商业为什么关注转化率?

泥瓦匠BYSocket

共 1779字,需浏览 4分钟

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2021-10-13 20:55


不点蓝字,我们哪来故事?

今晚聊聊,商业为什么关注转化率?

一、前言

信息是人与人连接的媒介。商业的本质是人,即用户。

所以跟用户打交道,一定要换位思考,考虑用户所看所听所闻所思所想所...。比如说,用户的吃喝拉撒睡等等

那转化是什么?就是信息传递到用户,用户收到这个信息后的反应动作。用户完成被期待的下一个动作,这就是正确的转化行为。 比如说,官网落地页是为了让用户点击联系;APP 登录页为了让用户登录等等。

那转化率呢?

二、转化率

为什么关注转化率?

原因:大环境下分为流量的增量市场和存量市场,目前增量市场的红利越来越少。存量市场的情况下,不单单做加法,最重要的是要做乘法,就是提高转化率! 这样成倍数提升转化。

维基百科上说,转化率指某一反应物转化的百分率

  • 某一反应物:大到整个商业模式的流程环节
  • 某一反应物:小到某个付费页面的按钮交互

转化率,就上面那个图一样。底层逻辑:连接用户,传递信息,并引导下一步动作

再举例说明:

如上图,影响该页面的转化率就是这个表单上面的女性图片。结果是有女性图片,导致该页面的注册转化率低很多

所以这个反应物可以是落地页。那转化率的影响因素,可以细分到落地页上的某个表单,或这个表单上的某个按钮,或按钮上的颜色等等...

转化率影响因素,从整体上从大拆分,继续每个大环节往小继续拆分!

2.1 拒绝完美

人生也不是完美,何况转化率。每一步的转化率,不可能完美,不可能 100%。

记住:全流程步骤越多,整体的流失越多。

全流程的转化率 = 各个步骤的转化率乘积。让全流程转化率提高,就是的提高关键步骤和找到关键步骤中的主要影响因素。

举例:下图,成交动作的转化率 = 6% * 13% * 15% * 23% * 43%

2.2 数据分析

数据化,通过科学 A/B 测试验证结果

举例:官网 A 注册率是 10%,此时要测新的官网 B 效果,就要保证时间等其他因素一致,平均分的流量同时访问,最终看数据转化

如何数据化表现转化率?通过日志系统、埋点系统、百度统计或 growing io 等工具

数据分析关键流程:

  1. 要拆解步骤,要逻辑性,理性思考。要站在用户角度去体验设计整个流程
  2. 重视大流程、再重视局部重要步骤的里面具体细节流程
  3. 有了具体细节流程,就有会数据:比如某个页面百度统计、埋点系统都可以支持数据

最后提示下:有数据支持,就可以看到那个数据不好,但得抓重点!不能盲目的测试,要理性!

2.3 持续优化,数据化

优化的原则就是:针对用户,换位思考。那如何数据化用户画像和需求?

如何痛点刺激用户?比如设计个海报!那图片创意、文案怎么来?(拍脑袋?行业经验?竞品研究?这些都对)

还有啥渠道?从数据出发,以下渠道可以挖掘用户需求的对应数据:

  • 5118 高频需求数据
  • 百度指数
  • 生意参谋
  • 用户 APP 安装行为数据等等

想到用户痛点,不得不说创业创意点:刚需、高频两象限:

  1. 高频需求,肯定是刚需
  2. 刚需不一定高频。不高频的点子考虑利润
  3. 考虑方向:极大提高效率、极大降低成本、极大提升用户体验

2.4 过程拆解

以为步骤就几个,其实可以拆成几十个步骤

往往不在乎的细节,造成了巨大流失

有了基础行为数据,方便数据分析,需要过程拆解。重点:

  1. 拆分步骤按用户体验地图,尤其是小白的体验步骤流程
  2. 看时间看成本,拆得肯定是越细越好
  3. 然后持续迭代优化

举例:Airbnb 曾经测试「保存心愿单」按钮旁边的图标改成爱心,结果咋样?凭这么细节的优化让这个功能的使用率提升了 30%。但不知道它测试了多少个实验。

最后持续迭代优化,强调循环,达到行业最优水平:

  • 竞品分析,获得行业平均水平
  • 找出最影响这一步转化率的主要因素
  • 抓最重要的细节,持续分析并优化

三、小结

今晚分享到这里。闭上眼想,转化率如此?那人生呢?

 

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你好,我是二哥。一枚创业 “大学生”,一位爱折腾的普通人。保持空杯,保持饥饿,保持利他。


毕业温州医科大学;前码农&增长黑客,喜欢产品、商业、流量等,更喜欢熬夜,不拘小节,但崇尚细节



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