自建站流量漏斗是什么意思

2022.04.28

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数据分析有助于更好地做出运营决策,数据分析为转换用户提供参考和数据支持。

自建站流量漏斗是什么意思

商业领域的数据分析是为了为商业行为提供良好的数据预测和效果评价,在互联网界也是如此。 我们在目前的商业环境中进行的所有活动都与用户直接或间接联系在一起,其目的本质都是一样的,成为更持久的消费者,让用户成为你的消费者。 因此,数据分析还应该为转换用户提供参考和数据支持。 毕竟,没有用户成为消费者的过程,一切分析都是天方夜谭。 数据结论和行为预测是一个相互循环论证的过程。

首先,数据分析其实并不是一门高深的学问,在现实的职场实战中,我们发现涵盖的数据分析方法和复杂性远远低于我们在学校学到的专业知识。 卡方检验、方差分析、回归分析的显着性检验等在非实用研究及非专业统计分析领域鲜有涉及。 (当然,学习数理统计学的专家们也鄙视这里讲述的内容。 如果大家对这些看起来高度的分析方法感兴趣的话,请自己补充大脑。 本文为几个涉及运营及产品走向的岗位提供分析思路,结合实际案例对我所涉及的领域,在抽丝剥茧、更直观的用户转化方面提供数据分析相关知识。

虽然互联网大用户的概念我们可以直接简单粗暴地认定为流量,但这里的流量并不是指简单的IP、UV、PV,而是指来电数、来客数、流量等概念既然也是流量,那么本身的数量我们在分析流量转换数据时,基于逻辑方案———流量漏斗转换模型进行分析。

原理很简单,我们可以想象自己的网络产品本身就是虚拟漏斗。 用户进行浏览最终下单行为(或其他我们认定的转换行为),例如注册、关注、转发等)有多直接被屏蔽在“过滤器”上,有多顺畅地达到我们预设的“转换行为领域” 当然,我们所有的活动都不是用铁锤买卖,所以也要从横向(时间)维度分析问题。 持续转换用户,保持老用户的消费活力也是分析工作的关键。 当然,我们转换的流量不仅仅是指转换的数量,还指转换的质量。 简而言之,就是提高个别用户的消费价值。 在纵横两个维度中,在这些层的“过滤器”中,我们是如何通过这些数据来分析问题的呢?

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以大型电子商务网站的订单流程为例,从流量来源-中间页面进入-详细页面-加入购物车-提交订单-再购买阶段进行说明。

一,流量来源

通信进入主站的第一个故障是通过不同路由进入的主站(或通过该路由引入通信的接受页)。 主站页是指第一层的“过滤器”,通过第一层过滤器进入第二层页面的通过率来测量通道的通信质量。 通常用于衡量页面流量质量的指标包括页面的UV点击率、页面停留时间和跳转率。

通过第一段“滤镜”所需的动作是产生点击动作,但点击动作是页面UV点击率=页面点击总数/产生页面UV数这两个数据的跳跃率=从一个入口进入后立即离开的次数//点击率越高,表示页面上显示的内容越有吸引力,越能有效地吸引用户的兴趣;覆盖率越高,表示页面上的显示内容越欺诈,显示的链接内容和副本越不吸引人。 因此,在优化第一层滤镜的基础上,尽量提高页面的点击率,降低页面的跳转率。 尽量使用户下沉到2级页面(或目标页面)。 另外,也可以根据该数据判断流量源的质量是否被清除。

一般而言,页面低质量业务决策可以是排除页面问题时发生的: 1、低点击率; 2、高跳跃率; 3低页停留时间。

产生这些低质量流量的原因主要有几个方面。 1、通道通道出现的复印件内容与收到落地页面不一致。 2 )投放渠道中与目标用户活动范围不匹配的渠道,即投放渠道不准确。 3 )接受页面的错误等其他原因(包括但不限于404错误页面的有效期、跳转错误等)。

因此,顺便也展示一下外部渠道的各种引流的优劣:

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以上表格的内容,不一定十分准确,请用批判的态度研究论证一下。

二,中间页面访问

页访问阶段,通信量成功通过第一个“过滤器”进入中间页阶段。 中间页面包括搜索列表页面、专题活动页面、频道页面等。 不同中间页面的数据指标也不同,反映了页面内容的好坏和流量的方向。 中间页的好坏考虑到最终访问商品详细页的访问者数量,因此UV到达详细页的转化率=详细页UV/中间页UV的指标很重要

