起點課堂會員權益
職業體系課特權
線下行業大會特權
個人IP打造特權
30+門專項技能課
1300+專題課程
12場職場軟技能直播
12場求職輔導直播
12場專業技能直播
會員專屬社群
榮耀標識如何根據用戶行為，拆解能有效提升轉化數據的關鍵路徑？
編輯導語：如何針對性地優化用戶體驗？這篇文章便基于用戶分層的角度，分析了用戶行為鏈路步驟，為有效地提升用戶體驗提供了一些解決思路。如果你也想尋求這方面的答案的話，不妨一起來看一下吧。
作為產品經理或運營經理，能否有效的提升產品關鍵指標，優化用戶的轉化數據，是核心專業能力。但是坦白講，很多從業者，都還不具備分析問題、拆解問題到針對性解決問題，提升數據的能力。
最近在思考根據用戶行為劃分的用戶分層的應用。我們一般關注新用戶轉化，因為我們要清晰每個環節的流失，并針對性的提升轉化率以優化用戶體驗。
但是用戶是有差異的，核心用戶、次核心用戶和邊緣用戶等，都會在行為上表現出差異，從而需要先對用戶進行分層，才能結合行為數據的轉化率去優化用戶體驗，提升轉化數據。
何為用戶分層？
我們對用戶分層，有不同的分層模型：
- 以用戶屬性劃分，標簽化管理，形成分圈層畫像；
- 以用戶需求劃分，功能匹配需求，優化產品功能迭代；
- 以用戶行為劃分，也就是我們今天重點講到的，看行為表現，制定清晰的目標提升路徑。
首先，我們明確一下，分析用戶行為鏈路的步驟。
1.?明確關鍵行為點
遵循“All to Key ”（全部到關鍵）的原則，先盡量完整的把用戶在產品內的各個行為點，都羅列出來，再根據產品屬性、需求、用戶情況等，提煉出轉化鏈路里的關鍵行為點。All to Key 的原則非常重要，我們強調在分析開始之時要窮盡，就是為了不遺漏、不丟失。
比如，一款直播產品，C端用戶的整個轉化路徑，會有下載、打開、注冊、瀏覽、進房間、設置信息、會話、評論、儲值、送禮等行為點，這些行為點要首先根據自己產品的特征都羅列出來，再酌情篩選。
2.?分析數據轉化與量級
將已有行為點的轉化率和量級數據整理出來。量級絕對值數據，是為了對比數據的有效性，太小的量級數據，率值無法說明問題。
比如上圖，從產品整體鏈路，我們梳理出注冊、瀏覽、分日留存、分日付費和復購是重要的關鍵行為點。再比對數據情況，找到哪些是瓶頸環節，再次校準關鍵行為點。
這個步驟我們強調“路徑數據優先”（Path Data First）的原則。數據本身沒有價值，是對數據的篩選和分析產生的價值。因此，在整理數據的過程中，要有邏輯有原則，在這個拆解過程中，我們只優先選擇轉化路徑上的數據項，避免無效分支數據帶來的干擾。
3.?根據行為進行用戶分層
這里給出一份示例，對于一個用戶付費型的產品，可以對用戶進行這三類九級的分層，分層依據就是關鍵行為點是否具備，這里由于產品不同，對關鍵行為點的定義不同，所以留白了一部分，供大家去思考制定。
為何要對用戶進行分層？開篇已經講過，不同行為表現的用戶所觸發的關鍵行為不同，我們要去使用的產品運營手段也不同，所以在制定路徑之前，要先對用戶有分層，有定義，再針對性的實施行動。
所以這里我總結的原則就是“因材施教”（Individualized），就像老師教學生，不能一套方法一套教材普世教之，而更應該是根據學生的認知吸收特征，制定分類教學方法，達到對于每個個體學生最好的提升效果。
4.?定位不同分層的關鍵動作
從上表當中，可以看到，我們對用戶有定義之后，還會對應一個“關鍵動作”，而具體的實施路徑，都是和關鍵動作的促進相關聯的。
比如，我們定義「未付費新用戶」，是指一種有活躍行為但沒有首次付費行為；和另一種僅有瀏覽但連會話、收藏、關注等活躍行為都沒有的用戶。那么我們的關鍵動作就是刺激產生上述關鍵行為，分類來看，分別要進行消費刺激、收藏和關注的刺激、開展會話的刺激等。這樣看，應該制定什么樣的關鍵路徑，是否就一目了然了？
5. 制定提升計劃和關鍵路徑
經過上述步驟的梳理，我們就能很輕松的去策劃提升數據目標的實施路徑了。
很多時候，做什么并不重要，為什么做才是關鍵。在這樣的拆解下，制定的實施方案，目標明確，指標清晰，執行后及時復盤，看指標是否有提升，目標是否有達成，就能清晰歸因，快速迭代。
參考示例：形成你自己的關鍵路徑庫。
本文由 @D姐指北 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
題圖來自?Unsplash，基于 CC0 協議
非常不錯
不錯??，很贊
學習了