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数据运营的能力是每个运营必备的技能,今天就带大家了解下常见的集中数据模型。上期我们讲了属性分析、渠道分析概述、留存分析三种数据分析,本期接着为大家分享平日实用的数据分析模板。


01

热图分析


◆ 热图分析概述

热力图分析可直观的分析用户行为,如点击位置,页面浏览时间,页面浏览度等行为,帮助运营人员更好的了解用户习惯偏好等从而进行优化运营。常见的热图分析有以下 4 种类型:


● 点击位置热图,用于展示用户在网站上所有点击的位置,聚集的点击越多,颜色越亮。

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● 点击元素热图用于展示可交互元素的点击情况。


● 浏览深度线,通常用来寻找 CTA 的最佳位置和内容营销转换监测。

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● 注意力热图用于展示用户在某个区域停留的时长,停留时间越长,该区域颜色越亮。通常用于分析:了解网页哪些内容吸引访客?哪些内容重要?

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通过某一项热力图析,但不够直观。我们可以在不同场景选择合适的热图分析。


◆ 应用场景示例:用户在网页的注意力分析

赫伯特·西蒙是诺贝尔奖获得者,他曾经指出: “有价值的不是信息,而是注意力”注意力经济受到重视的当下,每个营销人在希望完全了解用户行为的同时,也越来越想要确保自己的内容正是用户所关注的。


放在具体场景里,运营人员可能会好奇这些问题:

哪个页面最吸引顾客?

顾客往往只会浏览到页面哪个位置?

哪个区域可以获得最多的点击?


页面越向下滑动,留存用户越少,说明随着页面的向下滑动,越来越多的用户需求已得到满足,或者没有得到相应满足。如果经过分析得出的浏览深度线与上述示例基本一致,建议可考虑在头部位置放置Banner广告。理想情况下,在用户进入网站时无需滚动即可立即看到放置的广告。


在了解到用户基本浏览深度之后,可进一步了解:

● 用户的鼠标大多置于在页面的什么位置?

● 用户最常点击哪里?

● 如何将网站访问者最大限度转化为买家?


此时,可以使用点击位置热图模型进行分析。还是某官网示例,我们发现往往很多情况下用户点击的位置会和预期有很大出入。一些没有嵌入按钮的空白区域,也会有很高的点击率。综合分析,可以给后期界面的优化提供实实在在的思路。


如果您通过热图发现可能用户习惯性点击这个界面的右侧,那么即使您不想在主体内容中放置广告,两侧的Skyscraper Ads也是个不错的选择。所以,热图分析在为品牌及其运营人员提升洞察力的同时,也可以使他们更了解用户关注的重点。


02

分布分析


分布分析概述

分析场景中十分常见:分析订单金额,订单偏好等场景。

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 应用场景示例:分析特定时段用户分布变化,赋能精细化

某证券公司的用户平台分布、投资风险等级分布、购买理财产品的金额分布,以及城市分布。用户平台分布以Web/H5为主,投资风险等级分布以中低型为主,购买5 万—10万理财产品的用户为最多,城市主要分布在深圳、郑州和北京。

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该证券公司在 2021 年 9 月 11 日开始“金秋入金享福利”的活动策划,并于9月14 日正式投入推广。在9月14 日前,通过近7天的监测数据可以看到,从9月14 日开始,启动证券 APP 的用户数明显有大幅提升,来自深圳的用户人数相较于前一天,增长达到157.7%。


某证券公司近 7 日的用户城市分布情况截至9 月17日,该证券 APP 现有用户的城市分布情况为:来自深圳的用户占比39.15%、郑州33.04%、北京26.11%、杭州25.45%、武汉 21.72%、上海18.78%、成都16.83%。


基于数据不难发现,该证券 APP 现阶段可能比较契合深圳和郑州市场,可以再进一步结合其他模型的具体数据,细化运营策略。


利用分布分析模型,不仅可以监测到用户每月启动 APP、入金、交易股票频次的变化,还可以通过进一步细分选项的选择,查看不同性别、不同渠道来源、不同地域等的用户在交易频次上的差异,为运营策略的优化提供数据支持。


03

漏斗分析

 漏斗分析概述

漏斗分析是分层分析逐一排查的很好地分析工具,可以从漏斗分析清楚看出是哪一环节出现分析,针对性的调整分析。


漏斗分析,可以帮助我们解决哪些问题呢?

