產(chǎn)品轉(zhuǎn)化知多少:高轉(zhuǎn)化的四種分析模型

6 評(píng)論 30247 瀏覽 153 收藏 16 分鐘

轉(zhuǎn)化是產(chǎn)品運(yùn)營中一個(gè)非常重要的指標(biāo),可是很多人在面對轉(zhuǎn)化率低或者怎么促進(jìn)轉(zhuǎn)化的時(shí)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(dòng)手,也許下面的內(nèi)容能夠幫助到您!

什么是轉(zhuǎn)化

轉(zhuǎn)化包含兩個(gè)內(nèi)容,轉(zhuǎn)化率和轉(zhuǎn)化數(shù)。

1.轉(zhuǎn)化率

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

公式為:轉(zhuǎn)化率=期望行為數(shù)量/總訪問量。

也就是說,轉(zhuǎn)化率是一切期望行動(dòng)的比率指標(biāo)。

2.轉(zhuǎn)化數(shù)

轉(zhuǎn)化數(shù),就好理解了,期望行為數(shù)量。

轉(zhuǎn)化,可以是一個(gè)環(huán)節(jié),比如:登錄、點(diǎn)擊、支付;也可以是很多環(huán)節(jié)組成的一個(gè)流程,比如電商的購買流程、理財(cái)產(chǎn)品的注冊綁卡流程。

為什么說的是轉(zhuǎn)化而不是轉(zhuǎn)化率,留點(diǎn)懸念,后面會(huì)看到。

為什么要談轉(zhuǎn)化

舉個(gè)簡單的例子,我們做了一個(gè)活動(dòng),活動(dòng)開始推廣之后,發(fā)現(xiàn)其實(shí)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(jìn)入產(chǎn)品和產(chǎn)生購買行為的用戶卻非常少,那么,這個(gè)時(shí)候你要需要修改和完善這個(gè)活動(dòng),將活動(dòng)中不好的地方改掉,讓活動(dòng)產(chǎn)生爆發(fā)力。

一般的做法是怎么樣的?重新仔細(xì)看一遍這個(gè)活動(dòng),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(cuò)就錯(cuò)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(yùn)用此類問題的常見分析方法,然后將問題分解,逐個(gè)細(xì)分優(yōu)化。上面的活動(dòng)的案例,在用戶覆蓋面足夠廣的情況下,產(chǎn)生的有效用戶很少,那么基本上可以確定,這是一個(gè)轉(zhuǎn)化低的問題,那么轉(zhuǎn)化低的問題怎么解決?哦,大多數(shù)活動(dòng)轉(zhuǎn)化低是因?yàn)?…2…3….,解決轉(zhuǎn)化低有這么幾種方法:1…2….3….。

這兩種解決方案區(qū)別在哪里呢,在章法,在完整度,在細(xì)節(jié)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(guān)注自己關(guān)注的點(diǎn),忘了方法,忘了去了解你不曾想過但應(yīng)該知道的東西。

回到小標(biāo)題,為什么要談轉(zhuǎn)化,轉(zhuǎn)化這個(gè)詞用得很多,但是你可曾想到,在什么位置運(yùn)用它,是不是你更多只是看下數(shù)據(jù),看下百度統(tǒng)計(jì),滲透率很爛,然后覺得要調(diào)整產(chǎn)品,然后沒了,改怎么改還是怎么改。轉(zhuǎn)化在多少人眼里只是一個(gè)數(shù)據(jù),一個(gè)看看而已的數(shù)據(jù)。

為什么要談轉(zhuǎn)化,談這個(gè)的意義在哪里?定義問題。

當(dāng)我們產(chǎn)品用戶輸入夠大但是價(jià)值用戶不高的情況下,確定這是轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(gè)模型您已經(jīng)知道,您可以直接跳到第二個(gè)模型,或者繼續(xù)看下,里面有三個(gè)補(bǔ)充細(xì)節(jié)。

以未注冊或未登錄用戶搜索購物轉(zhuǎn)化為例,漏斗模型為用戶購物流程所要經(jīng)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(gè)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(chǎn)品的核心流程,如上圖。

2.列出影響因子。

找出影響每個(gè)流程的細(xì)節(jié)因子,搜索關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)為例:

搜索關(guān)鍵詞的影響因子可以是:

  • 搜索框本身還有哪些可以優(yōu)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(yōu)化?
  • 搜索結(jié)果是否可以繼續(xù)優(yōu)化?

