近幾年電商行業(yè)的各大網(wǎng)站一方面紛紛通過降價(jià)、促銷等方式來吸引用戶，一方面在推廣上加大成本，導(dǎo)致在拉新引流上的成本加大。
但是，單純通過這種「價(jià)格戰(zhàn)」的方式可行麼?答案是否定的。
衡量ROI 最重要的兩部分：成本和轉(zhuǎn)化，大部分公司在做的是整體性的 ROI 衡量，但是整體性衡量只能幫助我們評估渠道，并不能優(yōu)化渠道。
所以我會(huì)從提升轉(zhuǎn)化率的角度，來講如何提高渠道的 ROI，如何打破用戶「只看不買」魔咒，把流量轉(zhuǎn)化為注冊和購買。
互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者對轉(zhuǎn)化率這個(gè)指標(biāo)肯定不陌生，我們經(jīng)常會(huì)關(guān)注到轉(zhuǎn)化率，如注冊轉(zhuǎn)化率、購買轉(zhuǎn)化率等，這些轉(zhuǎn)化率指標(biāo)和網(wǎng)站運(yùn)營息息相關(guān)。注冊轉(zhuǎn)化率可以衡量我們網(wǎng)站獲取用戶的能力;購買轉(zhuǎn)化率可以衡量我們網(wǎng)站營收的能力，直接影響我們的營收。那么該如何提升注冊轉(zhuǎn)化率呢?
影響轉(zhuǎn)化率的三大因素其實(shí)是外部(渠道流量)、內(nèi)部(用戶營銷)和內(nèi)部(網(wǎng)站 / App 體驗(yàn))。
渠道流量是我們從網(wǎng)站外部獲取的。用戶營銷是我們對于網(wǎng)站已有用戶進(jìn)行運(yùn)營和營銷工作。網(wǎng)站 / App 體驗(yàn)是可以通過內(nèi)部產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、工程等部門來優(yōu)化的，也屬于內(nèi)部因素。
第一個(gè)因素是渠道流量，主要分優(yōu)選渠道和量化分配兩個(gè)步驟，以此來解析如何提升轉(zhuǎn)化率。
什么是“優(yōu)選渠道”?
我們在營銷或運(yùn)營的時(shí)候會(huì)選擇多個(gè)渠道，這些渠道有好的也有差的。渠道質(zhì)量直接體現(xiàn)在轉(zhuǎn)化率上，最終影響網(wǎng)站的營收?！皟?yōu)化渠道”就是我們應(yīng)該盡量選擇質(zhì)量好的渠道，放棄差的渠道，將投放預(yù)算發(fā)揮最大效果。
什么是”量化分配”?
在完成了第一步渠道優(yōu)選后，假如你得到了 10 個(gè)質(zhì)量比較好的渠道。那么問題來了：在預(yù)算一定的情況下，10 個(gè)渠道該如何進(jìn)行資源的分配?以往，我們更多的是憑借經(jīng)驗(yàn)或者業(yè)務(wù)上的理解，非常主觀的進(jìn)行渠道資源分配。如今，我們更加傾向從量化或者數(shù)學(xué)的角度，結(jié)合業(yè)務(wù)的理解，考慮如何精準(zhǔn)進(jìn)行不同渠道的資源分配。
案例：某電商網(wǎng)站購買轉(zhuǎn)化率
這是一個(gè)電商網(wǎng)站全站購買轉(zhuǎn)化率的情況，用 GrowingIO 的漏斗分析功能得到該網(wǎng)站每一步的購買轉(zhuǎn)化情況，用戶從首頁到列表頁，再到詳情頁，再到購物車，直到最終支付成功。在紅色方框內(nèi)，有一個(gè)總的購買轉(zhuǎn)化率——1.5%，很低。
讓我們通過漏斗分析的維度對比，比較不同渠道過來的用戶的轉(zhuǎn)化情況。如下圖：
我們可以看到，紅框里訪問來源 1 和 2，這兩個(gè)渠道的總體轉(zhuǎn)化率都是非常低的。但是訪問來源 1 的流量卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于來源 2。依靠我們對業(yè)務(wù)的判斷，可能會(huì)有兩種情況：
第一種情況：這個(gè)渠道它本身質(zhì)量比較差。
第二種情況：可能它是一個(gè)輔助渠道。這個(gè)渠道的投入，可能并不是很多，但是這個(gè)量卻特別大。
針對這兩種情況分類解決問題，如果這個(gè)渠道質(zhì)量本來就比較差，但是量很大，我們能否考慮去優(yōu)化這個(gè)渠道的投放，比如廣告內(nèi)容、關(guān)鍵字、落地頁設(shè)計(jì)等等，并且觀察一段時(shí)間。如果這個(gè)渠道質(zhì)量并不差，但是只是一個(gè)輔助渠道，那么這個(gè)時(shí)候我們可以采取觀望策略，觀看其發(fā)展趨勢以便后期優(yōu)化。
當(dāng)我們篩選完渠道后，剩下 10 個(gè)比較優(yōu)質(zhì)的渠道，那么這 10 個(gè)渠道該如何分配資源呢?
