運營優(yōu)化的秘密武器:重新認識熱圖的力量?。ㄏ拢?/h2>
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運營優(yōu)化的秘密武器:重新認識熱圖的力量?。ㄉ希?/a>介紹了熱圖相關(guān)的關(guān)鍵指標;如何通過熱圖分析著陸頁和推廣單頁; 熱圖和事件監(jiān)測的關(guān)系。本文我們將繼續(xù)看熱圖在轉(zhuǎn)化分析上的貢獻、熱圖的組合與細分,以及app上熱圖的應用。

熱圖在轉(zhuǎn)化分析上的貢獻

熱圖在轉(zhuǎn)化分析上也有重要的作用。我們都知道分析轉(zhuǎn)化的方法主要是構(gòu)建轉(zhuǎn)化漏斗以及細分流失路徑,很多朋友了解這個方法,因為這是分析主轉(zhuǎn)化路徑不可或缺的。但如果主轉(zhuǎn)化路徑已經(jīng)優(yōu)化的相當棒,轉(zhuǎn)化率還有優(yōu)化的空間嗎?

轉(zhuǎn)化——不是一個單線程可以解決的問題。轉(zhuǎn)化是一個消費者心理問題,是信任、愉悅感、緊迫感、占便宜的誘惑、商品魅力的吸引、其他與商品相關(guān)的服務和保障的說服力(當然這也是信任的一部分)等等綜合作用的結(jié)果。主轉(zhuǎn)化路徑幫助你糾正最基礎(chǔ)的錯誤,但它不是全部。

主轉(zhuǎn)化路徑之外影響轉(zhuǎn)化的那些因素被我們稱為“微轉(zhuǎn)化”。簡單講,微轉(zhuǎn)化是指在轉(zhuǎn)化必經(jīng)過程之外,但同樣會對轉(zhuǎn)化產(chǎn)生影響的各種元素。這些元素與用戶的互動,左右了用戶的感受,也直接或者間接的影響了用戶的決定。比如,商品的一些圖片展示,并不是轉(zhuǎn)化過程中必須要看的,但是它們的存在,是否會對用戶的購買決定產(chǎn)生影響?這些圖片就是微轉(zhuǎn)化元素。

分析微轉(zhuǎn)化元素熱圖也能發(fā)揮重要作用。

微轉(zhuǎn)化的分析分為三個部分:

  1. 定位關(guān)鍵頁面(轉(zhuǎn)化主路徑頁面以及其他對轉(zhuǎn)化有重大影響的頁面);
  2. 定位關(guān)鍵頁面中可能影響用戶轉(zhuǎn)化的元素;
  3. 研究這些元素是否對消費者產(chǎn)生了作用以及它們對最終轉(zhuǎn)化的影響——一旦我們發(fā)現(xiàn)這些元素促進了或者降低了轉(zhuǎn)化,我們就可以確定我們優(yōu)化的著力點和發(fā)力的方向。

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圖中這些交互元素都不是主轉(zhuǎn)化路徑的必經(jīng)元素,但是卻是典型的微轉(zhuǎn)化元素,因為它們或多或少都會對消費者心理產(chǎn)生影響并且影響最終的轉(zhuǎn)化。

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對照熱圖,我們就能清楚看到,這些微轉(zhuǎn)化元素中,哪些更多作用于消費者?例如,購買咨詢和商品評論,而查看商品大圖則不是特別受到消費者的關(guān)注(僅對這個商品而言)。

如果我們再接著進一步挖掘數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)各個微轉(zhuǎn)化元素被點擊之后最終發(fā)生的購買轉(zhuǎn)化情況,我們又能得到什么樣的分析呢?

