如何通过大数据做转化分析？

在2017年的多次营销文案刷屏事件中，产品和运营商越来越清楚地看到流量≠转化。转化率是衡量产品和活动的核心和关键数据。因此，转化率是网站最终能否盈利的核心，提高网站转化率，提高销量才是王道。今天，让我们从产品和运营的角度来谈谈如何通过大数据进行转化分析？首先，我们应该知道转化率是多少？直接影响哪些数据？影响这些数据的因素有哪些？转化率是指在统计周期内完成转化的次数占推广信息总点击次数的比例。以下公式简单说明:以电商平台购物为例，总流量一定时，买家越多，转化率越高。用户成功的购买行为依次涉及搜索(曝光)、浏览、加入购物车、结算、支付等链接，任何链接错误，都可以让用户立即放弃购买行为。根据相关数据，大多数电子商务的转化率只有0.5%左右，这意味着99.5%的流量被浪费了。(听起来很心痛)那么，怎样才能增加购买者的数量呢？如何操作产品和运营来提高产品销量？1、基础分析：转化的直接影响者需要设计转化分析的基础阶段，主要是转化步骤的分析和转化率趋势的监测。众所周知，流量是漏斗形的，把流量变成消费者大概需要五个步骤。这五个步骤足以过滤掉99.5%的潜在用户。此外，据统计，在几个较大的B2C网站中，流量数据正在增加，但客户在网站上停留的时间正在减少。在被称为眼球经济的时代，每个网民在电子商务网站上停留约17分钟。在这个分析阶段，网站运营商和产品人员应该知道哪些数据？在这个阶段，网站平台可以直接获取多种数据。运营商收集数据后，对数据进行分类，一般分为以下几类：人口属性、社会属性、行为习惯、兴趣偏好等。本阶段的收集和分析为用户肖像提供了基础。为后期运营计划、文案策划、渠道规划等提供一定的数据支持。二、中级分析:过去人们认为数据是企业的资源，本质上数据是资产，可以为销售创造价值。为了更好地提高转化率，需要考虑不同维度的因素，这也是对上一阶段数据的细分。例如：访问源、操作平台、跳出页面、操作系统、浏览器类型等。在这个阶段，我们应该首先了解在网站上浏览的客户，他们清楚地想要购买什么，他们只是来购物，以及他们从哪个入口进入；其次，没有购买的用户看到了多少产品页面，有多少购物车没有付款，有多少产品页面没有看到；第三，有多少客户有购买行为。第四，客户登录网站首页后，除了40%的弹出率外，其余60%的用户分别从哪些渠道进入产品页面，这些渠道进入后支付的比例是多少。最后，有多少人将产品添加到购物车中，有可能召回？通过对网站平台上庞大的数据库进行细分，可以找到隐藏的用户行为逻辑，从产品角度优化产品人员，运营商负责优化活动、主题、产品详细信息页面等。比如一个之前合作过的用户，后台数据显示，很多人在购物车上加入了某个产品，但是没有付款。为了召回这部分客户，网站立即推送了一张优惠券，最终召回了30%的订单。三、高级分析：多维交叉分析，不断优化迭代产品互联网行业产品有共识：小步快速运行，快速迭代。只有这样，才能创造出用户喜爱的产品。通过前两段的数据收集和分析，网站工作人员对网站的优势和存在的问题有了概念。在这个阶段，有必要从具体的维度和点进行分析和修正。这一阶段可以说是数据驱动产品和运营决策。比如广告哪个渠道流量更好？什么样的品牌内容更容易被消费者传播？如何组织和安排网页内容更符合访问者的个性化需求；老客户如何回访网站，反复购买产品；如何减少支付失败的订单？四、分析转化的高级之旅:思维和工具要提高转化率，不仅要有数据驱动的意识，还要掌握一定的数据分析工具。俗话说，工欲善其事必先利其器。99click商业助理技术多年来一直在大数据营销领域实践，全面掌握用户的行为数据，并根据企业的需要获取页面、产品和用户之间的关系。企业可以知道用户从哪个登陆页面进入产品，在哪个转换过程中丢失，划分维度和用户组，定位丢失的原因，为运营决策提供数据支持，提高产品的转换率。

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