提升訂單轉(zhuǎn)化率,做好這五大數(shù)據(jù)分析

電子商務(wù)平臺的數(shù)據(jù)分析應(yīng)圍繞五個關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)和三個關(guān)鍵思路。

五個關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)是活躍用戶、轉(zhuǎn)化、留存、復(fù)購和five；三個關(guān)鍵思路是商品運(yùn)營、用戶運(yùn)營、產(chǎn)品運(yùn)營。

具體的分析方法我在下面詳細(xì)闡述。

根據(jù)KPCB的調(diào)查報告，2009年至2015年全球新增移動用戶增速持續(xù)下降，可以預(yù)計2016年這一增速將繼續(xù)放緩。

這意味著人口增長帶來的流量紅利正在逐漸消退，用戶的增長將更加乏力。

那么，通過簡單的價格戰(zhàn)來吸引新用戶是否仍然可行？

嚴(yán)峻的市場形勢讓我們思考:1)通過降價促銷增加訂單量，但這樣的活動吸引的真的是你的目標(biāo)用戶嗎？

一旦團(tuán)隊面臨成長困難，應(yīng)該如何應(yīng)對？

Part1 |電子商務(wù)行業(yè)需要關(guān)注的五個關(guān)鍵指標(biāo)。

要實現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營，數(shù)據(jù)是必不可少的環(huán)節(jié)。

電子商務(wù)網(wǎng)站提高運(yùn)營效率至少需要五個關(guān)鍵指標(biāo):活躍用戶、轉(zhuǎn)化率、留存、復(fù)購和GMV。

1)活躍用戶數(shù)是一個基本指標(biāo)，有三個級別:DAU(日活躍用戶)、WAU(周活躍用戶)、MAU(月活躍用戶)；2)轉(zhuǎn)化率是一個很重要的指標(biāo)。

GMV = UV *轉(zhuǎn)化率*客單價。

輪播的橫幅呈現(xiàn)在首頁，活動區(qū)在下方。

在商品運(yùn)營中，尤其是首頁商品更新快，要特別注意轉(zhuǎn)化率，甚至要精確到不同時間段、不同地點、不同商品的轉(zhuǎn)化率。

然后根據(jù)轉(zhuǎn)化率，結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗，不斷調(diào)整運(yùn)營策略。

商品運(yùn)營有一個非常大的優(yōu)勢:投入少，見效快，效果明顯。

商品運(yùn)營的本質(zhì)是通過對不同坑、不同活動、不同商品的分析，提高我們的轉(zhuǎn)化率和GMV。

從精細(xì)化分析的角度，關(guān)注轉(zhuǎn)化路徑每一步的轉(zhuǎn)化率；通過分析不難發(fā)現(xiàn)，最后一步“支付完成”的轉(zhuǎn)化率較低。

更重要的是，我們需要基于“UV點擊”、“點擊加入購物車”、“購物車支付成功”這三個關(guān)鍵轉(zhuǎn)化，對不同的產(chǎn)品進(jìn)行對比分析，以便及時調(diào)整運(yùn)營策略。

通過實時監(jiān)控相應(yīng)平臺的接入，方便運(yùn)營商及時調(diào)整運(yùn)營策略。

電子商務(wù)網(wǎng)站上的商品品類很多，每個品類都要有明確的定位，不同的定位品類要有不同的運(yùn)營策略。

根據(jù)商品品類的利潤率和轉(zhuǎn)化率，我們將其分為導(dǎo)流品類、高利潤品類、高轉(zhuǎn)化品類、未來之星品類四類。

1)導(dǎo)流類:利潤很低，但采購量大，市場需求大，以導(dǎo)流為目的。

2)高利潤類:利潤率高，希望用戶多買這類產(chǎn)品。

3)高轉(zhuǎn)化類:量。

雖然曝光率很低，但是轉(zhuǎn)化率極高。

明確了商品的類別后，就可以有針對性的開始操作了。

這是新的波士頓矩陣。

橫坐標(biāo)代表商品的曝光量，縱坐標(biāo)代表商品的轉(zhuǎn)化率。

圖中的每個圓圈代表一類商品。

右上角商品類，曝光量大，轉(zhuǎn)化率高，是現(xiàn)金流的重要業(yè)務(wù)；而左上角的產(chǎn)品，曝光率極低，轉(zhuǎn)化率極高，屬于上面說的未來之星范疇。

對于這類產(chǎn)品，我們可以在后期的運(yùn)營中增加其曝光度。

Part3 |如何運(yùn)營用戶？

如開頭所說，隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶增速的放緩，用戶體驗越來越重要。

之前漫無目的的短信推送和APP通知可能會惹惱用戶，破壞用戶體驗；甚至可能導(dǎo)致用戶退訂卸載。

在精細(xì)化運(yùn)營的情況下，做好用戶運(yùn)營主要從兩個角度入手:一是找到用戶留存的關(guān)鍵點；二是采取差異化的運(yùn)營策略，區(qū)分不同的用戶群體，針對不同的群體采取差異化的運(yùn)營模式。