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對消費者吸引力最大的“商品評論”,在用戶點擊查看之后,卻比較沒有帶來更高的轉(zhuǎn)化情況,這說明評論本身還需要更有效的控制,從而進一步促進轉(zhuǎn)化?,F(xiàn)在,我自己的網(wǎng)上購物習慣是,一定會看一個商家有沒有差評或者中評。如果有大量一邊倒卻缺乏營養(yǎng)的好評,我是堅決不買。如果中評和差評看起來明顯是源于這些消費者自己的認知問題或者一些意外誤會,反而會極大促進我購買這家的商品。

你會說,上面的例子我們用Event Tracking不也是可以的嗎?是的,也可以,但是操作起來費勁多了,而且完全沒有熱圖這么簡便直觀。

集合熱圖

上面尼康鏡頭的例子在我們的分析工作中有很多的應用。熱圖工具甚至可以直接將點擊這些位置之后的轉(zhuǎn)化展示在前端,這給我們分析微轉(zhuǎn)化提供了巨大的便利。但一個新的情況出現(xiàn),又給我們造成了困擾。

這個新情況非常普遍,尤其是對很多電子商務網(wǎng)站或app——它們的平臺上擁有數(shù)量極為龐大的產(chǎn)品頁面,每個頁面的結(jié)構(gòu)類似,但產(chǎn)品卻各不相同。如果我并不想只是優(yōu)化某一個產(chǎn)品(例如上面的這個鏡頭),而是想優(yōu)化整個產(chǎn)品頁面的模板,我將面臨一個十分巨大的挑戰(zhàn)——人們的行為散落在各個產(chǎn)品頁面上,我要分析所有產(chǎn)品頁所體現(xiàn)出來的整體的表現(xiàn),難道我只能一個產(chǎn)品頁一個產(chǎn)品的分析,然后匯總嗎?尤其是,當我們想了解用戶的點擊行為,我是否將不得不把每一個產(chǎn)品頁的熱圖做出來,然后匯總到一起?

對于超過10個商品(SKU)的網(wǎng)站而言,這樣做是完全不可行的(難道你真的準備把這些頁面的熱圖一個一個手動疊加起來?),而有些網(wǎng)站有上萬個商品,上面這樣的做法就不僅是不可行,更是不可能。

如果有一個工具,可以幫我們把所有的這些頁面上用戶行為數(shù)據(jù)集合起來,而不用我們手動去做,那就解決我們的大問題!這樣的功能,在過去聞所未聞。但今天,利用熱圖的高階功能我們可以一勞永逸地解決這個問題。

解決這個問題的基本思想是這樣:

首先,將你希望集合在一起分析的這些頁面合并為一個頁面組——并不是所有的網(wǎng)站分析工具都支持這么做,例如Google Analytics并不支持直接在后臺進行類似的設(shè)置,但另一些工具則能非常好的支持這么做,你需要首先選擇這樣的工具。

其次,在這樣的工具的熱圖功能中找到頁面組熱圖的功能。最后,在頁面組熱圖功能中指定某一個頁面作為熱圖的底圖。

最后一個步驟是很有必要的,因為雖然熱圖可以疊加人們的點擊行為,但如果把頁面組中所有的頁面都一起疊加展現(xiàn)出來,那就完全混亂了,所以這種情況下我們只能指定一個最有代表性的一個頁面作為熱圖顯示的底圖。這個過程如下面的案例所示:

第一步:集合頁面。下圖中顯示了我將我的博客(www.chinawebanalytics.cn)中所有的category頁面集合在一起的設(shè)置,這些頁面的URL中都包含“category”。我將這個頁面組命名為“分類目錄頁”。下圖點擊小圖可以看到原尺寸的大圖。

page_group

第二步:選擇“頁面組”的熱圖功能,我剛剛建立的頁面組已經(jīng)自動在里面出現(xiàn)了。

page_group_heatmap_setting

第三步:必須指定一個頁面作為熱圖的底圖。

page_group_heatmap_back

第四步:在指定完底圖,并且保存之后,以你選擇的這個頁面為底圖的整個頁面組的熱圖被生成,你可以研究這些頁面的整體點擊情況。我的博客并不是最好的例子,電子商務產(chǎn)品頁、媒體頻道頁或者其他有固定模板的頁面,最適宜用這個方法查看一類頁面整體的熱圖表現(xiàn)。

