不知道用戶在哪里流失?80% 的人這樣做轉(zhuǎn)化分析

對于咱們產(chǎn)品和運(yùn)營來說,轉(zhuǎn)化分析是經(jīng)常使用的分析方法之一,而漏斗是轉(zhuǎn)化分析的重要工具。 可以說,產(chǎn)品內(nèi)的一切優(yōu)化,都是為了提高最終的轉(zhuǎn)化

對于咱們產(chǎn)品和運(yùn)營來說,轉(zhuǎn)化分析是經(jīng)常使用的分析方法之一,而漏斗是轉(zhuǎn)化分析的重要工具。

可以說,產(chǎn)品內(nèi)的一切優(yōu)化,都是為了提高最終的轉(zhuǎn)化率。比如注冊、購買、進(jìn)行內(nèi)容消費(fèi)、提高參與深度等,與此同時還要減少每次轉(zhuǎn)化過程中流失的用戶量,必要時對流失用戶進(jìn)行召回:

那么,如果我們想要對產(chǎn)品內(nèi)的用戶進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營,我們應(yīng)該怎樣進(jìn)行數(shù)據(jù)分析?需要怎樣的工具?可以做到什么程度呢?

今天 GrowingIO 進(jìn)行了漏斗的大版本更新,這是一款非常強(qiáng)大的漏斗,可以支持上面所有的轉(zhuǎn)化分析場景。不管你是使用過其他漏斗、正在使用 GrowingIO 漏斗,還是從來沒有使用過漏斗工具,我們都推薦你使用:

 

1.用戶行為可以分析,用戶增長才能實現(xiàn)

在這樣一個產(chǎn)品設(shè)計都以用戶為核心的時代,企業(yè)增長其實就是用戶量的增長,因此大家都在做用戶運(yùn)營,了解用戶怎么來,在哪里流失,如何召回。

用戶行為可以分析,用戶增長才能實現(xiàn)。

而現(xiàn)在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具是基于平臺流量的,關(guān)注的是頁面和流量,討論的是網(wǎng)頁有什么問題。沒有用戶的概念,如何知道用戶的體驗好不好?如何做用戶運(yùn)營?

GrowingIO 的漏斗分析是基于用戶行為的,你可以知道到用戶從哪個落地頁進(jìn)入產(chǎn)品,又是在哪一個轉(zhuǎn)化過程中流失掉,在此之前他經(jīng)歷了哪些頁面、有哪些行為,他使用什么操作系統(tǒng)的手機(jī)、在哪個城市……然后提出這類用戶流失原因的假設(shè),通過運(yùn)營行為發(fā)起召回:

2.只關(guān)注整體轉(zhuǎn)化,卻忽略了重要的細(xì)節(jié)

我們都會監(jiān)測和分析產(chǎn)品內(nèi)轉(zhuǎn)化的整體情況,用戶轉(zhuǎn)化的原因大同小異,而流失的原因卻往往不同,比如不同地區(qū)的用戶轉(zhuǎn)化情況可能都不盡相同。而每一個不同,都是優(yōu)化的機(jī)會,也是增長的契機(jī)。

把所有轉(zhuǎn)化的/流失的用戶都混為一談,不切分不下鉆,不符合精細(xì)化運(yùn)營的原則,最后也往往收效甚微。

所以,我們要發(fā)現(xiàn)這其中的不同,就要根據(jù)產(chǎn)品的特點,按照需求進(jìn)行自定義的分群和維度拆分,最終定位問題所在,找到優(yōu)化空間。

GrowingIO 的漏斗分析支持特定目標(biāo)用戶,維度交叉分析,最大限度地下鉆和鎖定用戶群體,更準(zhǔn)確地定位問題,提出假設(shè),找到可能解決問題的辦法:

3.轉(zhuǎn)化分析是一個過程,用戶增長也是

轉(zhuǎn)化分析是一個閉環(huán)。我們建立漏斗進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控,發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化的洼地,通過運(yùn)營、產(chǎn)品等方法進(jìn)行優(yōu)化,分析結(jié)果是否有提升,再監(jiān)控新的數(shù)據(jù)情況。用戶就在這樣的不斷優(yōu)化中,穩(wěn)定地增長起來。

除此之外,我們也常常需要將轉(zhuǎn)化分析和其他分析工具組合使用。GrowingIO 的漏斗分析可以和用戶分群、事件分析、留存分析等組合使用,全面系統(tǒng)地了解產(chǎn)品的健康情況、用戶的流失情況直到最終的轉(zhuǎn)化情況:

我們每次提到產(chǎn)品優(yōu)化,都是為了更好的轉(zhuǎn)化率,每一步轉(zhuǎn)化效果的提高都促進(jìn)了最終轉(zhuǎn)化率的提升。轉(zhuǎn)化很重要,更重要的是,你應(yīng)該擁有一個更好的漏斗。


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