使用者行為分析最重要的3個點 渠道轉化留存

資料分析脫離不了業務,不同的業務所關注的資料不同,比如網際網路、快消等,行業不同,關注的資料點也不同。在網際網路行業普遍產品的資料分析中,我認為使用者行為分析最重要的三個點是渠道分析、轉化分析和留存分析。

使用者行為分析最重要的3個點 渠道轉化留存

使用者行為分析

使用者行為資料分析最重要的三個點:渠道分析、轉化分析和留存分析。

瞭解Growth Hacker(增長駭客)的同學會發現,這三點其實對應著的是AARRR模型的前三個環節,即使用者獲取(Acquisition)、使用者啟用(Activation)和使用者留存(Retention)。這三個環節覆蓋了使用者從獲取、啟用轉化、活躍、留存到最後的流失;也在一定程度上決定了AARRR模型的最後兩個環節使用者變現(Revenue)和推薦傳播(Referral)。

所以說,渠道、轉化和留存是使用者行為資料分析最重要的三個點。

1。渠道分析

企業為了獲取新使用者,一般都會在外部渠道進行資源投放,例如SEM、廣告聯盟、社交媒體等等。外部渠道的的投放都是需要真金白銀的支援,所以對獲客渠道的分析至關重要,它直接決定我們能否將一定的預算效果最大化。

我們可以對各個渠道流量進行監測,分析新使用者的來源等細節。目前常用的監測方法是UTM連結,在投放的外部連結中加入UTM引數。UTM引數包括utm_source(廣告來源)、utm_mediam(廣告媒介)utm_campaign(廣告系列)、utm_content(廣告內容)和utm_term(廣告字詞),可以多維度對獲客渠道進行監測。國外的資料分析產品Google Analytics、國內的使用者行為資料分析工具GrowingIO都支援UTM監控。

表1展示了一個線上旅遊平臺的廣告投放的詳細效果,運營人員可以針對現有渠道的獲客數量和質量進行最佳化。關於UTM連結的具體使用方法和場景應用,可以參考這篇文章:這個追蹤利器,幫你節省50%的運營推廣費用。

如何最佳化獲客渠道,其實是有一套系統的方法論的,新型的波士頓矩陣可以很好的分析這個問題。

我們按照不同渠道的獲客成本和獲客質量或者數量對渠道進行分類,如上圖分成了四個大類。渠道1成本高、質量高,這種渠道需要進一步評估;渠道2質量高、成本低,應該加大投放;渠道3成本高、質量低,可以考慮放棄;渠道4成本低、質量差,有待進一步評估。

當然,上面提供的是一個方法論;現實業務中,我們需要對其進行量化。這個就涉及到我們接下來要介紹的轉化率,因為轉化和新使用者的質量息息相關。

2。轉化分析

轉化是指使用者朝你的目標節點不斷接近的過程。以註冊轉化為例,新使用者訪問你的網站,然後點選註冊按鈕,接下來分步驟填寫註冊資訊到最後成功提交;整個過程是一步一步轉化的。類似的場景還有購買轉化,使用者從瀏覽商品、加入購物車、提交訂單到最後付款成功,也是一步一步轉化的。

轉化分析常用的工具是轉化漏斗,簡稱漏斗(funnel)。如上圖所示,新使用者在註冊流中不斷流失,最終形成一個類似漏斗的形狀。使用者行為資料分析的過程中,我們不僅看最終的轉化率,也關心轉化的每一步的轉化率。例如上圖的轉化漏斗,總體轉化率為2。6%;但是它是三步轉化率的最終結果,它的每一步轉化率分別是6。48%,45。7%和87。8%。關於如何提升註冊轉化率,可以參考之前我自己寫的一篇文章,裡面有詳細的分析思路。

影響轉化的因素非常多,主要是三類:渠道來源、使用者營銷和網站/APP體驗。註冊轉化率、購買轉化率高的使用者獲取渠道,那麼這個渠道的投放質量也肯定是比較高的。如何從渠道來源、使用者營銷和網站/app體驗三個方面來做好轉化率分析?我們的商務分析師趙瀟在一次公開課上做了詳細講解,可以參考這篇文章:如何打破使用者“只看不買”魔咒,把流量轉化為註冊和購買?

3。留存分析

留存,顧名思義,就是使用者在你的網站/app中留下來、持續使用的意思。留存是AARRR模型中重要的環節之一,只有做好了留存,才能保障新使用者在註冊後不會白白流失。這就好像一個不斷漏水的籃子,如果不去修補底下的裂縫,而只顧著往裡倒水,是很難獲得持續的增長的。

我們經常使用留存圖和留存表來表示使用者的留存情況,下圖展示的是使用者留存圖(也稱留存曲線)。一條留存曲線,如果你不去做什麼的話,使用者就慢慢流失了。

使用者留存分析的過程中,我們可以從使用者群組和產品功能兩個角度來進行分析。

通常情況下,使用者在早期流失現象非常嚴重。產品需要讓使用者快速容易的體驗到產品的價值。一旦使用者發現產品對自己的價值,繼續使用和探索產品新功能的機率就會增大很多。

分析使用者對不同產品功能的使用粘性與活躍度。一般我們不僅需要關注整個網站/App的留存,還需要關注核心行為的留存率,比如重複購買的情況。對產品進行迭代時,我們還可以使用產品功能留存觀測這個功能的留存率整體有沒有提高。

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