page_group_heatmap

上圖中,你看到的似乎是一個頁面,但是實際上是所有包含“category”的頁面的所有點擊匯集在一起的熱圖。你可以看到這個頁面群體似乎并沒有獲得很多的點擊,這并不奇怪,這些頁面在我的網(wǎng)站中并沒有特別多的流量。對于電商等大量同模板頁面的網(wǎng)站而言,這個方法對所有的頁面進行集群分析實在棒極了。事實上,除了集合熱圖,我們找不到將所有產(chǎn)品頁面作為一個整體分析的更好方法。

響應式頁面和自適應熱圖

熱圖要面臨的最后一個挑戰(zhàn),是響應式頁面。關(guān)于響應式頁面,很容易理解,就是那些同一個頁面在PC、tablet和mobile phone上都能自動改變展示方式,以最優(yōu)化的布局顯示頁面的一類網(wǎng)站。與響應式相對的是死板的頁面,這些死板的頁面無論在什么終端上都是一樣的(所以在手機上就變得特別小,不放大什么也看不清)。

下圖展示了一個響應式頁面的例子(圖片來自百度百科)。更多的關(guān)于響應式頁面的介紹可以看百度百科

responsive page

熱圖必須應付這種新的頁面形式,尤其是對我在最前面講的能夠完美解決第一類熱圖指標的工具而言。因為對于這類工具,它們必須不僅僅記錄可點擊(clickable)鏈接的用戶點擊行為,還必須記錄在頁面上用戶所有的點擊(無論這個地方能點還是不能點),因此響應式頁面在不同終端上的布局重構(gòu)對這類點擊行為的記錄(尤其是對這些點擊行為發(fā)生的確切位置)有非常重大的影響?,F(xiàn)代熱圖工具若要忠實表現(xiàn)人們的點擊互動,就必須能夠展現(xiàn)在各類終端上被重構(gòu)的(響應式)頁面的點擊圖。

下圖顯示了這種熱圖對響應式頁面的適應——不僅僅需要適應各類設(shè)備,也需要適應設(shè)備的縱向或橫向的旋轉(zhuǎn)。

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利用熱圖分析APP的表現(xiàn)

熱圖并非是web的專用工具,app很多時候也需要熱圖來展示用戶交互行為。對app而言,熱圖同樣是“多快好省”的工具。

值得注意的是,由于app和web有本質(zhì)上的不同——app是程序,跟PC上的“.exe”文件差不多,熱圖的用法也有一定的不同。一般而言,app由于終端設(shè)備的限制,展示的面積比較小,互動元素集中而數(shù)量有限,所以熱圖的價值相比web較低,但也正因為屏幕小,所以互動點分布的也比較集中和有限,因此分析起來也比web的熱圖來的簡單直觀得多,因此與PC端web比較起來算是有利有弊。

另外,有一些內(nèi)容(信息流)類的app(網(wǎng)易新聞、今日頭條)之類,因為內(nèi)容幾乎無時無刻不在發(fā)生變化,熱圖并不適用。但是,對于工具類,電商類app(尤其是電商app的產(chǎn)品頁),熱圖仍然具有價值。游戲app的熱圖則非常特殊,取決于游戲的類型,但大多數(shù)游戲主體內(nèi)的熱圖難以制作且意義不大,但游戲的一些操作界面(比如注冊、內(nèi)購等),與web的交互非常類似,熱圖對于優(yōu)化這些交互也很有意義。

例如,下面這個AB測試充分利用了app熱圖的直觀便捷的優(yōu)點。

案例中的Lonely Planet希望人們更多購買“全部城市”的套餐,$4.99那個,但是熱圖表明,人們并不喜歡選擇那個貴的。

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聰明的運營經(jīng)理認為,充分挖掘人性是必要的,既然人們并沒有強烈動力去花費更大代價獲取暫時用不上的東西,那么就必須激發(fā)人們愛占便宜的天性。

