转化率低？应该这样做数据分析！

在互联网业务中&＃xff0c;转化率无处不在&＃xff1a;

• 投放转化率&＃xff1a;有多少人从广告链接&＃xff0c;进到我们的商品页面&＃xff1f;

• 购买转化率&＃xff1a;有多少人在商品页面下单买货&＃xff1f;

毫不夸张的说&＃xff0c;转化率就是互联网业务的核心。没有转化率支撑&＃xff0c;再多用户活跃&＃xff0c;再多新人注册&＃xff0c;再多广告阅读&＃xff0c;都是纸面上的虚假繁荣&＃xff0c;因此转户率如果降了。常常引得老板大吼&＃xff1a;快分析原因&＃xff01;然而数据分析师给的分析结论&＃xff0c;常常不令人满意。今天&＃xff0c;我们就系统讲讲转化率的问题。

问题场景

某K12在线教育行业&＃xff0c;卖课程的大概流程是&＃xff1a;广告投放→用户注册→销售邀请试听→试听后销售跟进→客户下单。广告投放由市场部负责&＃xff0c;在超过20个渠道分散投放。销售部负责跟进客户&＃xff0c;课程部负责出课程。现在8月份1-15日&＃xff0c;最终转化率&＃xff08;流程起点到终点的转化率&＃xff0c;广告投放→客户下单&＃xff09;暴跌60%&＃xff0c;问&＃xff1a;如何分析转化率下降问题。

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转化率分析的基本做法

转化率分析的最基本做法&＃xff1a;

1、梳理业务流程&＃xff0c;先看有几个环节

2、统计过程数据&＃xff0c;每个环节多少人&＃xff0c;到下个环节还剩多少人

3、统计分类数据&＃xff0c;如果总流程由若干子流程构成&＃xff0c;分别统计子流程数据

比如本问题场景。基础业务流程包括5个步骤广告投放→用户注册→销售邀请试听→试听后销售跟进→客户下单&＃xff0c;因此就有四步转化率&＃xff1a;

1、广告投放→用户注册

2、用户注册→销售邀请试听

3、销售邀请试听→试听后销售跟进

4、试听后销售跟进→客户付费

同时&＃xff0c;由于市场部有20个以上投放渠道&＃xff0c;所以存在20个以上子流程。基于以上信息&＃xff0c;我们可以归纳转化过程如下图。

由于在转化过程中&＃xff0c;每个环节都有用户流失&＃xff0c;因此也有形象的叫法&＃xff0c;管它叫漏斗模型——如同漏斗一样&＃xff0c;越往下越小。

 2 

转化率分析的常见错误

很多新手同学&＃xff0c;做完这个所谓的漏斗就开始下结论了&＃xff1a; 

• 转化率低&＃xff0c;因为试听→客户付费转化率太低

• 转化率低&＃xff0c;因为A渠道的转化率太低

• 所以&＃xff0c;我们要把试听→客户付费转化率搞高&＃xff01;

• 所以&＃xff0c;我们要少做A渠道转化率搞高&＃xff01;

以上回答&＃xff0c;可是基于漏斗模型分析结论呢&＃xff0c;老板听了肯定开心

开心个屁咧

这就是转化率分析的最大问题&＃xff1a;简单的复述数据&＃xff0c;没有任何分析结论。只要老板不是瞎子&＃xff0c;肯定能看到转化率太低&＃xff0c;只要老板不是傻子&＃xff0c;肯定是想搞高。问题是&＃xff1a;怎么搞&＃xff0c;谁来搞&＃xff0c;搞到多高&＃xff0c;为啥是搞高不是换一个。

老板希望听到的分析是&＃xff1a;

• 转化率低&＃xff0c;是因为产品竞争力差

• 转化率低&＃xff0c;是因为广告投放偏差

• 转化率低&＃xff0c;是因为销售话术不行

这些才是真正的分析结论

然而如何把10000人&＃xff0c;5%这种数据&＃xff0c;对应到一个业务上的具体原因呢&＃xff1f;想破解这个难题&＃xff0c;得回答三个核心问题。

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转化率分析的强化方法

第一个问题&＃xff1a;转化率有没有上限&＃xff1f;

答&＃xff1a;肯定有&＃xff01;

世界上最强产品力莫过iphone、莫过特斯拉、莫过微信。这哥仨都还没有普及到人手一个&＃xff0c;更不用说你那些品牌弱、产品抄袭的小产品。所以一个渠道、一个产品品类&＃xff0c;其转化率存在先天上限。明白了这一点&＃xff0c;就可以对广告渠道、产品、销售进行转化率分类&＃xff0c;看清楚哪些是A级&＃xff0c;B级&＃xff0c;C级。

有了分级&＃xff0c;就有了分析的基准线。当我们发现广告渠道、销售人员登记、产品结构发生变化的时候&＃xff0c;就能把一个数字上变化&＃xff0c;和业务动作关联起来。这样就能一定程度上&＃xff0c;把数据推导到业务动作&＃xff08;如下图&＃xff09;。

注意&＃xff0c;基于一个月的分类可能是不稳定的。比如销售转化率&＃xff0c;很可能有四种形态。如果真出现下图所示的&＃xff0c;完全随机的业绩分布&＃xff0c;那说明销售在整个流程中的作用就是听天由命&＃xff0c;很随缘的&＃xff0c;就没必要设基准线。其他场景下&＃xff0c;则可以灵活设置基准线&＃xff0c;没必要一刀切。

第二个问题&＃xff1a;转化率能不能改进&＃xff1f;

