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如何通过用户分析提高转化率

最后编辑:2022年1月3日

安雅Pratskevich 产品营销@ 大发app

玛丽只需点击两下鼠标就可以购买. 在她用iPad浏览了30分钟之后, 她确信这双干邑色的新靴子将使她秋季的衣橱更加完整. 这正是她一直在寻找的款式:意大利软皮革, 有角度的块状鞋跟——时尚的经典造型. 这家商店保证免费退货. 但是玛丽犹豫了，从网站上退出了, 把干邑靴放在虚拟购物车里. 发生了什么事?

网上购物车的平均弃置率为 69.57%. 这意味着10个购物者中有7个和玛丽一样. 从第一次访问到添加信用卡信息和确认订单, 所有业务都有关键的转换路径. 对于电子商务企业, 这是购买的途径, 订阅服务, 这可能是一条从免费试用到付费试用的道路——或者是另一个推动商业价值的有意义的行动.

尽管转化率很重要，但衡量和改进它并不容易. 这需要仔细挖掘用户行为，并以各种可能的方式进行细分:根据平台, 计划类型, 采集源, 及以后. 从了解用户在哪里流失，到发现什么促使他们转变以及原因, 这篇文章包含了提高转化率所需要问的问题. 最好的部分? 大发体育app下载将向你展示如何在大发app中快速轻松地获得答案.

1. 我的兑换率是多少?

了解你的转化率, 使用大发app的漏斗报告来跟踪你的用户购买的关键步骤. 在每一步, 您将看到成功地从一个步骤移动到下一个步骤的用户百分比(例如, 从将产品添加到购物车到完成购买). 您可以轻松地在任何时间添加或删除步骤，并更改日期范围. 报告也是“回溯性的”，所以漏斗会实时调整历史数据(只要你包含的数据在当时被跟踪).

你可以从几个不同的角度查看转换数据，以获得更广泛的视角:

由暗金物品
默认情况下，漏斗报告记录了进入漏斗的个人用户数量. 如果一个用户做了不止一次的事情，漏斗会将这些操作算作一次.
的总数
这个视图代表了整个漏斗的用户交互总数, 不管它们是否来自同一用户. 例如，单个用户可以下多个订单. 通过计算总数，你可以理解这种重复购买行为.
任何顺序
任意顺序漏斗显示了漏斗中所有用户的转化率步骤的顺序他们把. 例如，一些用户搜索，然后点击一个特定的商品，然后购买. 其他人则在主页上点击他们喜欢的商品, 然后搜索一个类似的产品，但不同的颜色或风格, 然后买. 任意顺序的漏斗可以显示你所有漏斗步骤组合的转化率.

大发app还显示了转化率随时间的变化趋势. 例如, 你可以监控升级到付费账户的新用户的百分比变化——或者有多少人在点击“添加到购物车”后成功输入信用卡信息.”

最后，如果你的转化率高于或低于标准，你可以设置警报并获得通知. 自定义电子邮件提醒将帮助您迅速采取行动, 无论是利用价格的上涨，还是找出并解决价格下跌的原因.

2. 哪个频道或geo转换最好?

扩大你的收购规模需要不断观察你的营销资金如何在更深层的渠道中转化为商业价值. 这是实现可持续增长的唯一途径. 正如硅谷最著名的成长专家Andrew Chen所说， “创业公司死于对付费营销的沉迷，” 通常是因为他们被所有渠道的平均用户获取成本蒙蔽了双眼. 而不是, 营销人员需要了解每个渠道的CAC(用户获取成本)，并深入挖掘每个渠道在整个漏斗中的表现.

通过推荐来比较转化率的漏斗将很快发现你的用户获取策略中最薄弱和最强的环节. 乍一看, 你就会知道是否要扩大对Twitter的投资, 脸谱网, or, 也许, 在LinkedIn上查看最好的结果. 同时，你可以根据地理位置对这些数据进行切片，看看如何最好地在全球范围内分配你的支出.

3. 为什么我的转化率很低?

你知道有一个产品或增长团队对他们的转化率感到满意吗? 他们要么根本不存在，要么已经跳槽到竞争不那么激烈的行业(或者很快就要跳槽了). 转化率从来都不够高——至少当你的业务在自由市场上运作时是这样. 了解低转化率的根本原因可以帮助你明确如何解决产品或增长策略中的问题，从而创造更多收益.

可视化用户如何在漏斗中移动以及他们在哪里掉落能够发现需要改进的关键区域. 大发app的流量报告正是这样做的, 展示人们在转换的路上所走的各种道路，并突出人们下车的地方.

例如, 盖柯, 会计平台, 使用大发app了解到许多用户在该提供个人信息的时候放弃了, 开发了一种新设计，使注册人数增加了58%. 同样的, Resy, 一家餐厅预订公司, 发现用户无法完成需要通过电子邮件确认预订的餐厅预订. 有了这些数据，Resy转向了短信确认，并看到了更好的结果.

通过比较转换和不转换的用户, 您可以看到这两个部分的哪些操作是不同的. 对于电子商务商店, 也许你会发现使用Guest Checkout的用户转换的频率比注册用户要低——而且下一次也是如此, 用一张更短的注册表格，或者提供一个他们不会拒绝的折扣，温柔地推动他们参加注册活动.

分析典型的用户流是理解为何转化率较低的良好起点. 为了更深入地分析，你可以使用大发app的“寻找有趣的片段”功能. 在机器学习的支持下，这种分析可以揭示异常片段. 例如, 你可能会发现首次使用Opera浏览器的用户转化率低于平均水平. 也许, 付费选项不能很好地呈现给这些用户，或者免费送货信息被隐藏, 或者别的什么原因——不管什么原因, 这个ml驱动的特别分析将给你大量的假设来测试.

一旦你知道这些异常部分是什么, 你可以向他们发送有针对性的消息——在大发app中或者通过大发体育app下载的消息合作伙伴之一——与特定的cta一起避免下线.