……

我這僅僅只是隨手列了搜索關(guān)鍵詞這個(gè)環(huán)節(jié)的影響因子,其他的每個(gè)環(huán)節(jié)您可以列出更多,我們需要的是列出每一個(gè)環(huán)節(jié)的影響因子。

3.逐個(gè)優(yōu)化因子。

找到了因子,優(yōu)化他。

漏斗模型適所有轉(zhuǎn)化的流程,當(dāng)你接到一個(gè)任務(wù),比如活動(dòng)了拉了很多新用戶或者產(chǎn)品本身的訪問用戶夠多,但期望行為轉(zhuǎn)化并不高,那么這個(gè)模型你就能派上用場了。

另外在使用這個(gè)模型做優(yōu)化的時(shí)候,要注意產(chǎn)品流程中的三個(gè)問題:

第一:漏斗的長度是否可以縮短。流程節(jié)點(diǎn)越少流失的可能性也就越小。

第二:模型流程節(jié)點(diǎn)順序是否可以調(diào)整。助于產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化,或者有其他目標(biāo)。以我看的“想去”網(wǎng)站為例,他們想提高用戶登錄數(shù)據(jù),所以將登錄節(jié)點(diǎn)提前,用戶在瀏覽的時(shí)候,提示登錄。

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

明道協(xié)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(gè)數(shù)據(jù)吧,具體的有點(diǎn)忘了),為什么這么低,經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)了問題,就是每次郵箱驗(yàn)證都需要用戶跳轉(zhuǎn)至個(gè)人郵箱,而郵箱登錄后才能驗(yàn)證,由于郵箱的登錄和驗(yàn)證是個(gè)較為較為麻煩的過程,還有可能因?yàn)榭纯雌渌]件,直接就忘了注冊這回事。后來將郵箱驗(yàn)證改為短信驗(yàn)證,在當(dāng)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(jié)算的時(shí)候需要登錄賬號(hào),那么這個(gè)時(shí)候最好不要跳轉(zhuǎn)頁面,直接彈出登錄框,哪怕需要頁面跳轉(zhuǎn),用戶在登錄完成,也是應(yīng)該直接跳轉(zhuǎn)至結(jié)算流程繼續(xù)結(jié)算,這個(gè)很常見。

二.痛點(diǎn)路徑模型

不同于漏斗模型是以流程為分析基礎(chǔ),痛點(diǎn)路徑是單個(gè)頁面為分析基礎(chǔ)。主要是記錄用戶關(guān)注痛點(diǎn)(我姑且把痛點(diǎn)和癢點(diǎn)統(tǒng)稱為痛點(diǎn)吧)過程中的視覺路徑,視覺路徑中根據(jù)痛點(diǎn)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(diǎn)擊數(shù)為統(tǒng)計(jì)的展示的。

痛點(diǎn)路徑的圖像呈現(xiàn)跟著略有相似,不同的是,顏色的從冷色到暖色代表了痛點(diǎn)的疼痛程度,然后多了一個(gè)關(guān)注的視覺路徑,如下圖:

痛點(diǎn)路徑并不是由規(guī)模數(shù)據(jù)智能繪制的一張圖,而是需要結(jié)合用戶的痛點(diǎn)和視覺走向手動(dòng)繪制,紅色區(qū)域代表用戶最為關(guān)注的痛點(diǎn),數(shù)字和線條代表用戶關(guān)注痛點(diǎn)的視覺路徑。

痛點(diǎn)路徑模型怎么用呢?

