漏斗模型的基本原理是什么(用户转化漏斗模型产品)

AARRR模型

AARRR模型环节拆解

  • Acquisition(获取用户)
  • 通过各种渠道,进行拉新操作,让用户接触产品
    • 投放-资源置换-平台蹭流量-社交裂变
  • Activation(激发活跃)
  • 获取了用户后,需要让用户使用产品,引导用户完成某些动作
    • 电商新用户完成首单购买;一个月内完成三次购买
    • 新用户暑假默认五本书籍
  • Retention(提高留存)
  • 用户来了,也活跃了,但是以后再也不用了,流失太严重也不行,还需要让用户持续的活跃,留住一个老用户的成本远远低于获取一个新用户
    • 高活跃高消费:会员权益
    • 低活跃高消费:定时推送
    • 高活跃低消费:优惠券、打折、秒杀、拼团
    • 活跃消费一般:提留存
  • Revenue(增加收入)
  • 做产品、创业终究是要盈利的,产品要有自己的盈利模式,不断地盈利才可以更好的运营产品
  • Referral(传播推荐)
  • 金杯银杯不如老百姓口碑,通过传播,通过朋友间的推荐,会带了更多的流量

AARRR模型的意义

  • AARRR模型是包括5个阶段获客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、变现(Revenue)、自传播(Referral);
  • 这五个阶段作为互联网公司最关注的阶段指标(KPI),有效的衡量了产品的增长,简单量化可操作。

电商漏斗模型

构建步骤

漏斗模型的基本原理是什么(用户转化漏斗模型产品)

  1. 梳理主要路径和流失节点
  1. 梳理路径目的:对用户在产品上的消费行为、路径有一个比价全面的了解;
  2. 主要路径上的流失节点:找出主要路径上的常规流失节点,并对其进行进一步分析优化
  3. 选定核心路径
  4. 原因:非核心路径对最后的指标影响不大
  5. 观察和比较数据
  6. 时间维度
    1. 天、周、月、季度、年
    1. 用户渠道类型维度
    2. 新老用户维度
    1. 新老用户产生的用户数据不一样

一、以京东为例梳理主要路径与流失节点

京东核心路径拆解

漏斗模型的基本原理是什么(用户转化漏斗模型产品)

二、选定核心路径

规则:

  • 选择开口大的路径
  • 漏斗环节不能太多
  • 环节太多需要考虑因素太多,一般选取5-8个
  • 漏斗环节间的量差不能太大(100倍)
  • 两个不能放在一起的环节例:当前页面转化率为50%,下一个页面的转化率为0.001%
    • 原因:转化率低的环节发生的0.001%-0.002%的波动变化,相较于50%的环节来说太小了
    • 如:搜索框进来的用户有1000万,900万点击了搜索结果,几千人点击了搜索结果页的相关推荐
    • 老板看不见0.001的增幅
    • 别人不好理解这样的搭配分析的目的是什么

漏斗模型的基本原理是什么(用户转化漏斗模型产品)

  • 将“产品推荐”“店铺页面”界定为流失的原因
  • 与“搜索”入口不一致的用户路径,需要从新建立该入口的漏斗模型

三、观察和比价数据

时间划分

  • 年、月、日
  • 特殊日期(节假日、618、双11)
  • 周期性(周末VS周中)
  • 对应时间表发生的事件
  • 了解每个时间段所发生的每件事情

用户划分

  • 用户属性(地域、性别、年龄、机型、浏览器版本…)
  • 活跃用户VS全量用户
  • 新用户VS老用户
  • 会员VS非会员

对漏斗数据进行分析

  1. 纵向对比
  2. 每个环节之间的合理性
  3. 横向对比
  4. 多维度对比
    1. 时间
    2. 用户
    3. 相似路径对比
  5. 关注不同层级的数据指标
  6. 搜索列表
    1. 搜索结果页结果点击率
    2. 详情页转化率
    3. 搜索无结果次数
    4. 需要关注搜索的途径:搜索框搜索、语音搜索、推荐搜索
    1. 详情页
    1. 平均页面停留时间
    2. 加入购物车数量
    3. 需要关注详情页面的排版设计、评论、客服…
    1. 订单页面和收银台页面
    1. 有效订单转化率
    1. 成交比率
    1. UV成交转化率
    1. 成交单数/页面UV数
    1. 平均UV价值
    1. 总成交额/页面UV
    1. 需要关注物流、退货、发票、运费、支付方式、支付异常(密码错误、冲动消费、技术问题…)
  7. 结合其他数据分析工具
  8. 基于漏斗模型,结合其他数据分析工具进行组合分析,如归因分析模型
  9. 多从用户角度体验
  10. 从数据中无法找出原因,不如上手体验体验

TIPS:仅从数据的角度有时候很难判断一个页面的质量!

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