转化分析的必要性和重要性都有哪些？

为什么要进行转化分析？对于一个产品来说，如何让用户更好地转化，是用户能否保留并产生价值的关键因素。在运营方面，广开源路寻找目标用户，甚至选择一些付费渠道(如下图所示)进行投放，以获得更好的效果。在这里，我们需要评估测量渠道数量的效果，不仅要知道数量，还要知道质量；否则，为什么用户每天都在增长，但效率仍然很差。不同渠道的用户质量也会影响他们在产品中的转型。此时，产品经理应该考虑如何让用户更好地使用我的产品，更好地改进产品转型。这里会遇到很多实际的问题，比如:为什么运营每天都在导流，但是产品的用户数量还是上不去？如何让产品转化(服务/产品购买)更好？这个新功能的在线效果如何？两个产品方案，哪个好？因此，转型的效果与每一个操作和产品经理密切相关。归根结底，我们所做的很多事情都是为了获得更好的产品转型。但是，转型不是一步到位的事情，每个环节的优化都可能带来更好的效果。以交易产品流程的用户行为为例：流量来自各种渠道，到达我们的登陆页面，感兴趣的用户开始浏览页面，甚至开始购买流程，直到最终成功购买，在此过程中，市场、产品经理和运营应充分利用工具获得更好的转型。接下来，我们将按照转换过程进行拆卸：首先，确保流量来源良好。如果流量来源有问题，就很难转换。例如，用户根本不是目标用户。我们看到用户来了，但他不能再转换了。其次，保证用户在产品中的顺利转化，不会因为模块设置、bug等问题而继续，成为用户流失。如何做好渠道流量转化分析？在衡量渠道导流能力的开始，我们可能会更多地关注流量的数量。接下来，我们可以看到更多的数据指标，包括跳出率、停留时间和浏览页面来衡量流量。但这些指标都是辅助指标，一个渠道的跳出率可能不低，但你不能保证这个渠道的转化一定是好的。因此，我们需要将流量源与转换数据联系起来，这是精细操作的基础。1.渠道转型分析这里的转型可以是产品转型，如注册、订单支付成功、一些用户行为用于判断和分析渠道质量：收集商品、拇指、查看评论等。用户在产品中的行为越多，转化越多，留存的可能性就越大。这时，我们需要一些数据来评估。2.在区分恶意流量渠道流量的监控过程中，还将涉及恶意流量的操作，如何区分劣质流量和优质流量，因为恶意流量总是有一些特点，如一些人在一段时间内集中访问、固定硬件设备、使用特定浏览器等。去年，一些应用程序提供商通过分析数据发现，如果大量iPhone5C访问用户出现在某个渠道，可能会出现问题，因为为了更真实，一些刷商会使用真实的刷作弊，但考虑到成本，他们选择了相对便宜的iPhone5C，所以模型的频率变得非常高。恶意流量总是有迹可循的。这个时候我们该怎么调查？第一步：多维比较，发现下图的相关特征是每个渠道的转换，第一步的转换效率很低，然后可能会出现问题。我们拿出渠道3的用户，用其他维度进行划分，比如根据区域和浏览器进行划分。当我们分别查看不同浏览器的转换时，我们发现浏览器的转换率也很低。第二步：在交叉比较相关特征并找到可能出现问题的浏览器后，我们分布了浏览器版本，发现一些旧浏览器版本在用户使用的浏览器版本中飙升。第三步：通过时间维度确认正常访问时间应为M，上午和晚上有两个高峰，但半夜是最低流量，渠道3用户访问时间24小时，甚至在早上和半夜，所以我们基本上可以锁定渠道是一个问题。因此，我们需要打开流量转换数据，进行渠道评估，并使用数据分析工具来定位和发现问题。如何拆解转化步骤？当用户通过各种渠道进入产品时，我们开始拆卸产品中的转换步骤，找到优化的空间。拆卸转换步骤有两种方法：纵向拆卸，研究注册数量，购买成功订单数量；根据维度和人群水平拆卸，转换结果与预期不同，然后进行水平拆卸、比较分析。我们以前听到很多用户问这样的问题。我的转化率在行业内是高还是低？我有优化的空间吗？事实上，我们不需要benchmark数据。一方面，很多这样的数据都是公司机密的，另一方面，第三方的计算方法可能与您的不同。没有行业数据，你自己的转换数据包含了大量的信息，可以从时间维度(分析日常转换、活动和日常转换)、其他数据维度分析，如平台维度(iOS和Android)，可以找到很多优化空间。用户转换损失的四个主要原因与不同转换步骤的对策不同，有些是由于缺乏吸引力，有时在使用过程中遇到问题。虽然损失的原因不同，但损失的主要原因有四类：需求不匹配产品功能/服务/商品不符合预期的交互体验不好的“神秘”原因。接下来，我们将逐一分析这些用户损失的操作，并结合案例探索解决方案。第一类：需求不匹配需求不匹配分为多种情况，一种是产品可以刺激用户的需求，但用户没有看到；另一种是产品不能满足用户的追求。假如我们的产品能激发用户的需求，但是用户没有看到。在这个时候，我们需要让用户在正确的位置看到正确的内容。通过关键位置数据统计和热图分析网站上用户的点击行为，我们可以找到最合适的黄金位置。如果用户的需求没有得到满足，就有必要分析这部分需求。事实上，没有搜索结果的用户比你想象的要多。我们可以通过统计网站搜索无结果页面的搜索词信息，了解用户未满足的具体需求。同时，比较搜索框的搜索次数，衡量是否根据这部分需要进行特殊的内容、服务和产品建设。第二类：如果产品功能/服务/商品不符合预期，遇到产品功能、服务或商品不符合用户预期，可以分析产品中帮助用户转换的各种功能是否没有发挥积极作用。此时，可以将做过某个操作的用户分组。例如，电子商务平台可以将看过商品评论页面的用户分组，以验证评论是否能促进最终转型。如下图所示，看过评论的用户注册的转化率(下图右侧)为53.1%，高于整体；如果低于整体，这里的一些评论设置可能会出现问题。第三类：可用性交互体验问题的常见情况是设备或浏览器不适应。当划分浏览器或设备的维度时，转换率很低，并及时发现定位和修复问题。第四类：当其他用户流失原因发现上述问题时，需要检查用户的原始访问轨迹。有些用户已经完成了大部分的转换路径，但最后一步是放弃。如果有很多这样的用户，他们需要结合特定的产品来查看。对于客户单价过高，用户在这一步犹豫不决，此时我们需要推动用户。需要打开用户行为和用户ID，然后进一步有针对性地操作；例如，向这些用户发送一些代金券或优惠券，以刺激转换。转化分析是一项涉及产品和运营各个方面的系统工作。改进转化的前提是充分拆解转化步骤，从流量源评估转化效果，借助多维数据定位问题。

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