  1. 篩選出頁面中的用戶痛點(diǎn),標(biāo)注痛點(diǎn)疼痛程度。可以將痛點(diǎn)按照重要程度分為四個(gè)級(jí)別。
  2. 繪制用戶關(guān)注主要痛點(diǎn)的視覺路徑。像上圖一樣,標(biāo)注出用戶習(xí)慣的關(guān)注痛點(diǎn)的視覺路徑,標(biāo)出順序。因?yàn)楦鱾€(gè)用戶的視覺路徑可能會(huì)有差異,我們這里關(guān)注重點(diǎn)痛點(diǎn)的主要視覺路徑,是一個(gè)綜合考量下的視覺路徑。
  3. 根據(jù)不同痛點(diǎn)的疼痛程度確定優(yōu)化目標(biāo)。按照基本可用、滿意、非常滿意、超出期望四個(gè)級(jí)別優(yōu)化痛點(diǎn),高級(jí)痛點(diǎn)滿足的有就更高級(jí)的要求,低級(jí)別的痛點(diǎn)可用就可以了,對用戶的決策影響不大。
  4. 優(yōu)化高級(jí)別痛點(diǎn)。按照級(jí)別要求,優(yōu)化痛點(diǎn)。
  5. 調(diào)整視覺路徑(優(yōu)化痛點(diǎn)位置)。如有必要,因?yàn)楦呒?jí)痛點(diǎn)放置的位置較為靠下或靠邊,那么這些痛點(diǎn)就需要提到頁面重要位置,減少用戶查找的不便,減少?zèng)Q策時(shí)間,減少流失。

痛點(diǎn)路徑模型和漏斗模型,一個(gè)注重流程,一個(gè)注重頁面,兩者結(jié)合使用,能起到更好的優(yōu)化效果。

三.渠道轉(zhuǎn)化驗(yàn)證模型

做過拉新活動(dòng)的都知道,對于產(chǎn)品來講,活動(dòng)的拉新除了數(shù)量之外,還有一個(gè)重要的要求,那就是精準(zhǔn),高精準(zhǔn)就意味著高轉(zhuǎn)化,你的產(chǎn)品是面向高端用戶,一套西裝幾千塊,如果拉進(jìn)來的都是學(xué)生,只會(huì)讓你在拉新活動(dòng)上浪費(fèi)錢。

渠道轉(zhuǎn)化驗(yàn)證模型的意義在哪里呢?

在于對比各個(gè)渠道拉新后的用戶的轉(zhuǎn)化效率。模型如下圖:

上圖中,假設(shè)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(shù)),渠道1的轉(zhuǎn)為率為10%,渠道4的轉(zhuǎn)化率為80%,那么在對比了四個(gè)渠道后,我們應(yīng)該做的是加大渠道4的投入減少渠道1的投入。

當(dāng)然,這是從轉(zhuǎn)化率的角度來考量的。

另外一種情況,如下圖(注意數(shù)字變化):

假設(shè)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(zhuǎn)化率很低,只有10%,遠(yuǎn)低于渠道4的80%的轉(zhuǎn)化率,但是用戶吸納數(shù)量卻是渠道1的2.5倍,那么這個(gè)時(shí)候,就應(yīng)該加大在渠道1的投入。

渠道驗(yàn)證轉(zhuǎn)化模型的目的在于對比各個(gè)渠道的投入產(chǎn)出效率,幫你做最優(yōu)的渠道選擇數(shù)據(jù)支撐,讓投入產(chǎn)出更有效率。

四.成長/目標(biāo)轉(zhuǎn)化模型

成長/目標(biāo)轉(zhuǎn)化模型可以理解為類似積分體系成長模型,不同點(diǎn)在于這個(gè)模型的應(yīng)用除了是用戶積分成長體系,也可以是用戶的一定時(shí)間區(qū)間內(nèi)的目標(biāo)模型。

先說成長轉(zhuǎn)化模型,如上圖,定義每一個(gè)級(jí)別的目標(biāo)和要求,在設(shè)置充分的誘餌后,用戶逐漸由普通用戶向資深用戶轉(zhuǎn)化。那么在這個(gè)轉(zhuǎn)化過程中,我們需要的關(guān)注的是,每個(gè)節(jié)點(diǎn)的獎(jiǎng)勵(lì)和要求是否合理,每兩個(gè)節(jié)點(diǎn)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(huì)設(shè)置各種小的任務(wù)、各種輕易獲取的紅包和各種容易達(dá)成的目標(biāo),用以促使新進(jìn)用戶在平臺(tái)上產(chǎn)生更多的交互以及快速成長,促進(jìn)留存和向資深玩家轉(zhuǎn)化。在中后期則逐漸加大用戶成長難道,用以促進(jìn)游戲用戶的付費(fèi)轉(zhuǎn)化。

