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37獲客小知識 用戶增長的5大要素
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時間 : 2021-05-27 11:39 瀏覽量 : 12

  37獲客小知識 用戶增長的5大要素

  流量是獲得用戶的一個重要途徑,流量意味著產品是否能做好推廣的基礎。但是流量的獲取在這個時代,競爭是非常大的,如何做好流量增長用戶增長就需要這5大要素了。

  一、從整體的用戶維度觀察數據趨勢的變化

  新增用戶、活躍用戶、訪問次數、平均使用時長和使用時長分布,是日常運營工作中比較常用的,衡量整體數據維度的粗略指標。

  我們可以利用這些指標,從宏觀角度查看不同時間段、不同渠道、不同產品的大致數據情況。一旦出現數據異常,例如今日的活躍登錄用戶數明顯下降,可以針對性的縮小分析范圍,便于定位產品問題。

  以“閱讀”類產品為例,從圖中可以看出,在用戶的每一次使用中,這款產品大部分用戶的使用時長在1-5秒鐘和3-10分鐘之間,對產品粘性有了基本了解以后,你可以去分析使用時長在1-5秒鐘之間用戶的行為特征,也可以分析使用時長大于3分鐘的用戶行為特征,從而找到提升用戶使用時長的增長關鍵點。

  二、針對不同的用戶行為進行具體分析

  我們可以將用戶在產品上的行為定義為事件,這樣用戶在產品上的所有獲得的程序反饋都可以抽象為事件進行采集。事件可以完整記錄了用戶的行為。

  如我們可以知道用戶A幾點幾分進入了商品詳情頁,并且通過屬性可以采集當前頁面的商品名稱、商品ID、商品類型等,最大化的還原用戶使用場景。我們可以針對用戶的不同行為,進行重點分析。

  趨勢分析:分析單個事件隨時間的變化趨勢;

  對比分析:根據用戶屬性或事件屬性進行分組對比;

  篩選分析:通過篩選條件選擇符合某些特征的事件,并進行分析;

  地域分析:對環境屬性、用戶屬性中省份、城市細分可查看地圖。

  三、通過漏斗對不同行為之間的轉化率展開分析

  對于業務流程相對規范、周期較長、環節較多的流程分析,漏斗分析能夠直觀地發現和說明問題所在。企業可以監控用戶在各個層級的轉化情況,聚焦用戶選購全流程中最有效轉化路徑,找到可優化的短板,提升用戶體驗。

  同時科學的漏斗分析能夠展現轉化率趨勢的曲線,能幫助企業精細地捕捉用戶行為變化。對提升了轉化分析的精度和效率,流程的異常定位和策略調整效果驗證有科學指導意義。

  運營人員可以通過觀察不同屬性的用戶群體(如新注冊用戶與老客戶、不同渠道來源的客戶)各環節轉化率,各流程步驟轉化率的差異對比,了解轉化率最高的用戶群體,分析漏斗合理性,并針對轉化率異常環節進行調整。

  四、以初始行為、回訪行為針對用戶進行留存判斷

  留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型,考察進行初始行為的用戶中,有多少人會進行后續行為,這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

  通過留存分析,我們主要可以查看新功能上線之后,對不同群體的留存是否帶來不同效果?可以判斷產品新功能或某活動是否提高了用戶的留存率?

  結合版本更新、市場推廣等諸多因素結合,砍掉使用頻率低的功能,實現快速迭代驗證,制定相應的策略。

  留存率是判斷產品價值最重要的標準,揭示了產品保留用戶的能力。實際上是一種轉化率,即由初期的不穩定的用戶轉化為活躍用戶、穩定用戶、忠誠用戶的過程。隨著統計數字的變化,運營人員可看到不同時期用戶的變化情況,從而判斷產品對客戶的吸引力。

  五、記錄用戶的真實行為操作,判斷偏好路徑

  用戶來到你的應用后,通常會沿著不同的路徑去使用你的產品。這時,我們需要從一個全局的視角,去探索用戶在應用中所經過的所有不同的路徑。

  路徑分析可以讓我們看到在指定時間內,用戶所經過的最常見的那些路徑,了解到用戶進入應用后,后續分別都做了些什么,也可以了解到用戶是如何一步步離開應用的。

  以電商為例,買家從登錄網站/APP到支付成功要經過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。

  而在用戶真實的選購過程是一個交纏反復的過程,例如提交訂單后,用戶可能會返回首頁繼續搜索商品,也可能去取消訂單,每一個路徑背后都有不同的動機。

  與其他分析模型配合進行深入分析后,能為找到快速用戶動機,從而引領用戶走向最優路徑或者期望中的路徑。


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