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流量轉化思維數據與邏輯分析 什么是流量轉化( 三 )

小知識流量轉化


  • 點擊率=頁面點擊數/頁面UV數；一般情況而言 ， 點擊率用來衡量頻道頁入口鏈接圖和輪播圖的質量 ， 是否吸引人 ， 文案是否貼切相關 ， 當然也能形容商品的鋪排是否合理 。
  • 到達詳情頁轉化率=到達詳情頁UV/頁面UV；用以形容活動頁的產品鋪排布局是否合理的指標之一 。 當然有時候活動頁也是需要考核成交轉化率=成交件數/詳情頁UV ， 有時候還包含頁面停留時間的維度 。
低點擊率的區域可能存在以下幾種原因 ， 一 ， 是圖片以及圖片里的文案不能吸引消費者點擊 ， 需要調整 。 二 ， 產品頭圖展示樣式不合理需要調整圖片內容或者調換商品 。 三 ， 展示區域位于首屏以下 ， 關注度不高-需要調整展示位置 。
分析邏輯：還是以用戶下沉為目的 ， 分析涉及的元素逐個排查 。
三 ， 詳情頁&購物車&訂單詳情頁作為流量轉化的關鍵頁面 ， 是前臺承載商品信息的最基本單位 。 也是用戶是否決定下單購買的最最重要的一環 。 因此在分析詳情頁的時候 ， 數據指標更多的是詳情頁的質量和它的轉化率 。 當然這兩者是相互聯系的 ， 從現有的數據來看 ， 詳情頁的質量高低與其轉化率確實是存在正相關的關系 。 而詳情頁質量的高低從數據的量化反映來看有兩個數據指標：一 ， 平均頁面停留時間；二 ， 加入購物車數 。
平均頁面停留時間=頁面停留總時間/訪問UV數該指標與頁面的呈現布局有著明顯關聯 ， 包含商品參數介紹 ， 詳情圖片描述 ， 客服在線情況 ， 好評率等 。
加入購物車數：用以反映該商品有多少有意向購買者 ， 為即將轉化的關鍵步驟 。 加入購物車的數量多少由基本以下幾個因素決定：
  • 詳情頁頁面綜合質量（圖片 ， 排版 ， 展示 ， 參數說明 ， 售后信息）；
  • 在線客服綜合服務指數（響應時間 ， 在線時長 ， 答復滿意度）；
  • 評價信息（好評率 ， 差評回復內容 ， 曬單信息） 。
從數據的角度講 ， 詳情頁反映出的問題僅僅通過一個平均訪問時長是很難概括的 ， 沒辦法分解到具體某一個細節來層層分解問題 。 不過這個時候“經驗”的加入就能很好的平衡這一點 。 這里的經驗表示已經經過了長期的實踐且數據論證的結論 。 （這里給大家安利一下數據觀點：數據不是萬能的 ， 有時主觀的判斷更具代表性 ， 這也是為什么這個世界上有著那么多的出人意料產品和逆風而上的創意）
購物車是一個特別有趣的設置 ， 對于快消品標準品的電商網站來說 ， 設置購物車一方面是為了節省用戶挑選多個商品的付款時間 ， 更出現了一個更加意想不到的好處 ， 就是提高了客單價 。 在配合滿減用券等促銷手段的幫助下購物車必然能夠起到事半功倍的作用 。
在購物車中如果大量積壓了客戶選購的商品 ， 如果用戶始終沒有進行下單支付 ， 即加入購物車數較大 ， 這個時候則需要采用短信催付 ， 郵件催付 ， 以及apppush等手段來促進用戶轉化 。
訂單頁面是縱向轉化的最后一環 ， 在這個界面最主要的目的就是盡量讓用戶盡快付款 ， 達到最后的轉化 。 考核的數據為：有效訂單轉化率=成交訂單數/有效訂單數 ， 在這個階段促成轉化是較為簡單的如果有效訂單轉化率較低就要分析是否支付頁面存在問題 ， 系統提交流程是否出錯等 。 在排除系統問題后同樣可以使用短信apppush郵件等手段進行催付 。
最后作為總覽全局的用戶轉化指標：UV成交轉化率=成交訂單數/頁面UV數
作為考核整體用戶轉化的指標；平均UV價值=成交金額/頁面UV數作為考核整體用戶質量的指標 ， 值越高 ， 表示質量越高 。
四 ， 復購（橫向持續轉化）總結：層層下探 ， 逐個擊破直到完成付款
有句老話說的好 ， 叫不做一錘子買賣 ， 因此這里就涉及到一個新的指標：
復夠率=一段時間內重復購買的客戶數/一段時間內產生購買的客戶數 ， 該指標則要求我們從橫向時間維度來分析數據 ， 也很容易理解 。 有據可查 ， 一個成熟期的購物網站其老用戶貢獻的銷售額占據總數的60%-70%之多 。 因此我們在看到流量漏斗的轉化模型的同時 ， 更加要加深對會員的分層管理 ， 用良好的服務于產品以及具有創意和力度的活動維系你的老用戶 。
復夠率過低：1 ， 表示沒有對老會員進行足夠的喚醒 ， 可通過短信push線下廣告等等活動進行推廣激活；2 ， 也有可能近期投入的拉新的資源較多 ， 導致新客增多降低了復夠率 ， 需要核實拉新活動的數據；3 ， 超低價或者超優惠活動引流也會導致大量新用戶引入 ， 也會對復夠率產生影響 。 上面的兩點并不是對復夠率有壞的影響 ， 針對的客群不同 ， 數據也應有所取舍 。

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