目標(biāo)成長模型,目標(biāo)轉(zhuǎn)化模型和成長轉(zhuǎn)化模型之所以放在一起講,在于他們有個(gè)共同的邏輯,設(shè)計(jì)多層級(jí)目標(biāo),引導(dǎo)和誘使用戶達(dá)到對應(yīng)目標(biāo),促進(jìn)用戶完成產(chǎn)品的既定期望。

如下圖,是Uber早期在國內(nèi)攻城略地的高峰期推行的激勵(lì)政策。

高峰期獎(jiǎng)勵(lì)。從獎(jiǎng)勵(lì)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(jī)的階段,司機(jī)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(jī)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(jiǎng)勵(lì)呢,他的好處在于,永遠(yuǎn)讓司機(jī)在路上跑,只要在努力一點(diǎn),收入就能上一個(gè)層級(jí),永遠(yuǎn)都有動(dòng)力。關(guān)于Uber的激勵(lì)政策還有很多,我這里只是粗淺的說下。雖然現(xiàn)在Uber國內(nèi)已經(jīng)合并,但是曾經(jīng)的英勇還是有學(xué)習(xí)的地方,這是題外話。

總結(jié)

所以,當(dāng)你遇到用戶數(shù)據(jù)不錯(cuò)但價(jià)值用戶不高的情況下,或者希望用戶跟隨你的產(chǎn)品設(shè)計(jì)去使用產(chǎn)品的話,那么先定義這是一個(gè)轉(zhuǎn)化問題,然后使用如下四種分析模型,提升您的產(chǎn)品價(jià)值。

  • 一.漏斗模型
  • 二.痛點(diǎn)路徑模型
  • 三.渠道轉(zhuǎn)化驗(yàn)證模型
  • 四.成長/目標(biāo)轉(zhuǎn)化模型

希望對您有用!

 

作者:果子,微信公眾號(hào):油炸果子

本文由 @果子 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

更多精彩內(nèi)容,請關(guān)注人人都是產(chǎn)品經(jīng)理微信公眾號(hào)或下載App
評(píng)論
評(píng)論請登錄
  1. 漏斗分析-基于流程
    畫流程圖
    需注意流程圖是否過長
    是否有斷離風(fēng)險(xiǎn),比如郵箱認(rèn)證還需要登錄
    順利是否可以調(diào)整
    列出影響因子
    優(yōu)化
    痛點(diǎn)路徑分析-基于頁面 熱力圖(點(diǎn)擊數(shù))
    渠道轉(zhuǎn)化分析,針對的用戶人群精準(zhǔn)度
    核心指標(biāo)roi
    在成本以及分母人數(shù)相同情況下,轉(zhuǎn)化率自然越高越好
    但是有時(shí)也要看基數(shù),成本相同下,a渠道雖然轉(zhuǎn)化率低,但是轉(zhuǎn)化用戶人數(shù)多
    目標(biāo)成長體系,類似用戶積分等級(jí)體系
    關(guān)注各等級(jí)提升的獎(jiǎng)勵(lì)是否合理
    低等級(jí)上升難度低,越高等級(jí)上升難度升級(jí),促進(jìn)用戶付費(fèi)

    來自北京 回復(fù)
  2. 你好,方便加下微信交流?

    來自浙江 回復(fù)
  3. 非常非常有用,感謝分享,學(xué)習(xí)了。

    來自廣東 回復(fù)
  4. 點(diǎn)個(gè)贊激勵(lì)一下

    來自廣東 回復(fù)
  5. 非常不錯(cuò)滴

    來自上海 回復(fù)
  6. 有用,點(diǎn)贊

    來自廣東 回復(fù)