下面是用 GrowingIO 采集到的該網(wǎng)站從不同渠道來的流量情況：
結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，我們會(huì)知道搜索引擎渠道百度 SEO 和 SEM 的客戶匹配精度是比較好的，我們應(yīng)該多投放一點(diǎn)。
上圖是渠道投放前后效果對比。左邊是不同渠道的資源分配，右邊是最終的轉(zhuǎn)化率。2014 年的所有渠道的投放組合(左邊藍(lán)色)的最終轉(zhuǎn)化率(右邊綠色)偏低;經(jīng)過新一輪的渠道優(yōu)化后，大幅度提高了 SEM 的投放后，2015 年所有渠道的投放組合(左邊黃色)的最終轉(zhuǎn)化率(右邊橙色)大幅度上升。
我們可以看到，即使是在資源有限的情況下，通過渠道優(yōu)選和量化分配，也可以有效提升轉(zhuǎn)化率：
什么是用戶營銷?
對產(chǎn)品里的用戶做的一系列運(yùn)營的活動(dòng)，包括拉新、激活或者喚醒等，通過這些活動(dòng)，使用戶反復(fù)進(jìn)行購買。這樣的運(yùn)營或營銷才是精準(zhǔn)的，最后才能達(dá)到提高整體購買轉(zhuǎn)化率的目的。
如何進(jìn)行用戶營銷?
步驟一：確定業(yè)務(wù)場景，通過繪制用戶畫像，來找準(zhǔn)我們的目標(biāo)用戶。
步驟二：在第一條的基礎(chǔ)上，我們找到了目標(biāo)用戶之后，就要精準(zhǔn)營銷，就是所謂的激活或者喚醒，使得這部分目標(biāo)用戶，在我們的網(wǎng)站上進(jìn)行購買，從而提高最終的轉(zhuǎn)化率。
業(yè)內(nèi)比較經(jīng)驗(yàn)的一個(gè)用法，就是對這個(gè)用戶價(jià)值度的分級。我們提到用戶價(jià)值度的話，這個(gè)詞實(shí)際上是比較含糊的，我們?nèi)绾尉珳?zhǔn)的去為這個(gè)價(jià)值度做一個(gè)分級?
業(yè)內(nèi)常用的 RFM 模型：R 是 Recency，就是最近一次購買距現(xiàn)在的時(shí)間;F 是 Frequency 指的是用戶的購買頻次;M 是 Monetary，指的是用戶的購買金額。
我們可以從這三個(gè)維度，對用戶進(jìn)行一個(gè)分級，我們可以把它分成 8 類，這 8 類可以涵蓋我們想要說明的這個(gè)用戶的價(jià)值。比如說，近期有購買或者有使用的這樣高頻次使用，同時(shí)高金額消費(fèi)這樣的用戶，我們可以把它定義為我們網(wǎng)站，或者我們平臺(tái)、App 的高價(jià)值用戶：
通過這個(gè)劃分，我們可以把自己的整體用戶，分成不同的等級。
假設(shè)我們是一個(gè)電商類的網(wǎng)站，在促銷比較貴的數(shù)碼產(chǎn)品。這時(shí)候我們就要找到高價(jià)值用戶，做活動(dòng)推送，而不是全部用戶。因?yàn)楦邇r(jià)值的用戶購買數(shù)碼產(chǎn)品的可能性更高，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送。
除了 RFM 模型分類，還有其他分類方法：
1)根據(jù)會(huì)員屬性進(jìn)行分類，如用戶的性別、城市、設(shè)備、登陸次數(shù)等。
2)根據(jù)用戶的活躍度進(jìn)行分類，把用戶分為未轉(zhuǎn)化會(huì)員、新會(huì)員、活躍會(huì)員和沉寂會(huì)員。什么是未轉(zhuǎn)化會(huì)員?就是指那些注冊了，但是從來沒有購買的用戶。
3)根據(jù)用戶的購買偏好，結(jié)合實(shí)際購買的場景，給他做一個(gè)分類。同時(shí)也可以根據(jù)用戶的預(yù)定平臺(tái)和推廣渠道的敏感來給他分。
4)也有通過注冊來源，比如說 PC / APP / H5。假如說我們的網(wǎng)站中大多數(shù)會(huì)員通過 APP 端注冊來的。那我們做一些激活活動(dòng)的話，應(yīng)該著重發(fā)力在 APP，而不是選擇在 PC 或者 H5 這樣的端口。
無論是 O2O、P2P 還是內(nèi)容社區(qū)等網(wǎng)站，一些常見而又重要的體驗(yàn)問題都會(huì)嚴(yán)重影響購買轉(zhuǎn)化率，比如：支付環(huán)節(jié)的流暢性、頁面是否簡潔和操作是否容易、圖片質(zhì)量是否清晰、搜索是否精準(zhǔn)匹配…….
