)的“轉(zhuǎn)化行為區(qū)域”,。當(dāng)然,我們所有的活動都并不是一錘子買賣,,因此也要從橫向(時間)維度來分析問題,。持續(xù)的轉(zhuǎn)化用戶,保持老用戶的消費(fèi)活力也是分析工作的重中之重,。當(dāng)然,,我們在轉(zhuǎn)化流量不僅僅是指的轉(zhuǎn)化的數(shù)量而且還指轉(zhuǎn)化的質(zhì)量,,說的比較簡單點,就是要提高單個用戶的消費(fèi)價值,。在橫縱兩個維度方面,,在這些層層“濾網(wǎng)”中,我們是如何透過這些數(shù)據(jù)分析問題的呢,。

數(shù)據(jù)分析邏輯:流量轉(zhuǎn)化漏斗模型詳解

以大型電商網(wǎng)站下單流程為例,,我將從流量來源-中間頁面訪問-詳情頁-加入購物車-提交訂單-復(fù)購這幾個階段展開說明。

一,,流量來源

流量進(jìn)入主站的第一道障礙通過不同渠道進(jìn)入的主站(或者該渠道引入流量的承接頁),,主站頁面即是第一層“濾網(wǎng)”我們用穿過第一層濾網(wǎng)進(jìn)入二級頁面的通過率來衡量渠道的流量的質(zhì)量。通常我們用來衡量頁面的流量質(zhì)量的指標(biāo)包含如下:頁面UV點擊率,,頁面停留時間,,跳失率。

想要通過第一層“濾網(wǎng)”,,需要必要的動作就是產(chǎn)生點擊行為,,而點擊行為會產(chǎn)生兩個數(shù)據(jù):頁面UV點擊率=頁面點擊總次數(shù)/頁面UV數(shù);跳失率=通過一個入口進(jìn)入就離開的次數(shù)/通過該入口訪問的總次數(shù),。點擊率越高,,說明頁面呈現(xiàn)的內(nèi)容有吸引力能夠有效的吸引用戶的關(guān)注;跳失率越高,,說明頁面呈現(xiàn)內(nèi)容具備欺騙性,,所呈現(xiàn)的鏈接內(nèi)容和文案不具備吸引力。因此在進(jìn)行第一層濾網(wǎng)的優(yōu)化方面盡量提高頁面的點擊率,,降低頁面的跳失率,。盡量讓用戶下沉到二級頁面(或者目標(biāo)頁面)。同時通過這個數(shù)據(jù)也可以判斷流量來源的質(zhì)量是否過關(guān),。

一般而言,,頁面低質(zhì)量的流量判斷往往符合以下幾個特點:在排除頁面問題的情況下產(chǎn)生的:1,低點擊率,;2,,高跳失率;3低頁面停留時間,。

這些低質(zhì)量流量產(chǎn)生的原因主要有幾個方面:1,,渠道引流上呈現(xiàn)的文案內(nèi)容與承接落地頁面不符。2,,投放渠道上,,與目標(biāo)用戶活躍范圍不符的渠道,也就是說投放的渠道不精準(zhǔn),。3,,承接頁出錯等以及其他原因(包含但不限于404錯誤網(wǎng)頁過期,,跳轉(zhuǎn)出錯等)。

既然說到這,,順便也給大家看看外部渠道的各種引流的優(yōu)劣:

數(shù)據(jù)分析邏輯:流量轉(zhuǎn)化漏斗模型詳解

以上表格內(nèi)容,,并不一定十分準(zhǔn)確,大家可以抱著批判的態(tài)度研究論證一下,。

二,,中間頁面訪問

在頁面訪問階段,流量成功通過第一道“濾網(wǎng)”進(jìn)入到中間頁階段,,中間頁包含:搜索列表頁,,專題活動頁面,頻道頁面等,。不同的中間頁也有不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)反映著頁面內(nèi)容的好壞以及流量的走向,。中間頁的好壞考量最終是有多少訪客進(jìn)入到了商品詳情頁,,因此有一個指標(biāo)非常重要:UV到達(dá)詳情頁轉(zhuǎn)化率=詳情頁UV/中間頁UV

搜索列表頁

搜索列表頁在大型電商網(wǎng)站中有著不可代替的重要作用,,也是站內(nèi)流量的主要來源,承接著站內(nèi)商品檢索,,品類布局的重任,,區(qū)分搜索頁面與列表頁面主要是看鏈接字符,搜索頁面的鏈接往往包含search字符,,列表頁(或者可以叫類目頁)鏈接包含list字符,。搜索頁為依據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵詞來進(jìn)行整體檢索后呈現(xiàn)給用戶商品陳列頁面。而列表頁則是與網(wǎng)站商品類目后臺直接關(guān)聯(lián),,呈現(xiàn)品類最全的頁面,。兩者的功能都是為了給予用戶更好和更快的定位到想要查看的商品(或者內(nèi)容)。以下為分別為幾個B2C電商的的搜索和類目頁鏈接的開頭:

  • 京東搜索:https://search.jd.com/Search?keyword=關(guān)鍵詞代碼
  • 京東列表:https://list.jd.com/list.html?cat=列表頁代碼
  • 蘇寧搜索:http://search.suning.com/關(guān)鍵詞代碼
  • 蘇寧列表:http://list.suning.com/列表代碼

其他就不一一列舉了,,搜索列表頁的數(shù)據(jù)指標(biāo)的考核目的就是為了能讓用戶更加精確快速的找到自己的想要的產(chǎn)品,,因此在這一級的頁面中數(shù)據(jù)指標(biāo)包含如下:

搜索點擊率=點擊次數(shù)/搜索次數(shù);這個指標(biāo)衡量搜索頁面的呈現(xiàn)質(zhì)量,,理論上而言搜索點擊率要在200%及以上才是比較健康,。(不絕對)

UV到詳情頁轉(zhuǎn)化率=詳情頁UV/搜索或者列表頁UV;該指標(biāo)在搜索和列表中同樣適用,,用來平衡點擊率的作弊可能,,也是反映三級頁面呈現(xiàn)質(zhì)量的指標(biāo)之一。

搜索無結(jié)果次數(shù):用以反映關(guān)鍵詞涉及的品牌品類缺失或者未關(guān)聯(lián)指標(biāo),。當(dāng)然搜索無結(jié)果詞的次數(shù)是越低越好,。對于搜索詞呈現(xiàn)結(jié)果為空的品類,需要綜合評估后決定是否對相關(guān)類目開啟招商,,引進(jìn)產(chǎn)品線,;對于未關(guān)聯(lián)的品類需要著重優(yōu)化頁面重新關(guān)聯(lián),。

搜索結(jié)果頁首屏點擊率=搜索首屏點擊次數(shù)/搜索次數(shù);該指標(biāo)用以衡量搜索結(jié)果首屏的商品排序質(zhì)量與呈現(xiàn)質(zhì)量,。該數(shù)據(jù)指標(biāo)的好壞可以間接的反映出搜索詞呈現(xiàn)的頁面排序是否合理,,是否符合用戶的需求。同理列表頁的首屏指標(biāo)也與此一樣只是名稱不同而已即列表頁首屏點擊率=列表頁首屏點擊次數(shù)/列表頁P(yáng)V.

搜索次數(shù):搜索詞產(chǎn)生的搜索次數(shù),。(可以理解為搜索PV)一個搜索詞的搜索次數(shù)高表示該詞所涉及的類目需求量高,,反之亦然;如果是在列表頁則為訪問PV

搜索人數(shù):搜索詞被多少人搜索的數(shù)量(可以理解為搜索UV),;一個搜索詞的搜索人數(shù)高表示該詞所涉及的類目需求量高-主要是為了防止出現(xiàn)搜索次數(shù)作弊的情況,,反之亦然如果是在列表頁則為訪問UV

高級篩選項點擊次數(shù):在搜索列表頁中,頁面頂部的高級篩選項是為提供快速定位而設(shè)立的,,高級篩選項的點擊次數(shù)和使用率也可以為運(yùn)營人員提供商品熱度參考,。舉個例子:在客人搜索“單肩包”或者訪問單肩包的列表頁,在這些頁面中都會出現(xiàn)比如材質(zhì),,價格款式等參數(shù)項來給用戶選擇篩選,,通過監(jiān)控頁面的篩選參數(shù)的點擊次數(shù),可以得到相關(guān)“單肩包”哪些款式哪些材質(zhì)多少價位是消費(fèi)者主要關(guān)注的,,并以此來進(jìn)行主推產(chǎn)品的規(guī)劃,。

在理出了這些指標(biāo)之后,如何分析這些指標(biāo)數(shù)據(jù)呢,?

  • 根據(jù)搜索詞的搜素次數(shù)搜索人數(shù)重點關(guān)注排名靠前的高搜索量的關(guān)鍵詞,,搜索量高,代表關(guān)注度高,,接受性強(qiáng),。
  • 熱門搜索詞關(guān)注其點擊率與詳情頁到達(dá)率。分為幾種情況:一,,點擊率過高,,UV到詳情頁到達(dá)率一般,可能出現(xiàn)了點擊作弊的情況(商戶用來刷新排名),;二,,點擊率高,到達(dá)率也高,。說明該關(guān)鍵詞的搜索結(jié)果頁面運(yùn)轉(zhuǎn)良好同時也說明該關(guān)鍵詞頁面排序合理,,反之則需要優(yōu)化。
  • 高級篩選項參數(shù)點擊次數(shù)過低,,使用率較少則需要重新設(shè)置高篩項展示項目,。提高使用率。
  • 對于搜索無結(jié)果的關(guān)鍵詞則需要進(jìn)行深度分析,,是否是系統(tǒng)問題或者為未涉及未引進(jìn)的產(chǎn)品,,并反饋給招商采購部門用以提供采購參考,。