搜索列表页

搜索列表页面在大型电子商务网站中具有不可替代的重要作用,也是站内流量的主要来源。 负责车站内的商品检索、类别配置,区分检索页面和列表页面主要看链接文字。 指向搜索页面的链接通常包含search字符,而指向列表页面(也称为类别页面)的链接通常包含list字符。 搜索页面是根据用户输入的关键词进行整体搜索,并向用户提示的商品陈列页面。 列表页面与网站商品类别的后台直接相关,显示类别最齐全的页面。 这两个功能都是为了给用户更好和更快的定位他们想要看到的商品(或内容)。 以下是几个B2C电子商务公司搜索和类别页面链接的开头。

京东搜索: https://search.jd.com/Search? keyword=关键词代码京东列表: https://list.jd.com/list.html? cat=列表页码苏宁搜索: http://search.Suning.com/http://1001.cn /代码苏宁列表: http://list.suning.com/列表代码及其他列出搜索列表页面的数据指标的评价目的是用户

搜索点击率=点击次数/搜索次数; 该指标测量搜索页面的显示质量,理论上搜索点击率在200%以上是健康的。 (不是绝对的)

UV到详情页转化率=详细页面UV/搜索或列表页面UV; 该指标也适用于搜索和列表,用于平衡点击率作弊的可能性,也是反映三级页面显示质量的指标之一。

搜索无结果次数:用于反映与关键词相关的品牌类别缺失或不相关的指标。 当然搜索没有结果的词的次数越低越好。 对搜索词提示结果为空的类别,需综合评价后进行相关类别的吸引,并决定是否引入产品线; 对于不相关联的类别,必须优化页面的重新关联。

搜索结果页首屏点击率=搜索顶部屏幕的点击次数/搜索次数; 该指标用于测量搜索结果第一个屏幕上商品的排序质量和显示质量。 该数据指标的好坏可以间接反映搜索词呈现的页面排序是否合理,是否符合用户的需要。 同样,列表页首页界面指标也与此相同,只是名称不同,列表页首屏点击率=列表页首页界面点击量/列表页PV。

搜索次数:搜索词搜索次数。 (可以理解为检索PV ) )一个检索词的检索次数高,表示该词所涉及的类别的需求高,反之亦然。 如果是列表页面,则为访问PV

搜索人数:搜索词被多少人搜索到(可以理解为UV搜索); 一个搜索词的检索人数高,表示该词所涉及的类别需求量高。 主要是为了防止检索次数的非法。 相反,如果是列表页面,则为访问UV

高级筛选项点击次数:搜索列表页面中,页面顶部的高级筛选项目旨在提供快速定位,高级筛选项目的点击量和使用率也可以为运营商提供商品热度参考。 举个例子,当顾客搜索“挎包”或访问挎包列表页面时,这些页面会出现材质、价格风格等参数项目让用户选择筛选。 通过监控页面筛选参数的点击次数,可以知道“挎包”的哪种款式、哪种材质在哪个价位消费者主要关心,从而进行主要产品的策划。

整理这些指标后,如何分析这些指标数据?

根据检索词的检索次数的检索人数侧重于高位高检索量的关键词,表示检索量高、关注度高、可接受性强。 热门搜索词关注点击率和详细页面的到达率。 分为几个案例。 一种是点击率过高,从UV到详细页面的到达率一般,可能发生点击作弊(商户用于更新排名); 二是点击率高,到达率也高。 说明此关键词的搜索结果页面工作正常,同时说明此关键词页面的排序是合理的,反过来说明需要优化。 如果上级过滤器项目参数点击次数过低,使用率低,则需要重新设置高过滤器项目的展示项目。 提高使用率。 对于没有搜索结果的关键词,需要详细分析是否存在系统问题或是否为未引进产品,并反馈招商采购部门以提供采购参考。 总之,对检索列表页面的数据分析分为3点。 通过高搜索词重点优化提高点击转换; 无结果词分析反馈页面以高筛选率为导向,方便用户快速定位。

分析逻辑:以让用户下沉到详情页为目的逐一分析,各个击破。

频道页/活动页

频道页面和活动页面是普通的三级页面,在B2C电子商务公司中起到普通类别集合体和事件流量受理页面的作用,频道页面和活动专题页面也有数据的计算和分析逻辑,其主要数据指标也是用户基于这样的假设,证明了用户只能在详细页面上进行转换的假设。 至少大多数情况下是这样。 )频道页面和事件页面的具体数据指标与搜索列表页面不同,但最终目的相同。 “通道”页活动页上的数据指针如下:

点击率=页面点击量/页面UV数; 一般来说,点击率用于衡量频道页面入口链接图和轮播图的质量、吸引力、副本是否适当相关,当然也可以表示商品铺贴是否合理。到达详情页转化率=到达详细页面UV/页面UV; 这是表示活动页面的产品布局是否合理的指标之一。 当然,活动页面也需要审查成交转化率=成交件数/详细页面UV,有时还包括页面停留时间的维度。 点击率低的区域可能有以下理由。 一是照片或照片的复印不能吸引消费者的点击,需要调整。 二、产品头像展示方式不合理,图片内容需要调整,商品需要更换。 第三,展区低于第一个屏幕,关注度不高——需要调整展示位置。

