常见的转化思维误区与有效转化步骤

摘要：在过去十年中，中国互联网企业往往是流量驱动的运营模式，通过交付、推送等方式获取用户进入产品，然后希望部分用户最终转化为付费用户。近年来，随着市场成本的增加，这种广泛的流量模式是不可持续的。特别是大企业(资金充足)占据主要市场渠道后，中小企业花多少钱获得流量是不现实的。因此，我们逐渐提出了以产品设计和产品运营为王的理念。GrowthHacker概念在硅谷非常流行的核心是海盗法则AARR模型，它以产品设计和运营为核心，获取用户，快速转换，改进保留，然后实现和传播。以产品设计和运营为核心！当然，无论是以前的流量为王，还是现在的产品设计和运营为王，其核心都在转型。以公司为例，营业额或实现往往是核心转型。市场部门注重不同渠道流量的转化和注册。优化创新产品的工程部门也是为了更好的用户体验，从而帮助用户完成核心转型。至于销售，更直接。在这里，客户服务也充当了以服务为核心的转型，因为用户的保留本身就是为营业额服务的。转型是帮助企业和团队优化和优化相应产品和服务的一个非常重要的点。通过以上分析，我们必须对转型与日常业务决策之间的联系有更深入的了解。然而，仍然有一些误解值得注意，这也是我们GrowingIO与客户沟通过程中常见的问题。让我们在这里与您分享。误区一:高流量=高转化？我们经常听到这样的论证：某个渠道的流量非常大，因此需要更多的预算资源投资。在这种逻辑下，流量似乎是衡量效果的唯一标准；事实上，根据相应的数据分析结果，只有了解各渠道对核心转型的贡献，才能做出相应的决策。上图是网站注册流程的转换漏斗，分为两个步骤。左侧为直接访问源，转化率为5.47%；右侧为百度访问源，转化率为19.2%。可以看出，百度访问源的转化率是前者的近4倍。从流量来看，直接访问近9000人，百度来源访问不到3000人，但最终转型是百度高于直接访问。以上案例告诉我们，流量与转化效果的关系很小，流量高≠高转化。注重流量大小的学生，更注重其转化效果，使评价渠道的效果更加合理。误区二:只关心整体转化率？我们往往只关心一个渠道的整体转化率，比如下图中的转化漏斗(左边是谷歌渠道，转化率为10.1%)；右侧为微信渠道，转化率为9.57%)，两个渠道的转化率相似。如果只看整体转化率，资源分配差别不大。事实上，我们可以通过计算每一步的转化率来发现许多细节。假设我们的注册流程有四个步骤，中间有三个转化率。如上图所示，我们发现谷歌频道的第一步转化率(10.1％）明显低于微信第一步转化率(42.9%)，但谷歌渠道最后一步转化率(93%)明显高于微信渠道最后一步转化率(53.7%)。看似相似的整体转化率，如果具体分析每一步，就会看到完全不同的原因。对于产品或运营，谷歌渠道我需要优化注册的第一步，对于微信，我们需要优化最后一步。我们经常忽略这样的细节。在注册转换或订单转换中，我们需要深入研究用户转换路径的每一步，分析是否有改进点。误解3：转化率的提高=用户体验的提高？转化率与用户体验有一些微弱的联系。一般来说，当用户体验改善时，用户会经常使用我们的产品；此时，通过提供完美的信息和更大的注册和购买按钮，用户可以轻松点击，相应的转化率必然会提高。但两者并非完全相关。以GrowingIO为例，有一段时间我们的注册转化率大大提高，我们很高兴，但当时我们并没有做出特别的改进。所以我们想分析为什么这些人的转化率突然上升。我们使用GrowingIO的“用户仔细检查”功能，仔细观察这些人的行为轨迹。上图显示了用户的操作轨迹：他先进入我们的网站，点击右上角［登录］，然后在登录页面上反复输入密码几次失败。最后，用户放弃登录，直接重新登录［免费注册］一个账户。这样可以在一定程度上提高注册转化率，但并不意味着用户体验的改善，而是恶化。这提醒了我们的团队，在了解转型的同时，也了解了用户的行为轨迹，帮助我们更好地准确地定位客户体验中的问题。对于不同行业、不同产品的移动终端、网页终端和不同场景，我们都有相应的不同分析框架来思考这个问题；以下是一种非常普遍的思维方式。