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作者:巨人電商

要想精準提升注冊轉(zhuǎn)化率,這三大要素你要知道!

POST TIME:2021-08-20

互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者對轉(zhuǎn)化率這個指標肯定不陌生,我們經(jīng)常會關(guān)注到轉(zhuǎn)化率,如注冊轉(zhuǎn)化率、購買轉(zhuǎn)化率等。這些轉(zhuǎn)化率指標跟我們的網(wǎng)站運營息息相關(guān):注冊轉(zhuǎn)化率可以衡量我們網(wǎng)站獲取用戶的能力;購買轉(zhuǎn)化率可以衡量我們網(wǎng)站營收的能力,直接影響我們的營收。 假如有兩個類似的電商網(wǎng)站,他們的流量規(guī)模差不多。如果其中一個網(wǎng)站的購買轉(zhuǎn)化率比較高的話,那么他的營收一般來說是更高的。 一、影響轉(zhuǎn)化率的三大因素 今天的課程主要針對線上交易類網(wǎng)站,包括但不限于O2O、P2P、內(nèi)容社區(qū)等網(wǎng)站。眾所周知,影響轉(zhuǎn)化的因素很多,不可能一一列舉。根據(jù)以往的工作經(jīng)驗,我們可以從三大角度去分析:流量渠道、用戶營銷和網(wǎng)站/APP體驗。

這 三大因素其實是外部(渠道流量)、內(nèi)部(用戶營銷)和內(nèi)部(網(wǎng)站/APP體驗)的關(guān)系。渠道流量是我們從網(wǎng)站外部獲取的。用戶營銷是我們對于我們現(xiàn)有網(wǎng)站 已經(jīng)獲得的或者是已有的用戶,進行的一系列運營和營銷工作。網(wǎng)站/APP體驗是可以通過內(nèi)部產(chǎn)品、設(shè)計、工程等部門來優(yōu)化的,也屬于內(nèi)部因素。 二、流量渠道

第一個因素是渠道流量,主要分優(yōu)選渠道和量化分配兩步驟來解析如何提升轉(zhuǎn)化率。 什么是“優(yōu)選渠道”? 我們在營銷或者運營的時候會選擇多個渠道,在這些渠道中有好的渠道,也有差的渠道。渠道質(zhì)量直接體現(xiàn)在轉(zhuǎn)化率上,最終影響網(wǎng)站的營收。“優(yōu)化渠道”即我們應(yīng)該盡量選擇質(zhì)量好的渠道,放棄差的渠道,將一定的投放預(yù)算發(fā)揮其最大效果。 什么是”量化分配”? 在完成了第一步渠道優(yōu)選后,假如你得到了10個質(zhì)量比較好的渠道。那么這個時候,問題來了:在預(yù)算一定的情況下,10個渠道該如何進行資源的分配?以往,我 們更多的是憑借經(jīng)驗或者業(yè)務(wù)上的理解,非常主觀的進行渠道資源分配。如今,我們更加傾向從量化或者數(shù)學的角度,結(jié)合業(yè)務(wù)的理解,然后去考慮如何精準進行不 同渠道的資源分配。

案例:某電商網(wǎng)站購買轉(zhuǎn)化率 這是一個電商網(wǎng)站的全站購買轉(zhuǎn)化率情況,我用GrowingIO的【漏斗分析】功能得到該網(wǎng)站每一步的購買轉(zhuǎn)化情況,用戶從首頁到列表頁,再到詳情頁,再到購物車,指導最終的支付成功。同時在紅色方框內(nèi),有一個總的購買轉(zhuǎn)化率——1.5%,實際上并不是很高。 在【漏斗分析】中選擇【維度對比】,比較不同渠道過來的用戶的轉(zhuǎn)化功能。如下圖,紅色方框內(nèi)顯示的是訪問來源1和訪問來源2的每一步轉(zhuǎn)化率比較。

我們可以看到,訪問來源1和訪問來源2,這兩個渠道,他們的總體轉(zhuǎn)化率都是非常低的。同時發(fā)現(xiàn)訪問來源1,這一塊的這個流量,卻非常大。那么這時候,依靠我們業(yè)務(wù)的這個判斷,可能會有兩種情況: 第一種情況:這個渠道它本身質(zhì)量比較差。 第二種情況:可能它是一個輔助渠道。這個渠道的投入,可能并不是很多,但是這個量卻特別大。 針對這兩種情況,我們應(yīng)該分類解決問題。如果說這個渠道質(zhì)量本來就比較差,但是量很大,我們能否考慮去優(yōu)化這個渠道的投放,比如廣告內(nèi)容、關(guān)鍵字、落地頁設(shè) 計等等 ,并且觀察一段時間。 假如說這個渠道質(zhì)量并不差,但是只是一個輔助渠道,那么這個時候我們可以采取觀望策略,觀看其發(fā)展趨勢以便后期優(yōu)化。 當我們篩選完渠道后,剩下10個比較優(yōu)質(zhì)的渠道,那么這10個渠道該如何分配資源呢?下面是用GrowingIO監(jiān)測到的該網(wǎng)站從不同渠道來的流量情況:

結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗,我們會知道搜索引擎渠道(如百度SEO和SEM)的客戶匹配精度是比較好的,我們應(yīng)該多投放一點。但是具體投放多少呢?我們需要通過數(shù)學方法來量化不同渠道和總體的轉(zhuǎn)化率之間的關(guān)系,取最優(yōu)解。

最上面的式子 轉(zhuǎn)化率=F(渠道1_PV,渠道2_PV,···,渠道n_PV)說的是最終的轉(zhuǎn)化率是各個渠道流量的函數(shù)結(jié)果,就是說我們要先確定轉(zhuǎn)化率和各個渠道流量之間的一個函數(shù)關(guān)系。那么如何來確定這個函數(shù)關(guān)系呢,這個大家可以結(jié)合業(yè)務(wù)實際或者行業(yè)經(jīng)驗。 方法一:線性模型 比較簡單易懂的就是線性模型,渠道流量和最終的轉(zhuǎn)化固定比例,在圖表上就是一條直線。當然,這是一種非常極端的情況。 方法二:時間序列 還有一種情況的話,它會呈現(xiàn)出一種季節(jié)周期波動的一種關(guān)系??赡茉赒1、Q2,他們是一個上升的一個趨勢,可能到了Q3、Q4就下降了。 同時他之前的那個轉(zhuǎn)化率,跟我們現(xiàn)在的轉(zhuǎn)化率也會有一個關(guān)系。這里面轉(zhuǎn)化率t,指的就是我們現(xiàn)在的轉(zhuǎn)化率。在時間序列公司中轉(zhuǎn)化率t-1,這個t-1這個轉(zhuǎn)化率指的是上一個周期的轉(zhuǎn)化率。 找好渠道流量和總轉(zhuǎn)化率之間的關(guān)系后,我們接下來就要去求解這個大F的值,這個大F,就是我們的轉(zhuǎn)化率。同時,它有一個限定條件是我們的總花費M。 最終優(yōu)化問題的解,是一個優(yōu)化后的投放組合是一組系數(shù),在數(shù)學上來講就是一種系數(shù),但實際業(yè)務(wù)上來講的話,它是不同的一個投放的一個組合。

上圖是我們是我們渠道渠道投放前后效果對比。左邊是不同渠道的資源分配,右邊是最終的轉(zhuǎn)化率。2014年的所有渠道的投放組合(左邊藍色)的最終轉(zhuǎn)化率(右邊綠色)偏低;經(jīng)過新一輪的渠道優(yōu)化后,2015年所有渠道的投放組合(左邊黃色)的最終轉(zhuǎn)化率(右邊橙色)大幅度上升。 這個案例說明了,在資源有限的情況下,通過渠道優(yōu)選和量化分配,可以有效提升轉(zhuǎn)化率。 三、用戶營銷 什么是用戶營銷? 其實就是我們對我們自己網(wǎng)站里的用戶做的一系列運營的活動,包括拉新、激活或者喚醒這一類動作。通過這些活動,使得我們的用戶反復的在我們的網(wǎng)站進行購買。 而且這樣的購買,是有效率的,而且這樣的運營或者這樣的營銷是精準的。這樣最后才能達到提高我們整體購買轉(zhuǎn)化率的一個目的。 如何進行用戶營銷? 步驟一:確定業(yè)務(wù)場景,通過繪制用戶畫像,來找準我們的目標用戶。 步驟二:在第一條的基礎(chǔ)上,我們找到了目標用戶之后,就要精準營銷,就是所謂的激活或者喚醒,使得這部分目標用戶,在我們的網(wǎng)站上進行購買,從而提高最終的轉(zhuǎn)化率。 如何進行用戶畫像? 業(yè)內(nèi)比較經(jīng)驗的一個用法,就是對這個用戶價值度的分級。我們提到用戶價值度的話,這個詞實際上是比較含糊的,我們?nèi)绾尉珳实娜檫@個價值度做一個分級?

我們借鑒業(yè)內(nèi)常用的RFM模型:R是Recency,就是最近一次購買距現(xiàn)在的時間;F是Frequency指的是用戶的購買頻次;M是Monetary, 指的是用戶的購買金額。我們可以從這三個維度,對用戶進行一個分級,我們可以把它分成8類,這8類可以涵蓋我們想要說明的這個用戶的價值。比如說,近期有 購買或者有使用的這樣高頻次使用,同時高金額消費這樣的用戶,我們可以把它定義為我們網(wǎng)站,或者我們平臺、APP的高價值用戶。 通過這個劃分,我們可以把自己的整體用戶,分成不同的等級。但是想理解這個分類,還需要結(jié)合實際業(yè)務(wù)。 舉一例子,假設(shè)我們現(xiàn)在是一個電商類的網(wǎng)站,現(xiàn)在舉行一個促銷活動賣比較貴的數(shù)碼產(chǎn)品。那么這時候,我們就要找到這個高價值用戶,向這部分用戶做一些活動推 送,而并不是向我們網(wǎng)站的全部用戶做這個推送。原因是,高價值的客戶購買我們新的數(shù)碼產(chǎn)品的可能性更高,只有精準推送,才能節(jié)省成本,提高效率。