總結(jié)歸納:針對搜索列表頁的數(shù)據(jù)分析歸為3點:高搜索詞重點優(yōu)化提高點擊轉(zhuǎn)化;無結(jié)果詞分析反饋,;頁面點擊注重高篩適用率方便用戶快速定位,。

分析邏輯:以讓用戶下沉到詳情頁為目的逐一分析,各個擊破,。

頻道頁/活動頁

頻道頁和活動頁是常規(guī)三級頁面,,在B2C電商中起著常規(guī)類目集合體和活動流量承接頁的作用,在頻道頁和活動專題頁上也有著數(shù)據(jù)的計算和分析邏輯,,其主要的數(shù)據(jù)指標(biāo)也是讓用戶下沉至詳情頁,。(基于這樣一種假設(shè),用戶只有在詳情頁才有可能產(chǎn)生轉(zhuǎn)化,,這種假設(shè)已經(jīng)被證明-至少絕大部分情況是這樣,。)頻道頁和活動頁雖然具體的數(shù)據(jù)指標(biāo)與搜素列表頁有所不同,但是他們的最終目的都是相同的,。頻道頁活動頁的數(shù)據(jù)指標(biāo)包含:

  • 點擊率

    =頁面點擊數(shù)/頁面UV數(shù),;一般情況而言,點擊率用來衡量頻道頁入口鏈接圖和輪播圖的質(zhì)量,,是否吸引人,,文案是否貼切相關(guān),當(dāng)然也能形容商品的鋪排是否合理,。
  • 到達(dá)詳情頁轉(zhuǎn)化率

    =到達(dá)詳情頁UV/頁面UV;用以形容活動頁的產(chǎn)品鋪排布局是否合理的指標(biāo)之一,。當(dāng)然有時候活動頁也是需要考核

    成交轉(zhuǎn)化率

    =成交件數(shù)/詳情頁UV,,有時候還包含

    頁面停留時間

    的維度。

低點擊率的區(qū)域可能存在以下幾種原因,,一,,是圖片以及圖片里的文案不能吸引消費(fèi)者點擊,需要調(diào)整,。二,,產(chǎn)品頭圖展示樣式不合理需要調(diào)整圖片內(nèi)容或者調(diào)換商品。三,,展示區(qū)域位于首屏以下,,關(guān)注度不高-需要調(diào)整展示位置。

分析邏輯:還是以用戶下沉為目的,,分析涉及的元素逐個排查,。

三,詳情頁&購物車&訂單

詳情頁作為流量轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵頁面,,是前臺承載商品信息的最基本單位,。也是用戶是否決定下單購買的最最重要的一環(huán),。因此在分析詳情頁的時候,數(shù)據(jù)指標(biāo)更多的是詳情頁的質(zhì)量和它的轉(zhuǎn)化率,。當(dāng)然這兩者是相互聯(lián)系的,,從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)來看,詳情頁的質(zhì)量高低與其轉(zhuǎn)化率確實是存在正相關(guān)的關(guān)系,。而詳情頁質(zhì)量的高低從數(shù)據(jù)的量化反映來看有兩個數(shù)據(jù)指標(biāo):一,,平均頁面停留時間;二,,加入購物車數(shù),。

平均頁面停留時間=頁面停留總時間/訪問UV數(shù)該指標(biāo)與頁面的呈現(xiàn)布局有著明顯關(guān)聯(lián),包含商品參數(shù)介紹,,詳情圖片描述,,客服在線情況,好評率等,。

加入購物車數(shù):用以反映該商品有多少有意向購買者,,為即將轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵步驟。加入購物車的數(shù)量多少由基本以下幾個因素決定:

  • 詳情頁頁面綜合質(zhì)量(圖片,,排版,,展示,參數(shù)說明,,售后信息),;
  • 在線客服綜合服務(wù)指數(shù)(響應(yīng)時間,在線時長,,答復(fù)滿意度),;
  • 評價信息(好評率,差評回復(fù)內(nèi)容,,曬單信息),。

從數(shù)據(jù)的角度講,詳情頁反映出的問題僅僅通過一個平均訪問時長是很難概括的,,沒辦法分解到具體某一個細(xì)節(jié)來層層分解問題,。不過這個時候“經(jīng)驗”的加入就能很好的平衡這一點這里的經(jīng)驗表示已經(jīng)經(jīng)過了長期的實踐且數(shù)據(jù)論證的結(jié)論,。(這里給大家安利一下數(shù)據(jù)觀點:數(shù)據(jù)不是萬能的,,有時主觀的判斷更具代表性,這也是為什么這個世界上有著那么多的出人意料產(chǎn)品和逆風(fēng)而上的創(chuàng)意)