● 广告曝光多,但是点击的人却很少,是因为什么?

● 点击量很大,但是进入网站的人很少,是因为什么?

● 进入网站的人很多,咨询却很少?

● 咨询的人很多,注册量却微乎其微?


用户行为路径是多种多样的。通过埋点事件配置关键业务路径,可以分析多种业务确定了哪一环节出了问题进而定向营销促转化。

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 应用场景示例:注册转化漏斗定位用户流失原因

对于需要用户注册的产品而言,注册转化流程的迭代优化是重中之重。通过漏斗分析模型,我们即可查看用户注册流失的主要路径。


618期间,某专门做钓具的品牌,想通过分析用户注册流程中的用户留存情况,以优化后期正式活动的营销策略。


通过漏斗分析,该品牌发现在过去7日的营销预热中,启动用户共381人次;进入注册页后流失了148人次、留存233人次,该环节的转化率为61.15%;在填写验证码阶段,共流失209人次,仅留存24人,该环节的转化率为10.3%;而最终完成注册的新用户只有6人,该阶段流失了18人,该阶段的转化率为25%。


一周以来,总留存率仅为1.58%。通过问题溯源,该品牌发现,根据此前的用户画像,自己的核心用户为中年(45—59 岁),这个年龄段的用户可能大多喜欢用笔画输入法;而后端提供注册的验证码为文字形式,且很多字笔画偏多,所以很多用户在这个阶段放弃了,导致该阶段的留存转化过低。


在了解到可能原因后,该品牌迅速做出调整,使得618正式活动期间,注册成功转化率率提升了近30%。除了监测注册流程的留存情况外,漏斗分析还可运用至新用户购买、Push 效果等多个场景中。通过分析各环节用户流失情况,改进产品及运营策略。



04

间隔分析


 间隔分析概述

间隔分析,从首次触发开始,到指定触发之间的时间间隔。便于从这些指标中观察转化过程的情况。

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通过转化时长指标来衡量特定转化路径在时间维度上的转化效率。


可以了解不同渠道用户的注册转化情况,有效升获客速度,还能够评估用户首次购买时长,设计相关激励措施,抓住最佳转化时机,降低转化耗时。


 应用场景示例:监测开户的平均转化时长

通过各种渠道吸引客户下载、注册券商的 App 是第一步,引导客户成功开户才是券商进行客户激活的关键。


不同于普通的 App 用户激活,证券行业的特殊性决定了开户流程的复杂性。由于受到证监会的监督,开户过程中的所有流程都需要报备,不仅需要客户的基本资料,还需要进行银行卡认证、签署协议、视频认证等环节,且必不可少。


某证券企业通过将起始行为选择为「立即开户」,转化目标选择为「开户完成」,持续监测用户开户成功的平均转化时长,且了解到平均转化时长基本一直稳定在15分钟左右。在2021年9 月13日,该证券企业的用户开户的平均转化时长猛增至33分钟40秒,明显大于平均耗时。

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结合漏斗分析,经排查后发现,原来是开户过程中的银行卡认证环节出现问题。


由于银行卡自动识别系统出现故障,导致用户在拍摄银行卡自动识别时出现故障,多次尝试拍摄自动识别失败,只能通过手动输入。最终,通过优化该环节,开户的平均转化时长恢复到正常水平。其实分析法还有很多种,后期有机会也会为大家带来更多的分析模型便于大家更好的运营。


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时间

2022-03-30


栏目

公司新闻


作者

青岛成功易 张顺