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Growing转化的每一步(笔记整理)

渠道流量监控中,如何将劣质流量和优质流量区分开来? 劣质流量总会有有一些不同于其他正常渠道的特征,比如在同一个时间中大量集中访问、使用的硬件设备比较固定、使用特定的浏览器等。

实际案例:去年有一些 APP 商发现,如果某个渠道出现了一大批 iPhone5C 的访问用户,可能就有问题了,因为为了以假乱真,有的刷量商会用真机刷量作弊,但是考虑到成本,就多选择了相对廉价的 iPhone5C ,以至于这个机型出现的频率就变得很高,又成为了另一个异常。

如何排查劣迹流量?

第一步:多维度对比,发现关联特征

如下,发现渠道3的转化率低

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我们把渠道3的用户做其他维度切分,比如按照地区、浏览器等进行区分,发现某个浏览器的转化率也异常低。

 

第二步:将关联特征进行交叉对比

找到可能有问题的浏览器后,做浏览器版本分布,发现这个渠道来的用户使用的浏览器版本中,某些旧浏览器版本暴增

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第三步:通过时间维度进行确认

正常的访问时间应该是“M”型的,上午和晚上会有两个高峰时段,但是半夜是流量最低的时候,而渠道3用户的访问时间24小时不间断,甚至在凌晨和半夜也很高,可以基本锁定这个渠道是有问题的了。

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转化角度:

拆解转化:优化产品

  1.       纵向按照过程拆解:漏斗转化率

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  2.       横向按照维度和人群拆解

可以从时间维度(分析每天的转化情况,分析活动和平时的转化情况)、平台维度(iOS 和 Android的情况)等其他维度分析,就可以找到很多的优化空间

 

 

 

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不同的转化步骤的流失原因也各不相同。

 

主要的流失原因有这样四大类:

1、 需求不匹配

  a.产品能激发用户需求,但是用户没有看到:

需要让用户在合适的位置看到合适的内容,黄金位置有没有放转化潜力最好的内容?

  b.产品没有满足用户的需求

用户未被满足的需求是什么,是不是我的网站内容排序有问题,不同产品的集中度也是不一样的,用户是不是找不到他想要的东西,比如搜索结果是不是需要优化。

2、产品功能/服务/商品不合预期

产品内的各种帮助用户转化的功能是不是没有起到正向作用,这时可以把做过某一个操作的用户分群,比如把看过评论页的用户做出分群,来验证评论是不是对最终的转化有促进作用,比如看过评论的用户注册完成的转化率是53.1%,是高于总体的,如果反而比总体低,那评论这里的一些设置就可能出现了问题。

3、可用性交互体验问题

常见的情况是设备或浏览器不适配,在分浏览器或设备的维度区分的时候,转化率很低,及时发现定位和修复问题。

4、其他流失原因(如策略上)

排查后发现上述都没有问题时,就需要查看用户的原始访问轨迹,有的用户走完了大部分的转化路径,但是最后一步就是放弃了,如果这样的用户很多,就需要结合具体的产品去看,比如客单价过高,用户在这一步犹豫了,这时需要推一把用户,打通用户行为和用户ID就可以进一步有针对性地运营了,比如说发一些代金券或者优惠券。

 

导致转化低的原因有很多,需要借助多维度数据和多种分析方法定位原因

 

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