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新的設(shè)計增加了一個購買項:$4.49美元“解鎖兩個城市”,一切發(fā)生了重大變化。似乎提醒了人們兩個城市和所有城市比較起來,性價比多么的低,于是人們發(fā)現(xiàn)早點購買更高性價比的東西是多么的必要。

顯然,新的設(shè)計突然激發(fā)了人們“占小便宜”的愉悅心理,從而迅速挽救了之前“解鎖全部城市”的糟糕表現(xiàn)。你可以看到熱圖是多么直觀快速的說明了這個問題。

利用細分熱圖進行對比分析

熱圖和細分功能的結(jié)合是我想講的最后一點,這一點的價值毋庸置疑。分析的根本性方法之一,就是了解不同類別人群的行為差異,并從而研究產(chǎn)品與人們進行互動的深層機制,并進而對產(chǎn)品進行優(yōu)化。

而顯然,描述人群行為最直觀的工具,就是熱圖。

有多少種方法切分人群,就有多少種人群去值得用熱圖描述。簡單講,新訪問者和老訪問者,他們與網(wǎng)站(或app)的互動行為有何區(qū)別?或者,從搜索引擎來的訪問者,和從社交媒體來的訪問者,他們的互動行為有什么區(qū)別?

下面的熱圖展示了新舊訪問者的行為區(qū)別:

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圖中的兩個頁面是完全一樣的我的博客的首頁,二者的區(qū)別在于,左邊顯示了我的網(wǎng)站的新訪問者的點擊熱圖,而右邊則顯示了我的網(wǎng)站的老訪問者的點擊熱圖??雌饋韰^(qū)別不大對嗎?

仔細查看,老訪問者很在乎我的“網(wǎng)站地圖”,同時也有更多的站內(nèi)搜索行為,這說明他們確實是帶著目的來到我的網(wǎng)站的,而新訪問者則對“關(guān)于作者”很感興趣。此外,頭條文章也是在老訪問者這里獲得了更多的關(guān)注,而新訪問者似乎并不太關(guān)心我的頭條。

用能夠顯示數(shù)字的精確點擊分布圖(如下圖,點擊下圖同樣打開完整分辨率全圖),你能看到一些新的有趣的事情。例如,紅框中所標注的,新的訪問者(左邊圖)似乎對我的大數(shù)據(jù)的最新培訓課程更感興趣。

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我曾經(jīng)做過電子商務網(wǎng)站的對比熱圖分析,在那個案例中能夠清楚地看到,在首頁上,新的訪問者非常喜歡使用導航,而老訪問者則直奔“名品特賣”(一個售賣特惠商品的頻道)而去??上艺也坏皆瓉淼膱D,但當時的分析幫助我們重新設(shè)計了老用戶回訪網(wǎng)站時的首頁布局。

總結(jié)

寫到這里,這篇文章也跟朋友們聊的差不多了。過去我不怎么信賴熱圖,然而現(xiàn)在,因為可靠且功能強大的工具的出現(xiàn),熱圖的應用領(lǐng)域和價值有了巨大的改觀。

今天,熱圖已經(jīng)成為我必須使用的工具,甚至要遠遠超過我使用event tracking(事件監(jiān)測)及其報告的次數(shù)。因為熱圖畢竟簡單、直觀、富有表現(xiàn)力且極為容易進行細分。從運營的角度上,過去很多不能解決的問題,通過熱圖也能夠輕松搞定。

最后,希望這篇文章能夠讓你也有新的視角審視自己的網(wǎng)站、app或者產(chǎn)品,并幫助你實現(xiàn)真正的業(yè)務優(yōu)化。同時也感謝你跟隨兩篇長文閱讀到這么遠的地方。

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作者:Sidney Song

來源:http://www.chinawebanalytics.cn/learn-the-power-of-new-heat-map-1/

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