1.找到用戶增長的“幻數(shù)”。

留住一個客戶的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于重新獲得一個客戶的成本，所以留存至關(guān)重要，關(guān)系到一個平臺能否持續(xù)健康發(fā)展。

保留曲線分為三個時期，第一個時期是震蕩期和選擇期。

過了這兩個時期，如果用戶能留下來，就會進(jìn)入一個相對穩(wěn)定的時期。

在硅谷的成長黑客中，經(jīng)常會提到幻數(shù)。

在該網(wǎng)站七天內(nèi)進(jìn)行三次購買的用戶留存率(紅色)是普通用戶(綠色)的四倍左右，所以讓用戶在一周內(nèi)進(jìn)行三次購買是他的神奇數(shù)字。

2.差異化運(yùn)營策略不同的用戶有不同的活躍程度、商品偏好和購買決策階段。

我們需要采取差異化的運(yùn)營策略。

差異化運(yùn)營策略主要從三個角度入手:基于用戶的活躍度，基于用戶對不同商品的偏好，基于用戶的決策階段。

根據(jù)用戶的活躍程度，我們大致可以將其分為“流失用戶”、“低頻活躍用戶”和“高頻活躍用戶”。

一般來說，如果一個用戶30天或者更長時間沒有登錄你的平臺，我們基本可以認(rèn)為這個用戶已經(jīng)流失了。

對于流失的客戶，是否應(yīng)該考慮采取召回策略？

能否給30天內(nèi)活躍10天以上的高活躍用戶推薦更精準(zhǔn)的產(chǎn)品。

其次，基于用戶對不同產(chǎn)品的喜好，將用戶分為不同的群體，比如美妝產(chǎn)品、鞋帽、數(shù)碼產(chǎn)品、書籍等，然后精準(zhǔn)推送新品。

最后，基于用戶購買決策的不同階段。

一個標(biāo)準(zhǔn)的購買流程，先后經(jīng)歷了“首頁瀏覽/搜索——瀏覽商品詳情頁——商品對比——加入購物車——支付成功”等幾個步驟。

用戶在每個節(jié)點處于不同的決策階段。

從維度(屬性數(shù)據(jù))和指標(biāo)(行為數(shù)據(jù))出發(fā)，對用戶進(jìn)行分組，比如“收到優(yōu)惠券但沒有使用的用戶”，采取精準(zhǔn)推送。

我們從GrowingIO提供的API中導(dǎo)出這些用戶的ID和屬性，然后精準(zhǔn)推送和提醒企業(yè)內(nèi)容的CRM或EDM，刺激用戶的轉(zhuǎn)化。

優(yōu)化產(chǎn)品的轉(zhuǎn)換效率。

我們主要是根據(jù)用戶的使用情況來優(yōu)化產(chǎn)品。

我們的主要思路是優(yōu)化產(chǎn)品在不同路徑的轉(zhuǎn)化率，注重用戶評論的管理。

1.優(yōu)化產(chǎn)品，從轉(zhuǎn)化開始，一次購買可能有多條轉(zhuǎn)化路徑:1)首頁-商品-訂單轉(zhuǎn)化2)首頁-商品列表-詳情頁-訂單轉(zhuǎn)化3)首頁-搜索-商品列表-詳情頁-訂單轉(zhuǎn)化4)首頁-單坑banner-活動頁我們還關(guān)注了轉(zhuǎn)化的每一步:上圖是一個用戶的購買過程，以及利用GrowingIO漏斗功能每一步的轉(zhuǎn)化率。

我們發(fā)現(xiàn)從“加入購物車”到“支付成功”的轉(zhuǎn)化率不到1/3，偏低。

我們需要檢查出具體的問題。

一旦意識到問題可能存在，就需要一層一層的往下鉆，直達(dá)問題的核心。

我們通過用戶分組篩選出所有“提交了訂單卻沒有付款”的用戶。

然后抽出35個符合條件的用戶，借助“用戶推敲”仔細(xì)觀看每個用戶的操作過程。

一般都能發(fā)現(xiàn)問題。

2.用戶評價的重要性越重視用戶體驗的產(chǎn)品，用戶評價的管理就越重要，比如旅游產(chǎn)品、生鮮產(chǎn)品、鞋服產(chǎn)品等。

借助轉(zhuǎn)化漏斗，我們發(fā)現(xiàn)觀看“商品評價圖片”的用戶的購買轉(zhuǎn)化率是一般用戶的4倍，但數(shù)量只占總數(shù)的1/10。

如果能引導(dǎo)用戶參與評論，把高質(zhì)量的評論展示給更多的新用戶，那么我們的整體購買轉(zhuǎn)化率將會大大提高。

本文《提高訂單轉(zhuǎn)化率，做好這五項數(shù)據(jù)分析》為賣家信息編輯整理，轉(zhuǎn)載請注明出處(本文轉(zhuǎn)載于:賣家信息http://tool.musicheng.com/news/article/198966)

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