1)支付環(huán)節(jié)的流暢性，假如支環(huán)節(jié)體驗(yàn)流暢的話，用戶流失可能性會(huì)大幅降低;
2)頁面簡潔和操作容易，如像阿里巴巴、京東或攜程這些大網(wǎng)站，頁面按鈕會(huì)非常多，但事實(shí)上，它們有時(shí)候反而會(huì)影響最終轉(zhuǎn)化流程，因?yàn)檫@整個(gè)轉(zhuǎn)化流程中，有太多點(diǎn)擊按鈕和出口，導(dǎo)致用戶很容易流失;
3)圖片質(zhì)量，比如我們在購買時(shí)很容易因?yàn)閳D片分辨率太低、打有水印、光線較差等因素影響我們的判斷，影響最終的購買轉(zhuǎn)化;
4)搜索的精確匹配，比如用戶搜索的是芒果，最終出來的卻是芒果干或芒果糖等，實(shí)際上并沒有精確匹配用戶的需求，結(jié)果就是嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)，導(dǎo)致用戶需求沒有得到滿足而流失。
案例：某電商網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率
我們可以從轉(zhuǎn)化漏斗中看到，點(diǎn)擊購物車到點(diǎn)擊支付的轉(zhuǎn)化率特別低，為什么呢?
用戶是有購買意向的，但是卻最終并沒有支付成功。這很可惜。
普通的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、粗糙的漏斗是找不到原因的，只能看到這步轉(zhuǎn)化低，但是不知道為什么。因此產(chǎn)品經(jīng)理也不知道如何做優(yōu)化，市場運(yùn)營人員不知道該從什么地方著手做調(diào)整。
通過 GrowingIO 用戶分群功能，把所有“進(jìn)入購物車但并沒有點(diǎn)擊支付“的用戶做個(gè)分群， 同時(shí)通過用戶細(xì)查，看看這一步流失的人群，到底經(jīng)歷了一些什么事情，用戶細(xì)查可以精準(zhǔn)查看每一位用戶在網(wǎng)站上的瀏覽、點(diǎn)擊、停留、輸入等行為。
我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)分群里有一個(gè)用戶打開了商品頁面，并在購物車欄點(diǎn)擊了購買 1，然后進(jìn)入到結(jié)算環(huán)節(jié)。這時(shí)他發(fā)現(xiàn)自己沒有登錄、輸入登錄信息又沒有成功，再點(diǎn)擊忘記密碼，進(jìn)入找回密碼頁面。
關(guān)鍵問題是，按正常理解，在找回密碼的頁面上設(shè)置完密碼后，就可以正常登錄了。但這個(gè)用戶又彈回來繼續(xù)到忘記密碼、找回密碼。為什么會(huì)這樣?我們親自體驗(yàn)了一下，發(fā)現(xiàn)在修改密碼這頁有個(gè) Bug，就是沒法修改密碼，等于用戶來來回回?zé)o法完成這一步，當(dāng)然最終會(huì)導(dǎo)致用戶的流失。
通過漏斗對比、用戶分群、用戶細(xì)查，一步步做數(shù)據(jù)追蹤，終于準(zhǔn)確定位了問題原因，這樣產(chǎn)品經(jīng)理才能知道在哪里修改，否則，產(chǎn)品經(jīng)理只能不停各種試錯(cuò)、各種猜測，不停浪費(fèi)時(shí)間和精力做無用功。
從三個(gè)大維度(渠道流量、用戶營銷、網(wǎng)站 / APP 體驗(yàn))去思考如何提高購買轉(zhuǎn)化率，然后再通過不同維度去細(xì)分，做更深入的分析，這一切的前提是用數(shù)據(jù)不停驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長、增長再增長。
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