除了RFM模型分類,還可以其他分類方法:
  1. 根據(jù)會員屬性進行分類,如用戶的性別、城市、設(shè)備、登陸次數(shù)等。
  2. 根據(jù)用戶的活躍度進行分類,把用戶分為未轉(zhuǎn)化會員、新會員、活躍會員和沉寂會員。什么是未轉(zhuǎn)化會員?就是指那些注冊了,但是從來沒有購買的用戶。
  3. 根據(jù)用戶的購買偏好,結(jié)合實際購買的場景,給他做一個分類。同時也可以根據(jù)用戶的預(yù)定平臺和推廣渠道的敏感來給他分。
  4. 也有通過注冊來源,比如說PC/APP/H5。假如說我們的網(wǎng)站中大多數(shù)會員通過APP端注冊來的。那我們做一些激活活動的話,應(yīng)該著重發(fā)力在APP,而不是選擇在PC或者H5這樣的端口。
四、網(wǎng)站/APP體驗 無論是O2O、P2P還是內(nèi)容社區(qū)等網(wǎng)站,一些常見而又重要的體驗問題都會嚴重影響購買轉(zhuǎn)化率,比如:支付環(huán)節(jié)的流暢性、頁面是否簡潔和操作是否容易、圖片質(zhì)量是否清晰、搜索是否精準匹配…….
  1. 支付環(huán)節(jié)的流暢性,假如支環(huán)節(jié)體驗流暢的話,用戶流失可能性會大幅降低;
  2. 頁面簡潔和操作容易,如像阿里巴巴、京東或攜程這些大網(wǎng)站,頁面按鈕會非常多,但事實上,它們有時候反而會影響最終轉(zhuǎn)化流程,因為這整個轉(zhuǎn)化流程中,有太多點擊按鈕和出口,導致用戶很容易流失;
  3. 圖片質(zhì)量。比如我們進行一個網(wǎng)站購買,很容易因為圖片分辨率太低、打有水印、光線較差等因素影響我們產(chǎn)品的判斷,而影響最終的購買轉(zhuǎn)化;
  4. 搜索的精確匹配,比如用戶搜索的是芒果,最終出來的卻是芒果干或芒果糖等,實際上并沒有精確匹配用戶的需求,結(jié)果就是嚴重影響用戶體驗,導致用戶需求沒有得到滿足而流失。
案例:某電商網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率

上圖轉(zhuǎn)化漏斗中,最后一步,點擊購物車到點擊支付的轉(zhuǎn)化率特別低,但是為什么這么低? 用戶為什么明明點擊了購物車,有購買意向,但是最終并沒有支付成功? 普通的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、粗糙的漏斗是找不到原因的,只能看到這步轉(zhuǎn)化低,但是為什么呢,不知道。因而,產(chǎn)品經(jīng)理也不知道如何做優(yōu)化,市場運營人員不知道該從什么地方著手做調(diào)整。 我們用【用戶分群】功能,把所有“進入購物車但并沒有點擊支付“的用戶做個分群,看看這一步流失的人群,到底經(jīng)歷了一些什么事情。

分群之后,我們看下【用戶細查】(GrowingIO新推出的強大功能,可以精準查看每一位用戶在網(wǎng)站上的瀏覽、點擊、停留、輸入等行為)。 我們發(fā)現(xiàn)一個特別有趣的現(xiàn)象,這個分群里的某個用戶打開了某個頁面,在購物車欄點擊了購買1,然后打算結(jié)算。但隨后他發(fā)現(xiàn)自己沒有登錄、然后輸入登錄信息又發(fā)現(xiàn)沒有成功,再點擊忘記密碼,進入找回密碼頁面。 關(guān)鍵問題是,按正常理解,在找回密碼的頁面上設(shè)置完密碼后,就可以正常登錄了。但這個用戶又彈回來繼續(xù)到忘記密碼、找回密碼,怎么會這樣。然后我們親自體驗 了一下,發(fā)現(xiàn)在修改密碼這頁有個BUG,就是沒法修改密碼,等于用戶來來回回無法完成這一步,當然最終會導致用戶的流失。 這樣,通過漏斗對比、用戶分群、用戶細查,一步步做數(shù)據(jù)追蹤,終于準確定位了問題原因,這樣產(chǎn)品經(jīng)理才能知道在哪里修改,否則,產(chǎn)品經(jīng)理只能不停各種試錯、各種猜測,不停浪費時間和精力做無用功。 總結(jié) 從三個大維度(渠道流量、用戶營銷、網(wǎng)站/APP體驗)去思考如何提高購買轉(zhuǎn)化率,然后再通過不同維度去細分,做更深入的分析,再結(jié)合業(yè)務(wù),最終用數(shù)據(jù)不停驅(qū)動業(yè)務(wù)增長、增長再增長。

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