我们首先了解的是改进转型的四部曲：首先关注正确的用户群，然后关注用户体验，然后了解最佳的转型路径，最后做一些回购或增加购买的内容。该分析框架的主要目的是将看似复杂的转换问题分解成不同的模块，然后逐一打破。(一)不同的部门对正确用户的定位有不同的理解。市场学生通过产品、服务和内容在各种渠道投放，吸引用户，但不同渠道的用户有一定的差异。对于不同渠道的用户，市场需要制定不同的推送和不同的登陆页面，以提高针对性。产品学生还应关注用户的分类，并通过用户在产品中的使用行为对不同的用户群体制定不同的操作策略，或优化不同的产品特性。对于销售学生来说，根据与用户沟通的结果找到正确的受众和决策者也是一个寻找正确用户的过程。以GrowingIO的注册转换为例，最近我们通过很多渠道推送了很多干货文章，吸引了很多用户。我们发现很多用户通过移动终端关注我们，所以我们使用[用户组]功能筛选iOS和Android用户，区分这些人的特点，以便进行有针对性的产品改进和内容优化。(二)提高产品体验和流畅性，定义用户群后，需要认真关注转化过程中的用户体验。有很多方法可以改善用户体验，如部署按钮位置、界面颜色、整体修订、产品交互等，细节决定成败。互联网企业需要快速迭代和改进产品，不断提高产品的用户体验；这是一个不断尝试和错误的过程。GrowingIO本身就提供了这个功能，需要一些工具来收集和分析用户的行为数据。我们常说GrowingIO是无埋点数据采集，那么无埋点数据采集和分析的优势在哪里呢？过去，当运动员在操场上比赛时，他们需要设置许多定点位置，一个接一个地拍摄运动员。所以我们是一个完整的数据收集，摄影整个操场，记录每个运动员的每一步，他的呼吸。这些数据可以帮助我们优化产品或改进运营流程，这对互联网公司来说是一个非常重要的过程。(3)优化转化路径，我们常说的转化路径或漏斗分析其实是一样的，但是不同的行业有不同的转化路径。电商、OTA、O2O行业的最终订单量被视为转型。对于SaaS和社交，我们经常把注册人数作为转化点。我们需要知道用户经历了哪些步骤，最终完成了这些转换。在转换过程中，给用户足够的决策信息。过长的转换路径会导致用户流失，但越短越好。以GrowingIO的技术博客为例，我们想知道用户在完成转换后经历了哪些步骤。下图显示了博客访问者的转换过程：点击注册查看我们的博客文章；注册手机号码，验证号码；补充基本信息；注册成功。借助漏斗转化分析的思路，分析了用户每一步的转化率，帮助更好地优化注册流程，提高转化率。在了解了转换过程后，我们还可以进一步拆分这些步骤，了解不同用户群体之间的差异。在这个过程中，我们会发现许多所谓的转化点和分析点，这将有助于我们很好地改进转化。以上注册转换为例，通过[用户分组]功能分析不同类型浏览器用户的转换差异。总体转化率为11%，但safari仅为1.59%。这是一个非常严重的问题。制作产品的学生一眼就知道转换点在哪里，我们需要从哪里开始。在GrowingIO自身产品的帮助下，我们还分析了重复的应用和分析，并根据不同的分析结果优化了转换路径。（4）关注电子商务平台的再购买和增购，用户的回访、再购买和增购是非常重要的指标。像淘宝和JD.COM这样的用户几天可能会回购一次；OTA(在线旅游)等平台上的用户回购周期会比较长，几个月半年可能只有一次。回购是一个非常重要的指标，其本质是保留。我们需要关注和优化它，这有利于提高整体转化率。但是回购并不是所有平台都那么重要，比如SaaS产品，注册一次就够了，线下和客户沟通就好。此外，我们知道回购和保留可以直接影响转化本身。新用户的获取成本相对较高，而老用户的保留和回购成本远低于新用户，因此从成本的角度来看也是一件非常划算的事情。首先，对业务本身和用户的理解是我们转型的核心。只有对用户有针对性，对不同的业务有针对性，我们才能制定不同的优化方案。二是在转化分析过程中发现问题。在我们转换的过程和路径中，找到可以证明这个过程有问题的数据，然后制定不同的优化方案。第三，提出假设、迭代试验和检验假设。在这个过程中，产品、运营和市场学生需要更灵活的思维，并在某些工具的帮助下快速尝试不同的内容。