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2017
07-13

不知道用户在哪里流失?80% 的人这样做转化分析

对于咱们产品和运营来说,转化分析是经常使用的分析方法之一,而漏斗是转化分析的重要工具。

可以说,产品内的一切优化,都是为了提高最终的转化率。比如注册、购买、进行内容消费、提高参与深度等,与此同时还要减少每次转化过程中流失的用户量,必要时对流失用户进行召回:

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那么,如果我们想要对产品内的用户进行精细化运营,我们应该怎样进行数据分析?需要怎样的工具?可以做到什么程度呢?

今天GrowingIO进行了漏斗的大版本更新,这是一款非常强大的漏斗,可以支持上面所有的转化分析场景。不管你是使用过其他漏斗、正在使用GrowingIO漏斗,还是从来没有使用过漏斗工具,我们都推荐你使用:

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1.用户行为可以分析,用户增长才能实现

在这样一个产品设计都以用户为核心的时代,企业增长其实就是用户量的增长,因此大家都在做用户运营,了解用户怎么来,在哪里流失,如何召回。

用户行为可以分析,用户增长才能实现。

而现在传统的数据分析工具是基于平台流量的,关注的是页面和流量,讨论的是网页有什么问题。没有用户的概念,如何知道用户的体验好不好?如何做用户运营?

GrowingIO的漏斗分析是基于用户行为的,你可以知道到用户从哪个落地页进入产品,又是在哪一个转化过程中流失掉,在此之前他经历了哪些页面、有哪些行为,他使用什么操作系统的手机、在哪个城市……然后提出这类用户流失原因的假设,通过运营行为发起召回:

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2.只关注整体转化,却忽略了重要的细节

我们都会监测和分析产品内转化的整体情况,用户转化的原因大同小异,而流失的原因却往往不同,比如不同地区的用户转化情况可能都不尽相同。而每一个不同,都是优化的机会,也是增长的契机。

把所有转化的/流失的用户都混为一谈,不切分不下钻,不符合精细化运营的原则,最后也往往收效甚微。

所以,我们要发现这其中的不同,就要根据产品的特点,按照需求进行自定义的分群和维度拆分,最终定位问题所在,找到优化空间。

GrowingIO的漏斗分析支持特定目标用户,维度交叉分析,最大限度地下钻和锁定用户群体,更准确地定位问题,提出假设,找到可能解决问题的办法:

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3.转化分析是一个过程,用户增长也是

转化分析是一个闭环。我们建立漏斗进行数据监控,发现转化的洼地,通过运营、产品等方法进行优化,分析结果是否有提升,再监控新的数据情况。用户就在这样的不断优化中,稳定地增长起来。

除此之外,我们也常常需要将转化分析和其他分析工具组合使用。GrowingIO的漏斗分析可以和用户分群、事件分析、留存分析等组合使用,全面系统地了解产品的健康情况、用户的流失情况直到最终的转化情况:

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我们每次提到产品优化,都是为了更好的转化率,每一步转化效果的提高都促进了最终转化率的提升。转化很重要,更重要的是,你应该拥有一个更好的漏斗。



最后编辑:
作者:vicken
这个作者貌似有点懒,什么都没有留下。

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