購物車是一個特別有趣的設(shè)置,,對于快消品標(biāo)準(zhǔn)品的電商網(wǎng)站來說,,設(shè)置購物車一方面是為了節(jié)省用戶挑選多個商品的付款時間,更出現(xiàn)了一個更加意想不到的好處,就是提高了客單價,。在配合滿減用券等促銷手段的幫助下購物車必然能夠起到事半功倍的作用,。

在購物車中如果大量積壓了客戶選購的商品,如果用戶始終沒有進(jìn)行下單支付,,即加入購物車數(shù)較大,,這個時候則需要采用短信催付,郵件催付,,以及apppush等手段來促進(jìn)用戶轉(zhuǎn)化,。

訂單頁面是縱向轉(zhuǎn)化的最后一環(huán),在這個界面最主要的目的就是盡量讓用戶盡快付款,,達(dá)到最后的轉(zhuǎn)化,。考核的數(shù)據(jù)為:有效訂單轉(zhuǎn)化率=成交訂單數(shù)/有效訂單數(shù),,在這個階段促成轉(zhuǎn)化是較為簡單的如果有效訂單轉(zhuǎn)化率較低就要分析是否支付頁面存在問題,,系統(tǒng)提交流程是否出錯等。在排除系統(tǒng)問題后同樣可以使用短信apppush郵件等手段進(jìn)行催付,。

最后作為總覽全局的用戶轉(zhuǎn)化指標(biāo):UV成交轉(zhuǎn)化率=成交訂單數(shù)/頁面UV數(shù)

作為考核整體用戶轉(zhuǎn)化的指標(biāo),;平均UV價值=成交金額/頁面UV數(shù)作為考核整體用戶質(zhì)量的指標(biāo),值越高,,表示質(zhì)量越高,。

總結(jié):層層下探,逐個擊破直到完成付款

四,,復(fù)購(橫向持續(xù)轉(zhuǎn)化)

有句老話說的好,,叫不做一錘子買賣,因此這里就涉及到一個新的指標(biāo)

復(fù)夠率=一段時間內(nèi)重復(fù)購買的客戶數(shù)/一段時間內(nèi)產(chǎn)生購買的客戶數(shù),,該指標(biāo)則要求我們從橫向時間維度來分析數(shù)據(jù),,也很容易理解。有據(jù)可查,,一個成熟期的購物網(wǎng)站其老用戶貢獻(xiàn)的銷售額占據(jù)總數(shù)的60%-70%之多。因此我們在看到流量漏斗的轉(zhuǎn)化模型的同時,,更加要加深對會員的分層管理,,用良好的服務(wù)于產(chǎn)品以及具有創(chuàng)意和力度的活動維系你的老用戶。

復(fù)夠率過低:1,,表示沒有對老會員進(jìn)行足夠的喚醒,,可通過短信push線下廣告等等活動進(jìn)行推廣激活;2,,也有可能近期投入的拉新的資源較多,,導(dǎo)致新客增多降低了復(fù)夠率,需要核實拉新活動的數(shù)據(jù);3,,超低價或者超優(yōu)惠活動引流也會導(dǎo)致大量新用戶引入,,也會對復(fù)夠率產(chǎn)生影響。上面的兩點并不是對復(fù)夠率有壞的影響,,針對的客群不同,,數(shù)據(jù)也應(yīng)有所取舍。

以上就是針對電商下單流程的整個過程,,當(dāng)然有很多模塊并沒有提及,,比如智能交叉推薦等。大家只需要理解其中的數(shù)據(jù)分析的邏輯即可,。不同的頁面,,不同的時間,轉(zhuǎn)化用戶的目的不同,,根據(jù)各個階段的目的,,分析不同事件節(jié)點的數(shù)據(jù),層層推理即用戶數(shù)據(jù)的分析之道,。有關(guān)會員管理的相關(guān)數(shù)據(jù)(喚醒激活留存)大家可以自行度娘腦補(bǔ),,不再贅述。

安利幾個針對數(shù)據(jù)分析中的幾點小tips:

  • 不要盲目相信數(shù)據(jù),,數(shù)據(jù)為王本身就是悖論,,只有結(jié)果為王。
  • 單日的數(shù)據(jù)波動較大不具備參考性,,需要橫向統(tǒng)計,,分析趨勢圖,解釋轉(zhuǎn)折點
  • 能變成圖表就不要用表格展示,。
  • 分析結(jié)論簡單化

以上觀點,,均屬于個人見解,不代表權(quán)威性不代表絕對準(zhǔn)確,,謹(jǐn)慎采納,。

作者:王小命兒,微信號:wanghuan314400

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