分析逻辑:还是以用户下沉为目的,分析涉及的元素逐个排查

三,详情页购物车订单

详细页面作为流量转换的重要页面,是前台承载商品信息的最基本单位。 也是用户是否下单购买的最重要的一环。 因此,在分析详细页面时,数据指标往往是详细页面的质量及其转化率。 当然两者是相互关联的,从现有数据来看,详细页面的质量高低与其转化率确实存在正相关关系。 详细页面的质量高低来自数据的定量反映,有两个数据指标。 1、平均页面停留时间; 二.加入购物车数量。

平均页面停留时间=页面停留总时间/访问UV数该指标与页面显示布局明显相关,包括商品参数介绍、详细图片说明、客服在线情况、好评率等。

加入购物车数:反映了这个商品有多少人愿意购买,是今后转变的重要步骤。 购物车的数量基本上由以下因素决定:

详细页面综合质量(照片、排版、展示、参数说明、售后服务信息); 在线客户服务综合服务指数(响应时间、在线时间、回答满意度); 评价信息(好评价率、差评价回答内容、晒黑信息)。 从数据的角度来说,详细页面反映的问题仅靠平均访问时间很难概括,不能分解到具体的某个详细内容后再分层分解问题。 但是,此时“经验”的加入取得了很好的平衡,的经验表明这是一个长期实践、数据论证的结论(在这里,数据不是万能的,主观判断有时更具代表性,因此,我向大家展示数据的观点:世界上有很多意想不到的产品和逆风在吹。) )。

购物车是一个特别有趣的设置,对于快消品标准品电子商务网站来说,设置购物车一方面是为了节约用户选择多种商品的支付时间,另一方面也体现出提高客单价的意想不到的好处。 通过配合满减用券等促销手段,购物车必然能做更多的工作。

如果购物车中有大量客户购买的商品,用户下单后仍不付款,也就是说购物车数量较多时,可以通过短信支付、短信支付、App推送等手段支持用户http://www

是纵向转换的最后一环,该界面的最主要目的是尽快让用户支付,以实现最后的转换。 审核数据为订单页面,提示转换相对简单,分析有效订单转换率较低时,支付页面是否存在问题,系统提交流程是否有误等。 解决系统问题后,也可以使用SMSapppush邮件等手段进行催促。

最后作为概观整体的用户转换指标,有效订单转化率=成交订单数/有效订单数=成交订单数/页面UV数

作为评价整体用户转换的指标,UV成交转化率=成交金额/页面UV数是评价用户整体质量的指标,值越高表示质量越高。 3358www.sogou.com

平均UV价值

因为有句老话说

四,复购(横向持续转化)

不做锤子买卖,这里涉及到了新的指标

总结:层层下探,逐个击破直到完成付款该指标还要求从横向时间维度分析数据也很容易。 在一个成熟期的购物网站上,发现老用户贡献的销售额占总数的60%-70%。 因此,我们在看到流量漏斗转换模式的同时,要深化会员的分级管理,用良好的服务、创造性和力量的活动来留住你的老用户。

复够率=一段时间内重复购买的客户数/一段时间内产生购买的客户数,:1显示老会员没有充分觉醒,可以通过短信推送在线广告等活动推广激活; 2 )近期投入的新增招商资源较多,新增客源可能导致复利率下降,需验证新增招商活动数据; 3 )超低或超优惠活动的引流会导致大量新用户的引入,也影响到足够的恢复率。 以上两点并不会对充分的恢复率产生不良影响,数据也应该根据目标客户群进行取舍选择。

以上是电子商务订单流程的整体过程,当然很多模块都没有提到。 例如,智能交叉推荐等。 大家只要理解其中的数据分析逻辑就可以了。 逐页、逐时间、每个转换用户的目的,根据各个阶段的目的,分析不同事件节点的数据并逐层推理是用户数据分析的途径。 关于会员管理的相关数据(激活保留的觉醒),大家可以自己补充大脑,所以省略说明。

安利针对数据分析的几个小tips :

不要盲目相信数据。 数据为王本身就是一个悖论。 只有结果是国王。 一天的数据波动很大,不值得参考,需要横向统计,分析趋势图,说明拐点会变成图表,不要在表中展示。 分析结论单纯以上观点,都是个人见解,并不意味着权威性绝对准确,谨慎采用。

作者:王小命儿童,微信号: 王2314400

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