答&＃xff1a;肯定能改。

改进的效果可能有两种

局部改进&＃xff1a;只对转化某个环节有作用

全局改进&＃xff1a;对各个环节都有作用

比如本问题里&＃xff0c;广告投放改个文案标题&＃xff0c;就只影响用户点不点击广告&＃xff1b;销售跟进话术&＃xff0c;只能影响试听过用户。但是课程内容增加&＃xff0c;课程价格下降&＃xff0c;则会影响全过程。毕竟用户是来买产品的&＃xff0c;产品便宜了&＃xff0c;产品内容多了&＃xff0c;都会更吸引力。这些环节的优化效果是可预期的&＃xff0c;因此可以做深入分析。

所以有了基准线以后&＃xff0c;要每一期收集业务改进动作&＃xff0c;预判指标变化方向。把开放题变成检验题。这样就能避免干巴巴的说&＃xff1a;上升下降&＃xff0c;而是一定程度上对应到&＃xff1a;因为本次改进发挥了作用/因为新产品不受用户欢迎。

要注意&＃xff1a;改进不见得全都是我方发起的&＃xff0c;也可能是对手发起&＃xff0c;引发我们被动改变的。比如

• 对手挖了我们的人

• 对手大降价促销

• 对手上了爆款产品

因此收集对手动作同样重要。并且对对手的动作的业务效果&＃xff0c;要有预判。对手做的会对我们产生局部影响&＃xff08;比如推出一个英语爆款&＃xff0c;那会影响我们的英语课&＃xff09;还是全局影响&＃xff08;对手全部降价50%&＃xff09;&＃xff0c;对手啥时间开展的动作&＃xff08;从这个时间起开始统计影响&＃xff09;&＃xff0c;都要有记录和预判&＃xff0c;这样能一定程度上补充信息不全的问题。对外界环境变化做出判断。

第三个问题&＃xff1a;低了是不是一定要搞高&＃xff1f;

答&＃xff1a;肯定不是。

比如广告投放&＃xff0c;如果一个渠道质量很差&＃xff0c; 市场部可以选择放弃这个渠道&＃xff0c;转投其他人。销售转化率低&＃xff0c;完全可以放弃对销售的培训&＃xff0c;转而靠产品、价格吸引人&＃xff0c;甚至故意用看似低级的广告&＃xff0c;逆向选择客户&＃xff08;这一点在保险、电话销售、传奇类游戏等等领域屡见不鲜&＃xff09;。所以低了到底要不要搞高&＃xff0c;完全看业务部门的策略。

这样梳理&＃xff0c;就发现了影响转化率的第三条暗线&＃xff1a;业务策略。业务策略的变化&＃xff0c;更多体现在各子流程份额的变化&＃xff0c;而导致的整体转化率变化。每一期收集业务策略方向&＃xff0c;预判份额变化&＃xff0c;把开放题变成检验题。就能一定程度上对应到业务动作&＃xff08;如下图&＃xff09;

注意&＃xff1a;业务策略不见得都会成功&＃xff0c;很有可能失败&＃xff0c;从而导致一些负向变化。特别是对第一次采用的策略。因此不要听信业务说什么“这么做很符合逻辑呀&＃xff01;”再符合逻辑&＃xff0c;也得数据说话。做策略调整的时候&＃xff0c;要谨慎观察效果。

 4 

小结

经过这三个问题强化&＃xff0c;在一定程度上&＃xff0c;我们能把数据变化&＃xff0c;归因为&＃xff1a;

• 渠道质量先天性下降

• 销售人员培训不足

• 新课程不受欢迎

• 对手降价针对

等等&＃xff0c;从而提供更有价值的分析建议。

这些分析建议&＃xff0c;基于&＃xff1a;

1、对渠道、销售、产品基础情况有分级

2、对全流程转化率有长期监控

3、对业务策略&＃xff0c;改进动作有收集和预判

4、对竞品动作有收集和预判

少一个&＃xff0c;都没法深入下去

然而同学们也注意到了&＃xff0c;在上边的讲解里&＃xff0c;陈老师反复使用了“一定程度”&＃xff0c;因为即使你全都都做了&＃xff0c;还是会遇到一些稀奇古怪的问题。或者说&＃xff0c;转化率分析的真正难点根本不在这里。

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转化率分析真正难点

转化率跌了50%

• 市场部说&＃xff1a;投放到注册转化率没降&＃xff0c;所以我没有问题&＃xff01;

• 销售部说&＃xff1a;人员和话术没变&＃xff0c;咋可能怪我

• 课程部说&＃xff1a;课程上个月都卖很好&＃xff0c;咋可能睡一觉就不行了&＃xff01;

总之都不怪我&＃xff01;

请数据分析师深入分析&＃xff0c;到底用户不买&＃xff1a;

百分之多少因为广告

百分之多少因为销售

百分之多少因为产品

百分之多少因为本泽马

百分之多少因为竞争对手

百分之多少因为用户自己不想买

谢谢&＃xff01;

那么问题来了&＃xff0c;作为数据分析师

你信谁&＃xff1f;

你信了一个人&＃xff0c;怎么面对其他人&＃xff1f;

这才是转化率分析的真正难点。大家都在甩锅&＃xff0c;非要你切出1、2、3&＃xff0c;咋办&＃xff01;有兴趣的话&＃xff0c;本篇集齐60个在看&＃xff0c;我们下一篇来分享如何解答这个问题&＃xff0c;敬请期待哦。

原创精选&＃xff1a;

• 活动效果的数据分析&＃xff0c;这样做才对&＃xff01;
  

• 数据运营体系&＃xff0c;该如何搭建
  

• 数据分析&＃xff0c;这样满足运营的需求
  

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