结合「用户决策模型」,怎么高效晋升转化率?
本文摘要:订阅专栏撤销订阅 大众号:候机搏发。一些产品考虑。688916本文作者曾将一个「非电商类产品」的全体转化率提高了1倍以上,本片文章总结了作者当时所实践的方法,B、C端产品通用,与我们分享。(电商产品在这方面也能够看作是一种特例,也能够应用此方法)。关
订阅专栏撤销订阅 大众号:候机搏发。一些产品考虑。

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本文作者曾将一个「非电商类产品」的全体转化率提高了1倍以上,本片文章总结了作者当时所实践的方法,B、C端产品通用,与我们分享。(电商产品在这方面也能够看作是一种特例,也能够应用此方法)。

关于转化率的重要性,这里不再赘述了,相信点开文章的你一定了然于胸。

提到转化率提高,天然少不了用户细分、漏斗分析。

虽然网上也有不少关于漏斗转化分析的评论,但较多的是评论怎么做漏斗分析,关于怎么去落地实践落地,寻找提高转化的方法,现在评论的还相对较少。

同时,大都评论集中于电商产品,非电商类产品评论相对较少。

电商类产品因为其本身属性的特殊性,其页面拜访漏斗和用户决策漏斗全体上匹配度比较高,优化起来方向也相比照较明确些。

但关于非电商类产品,使用一般的页面拜访漏斗来分析优化产品,可能就没有那么轻松了,下文会详细论述。

本篇以非电商类产品为例,着重于评论怎么结合「用户决策模型」,通过体系化的方法,高效的去提高产品的转化率,重点论述实践落地的方法。

整个方法可以拆解为以下4步,本篇将侧重于第2、3步的介绍:

寻找北极星指标 重视用户决策漏斗 重视用户决策模型 灰度发布 + A/B Test 验证方案有用性 01 寻找北极星指标

北极星指标也叫仅有要害指标(OMTM,One metric that matters),是产品现阶段最要害的指标。

它应该是与事务高度相关、且能直接衡量产品价值的巨细,也就是可以衡量产品策略的优劣。

类似于GMV,人均毛利率等这种指标。北极星指标不一定是一个,但不宜过多。

关于北极星指标的选取,网上评论文章很多,这里不再重复造轮子了。

我们需要结合本身的事务,选取契合本身事务的北极星指标,用于评价我们的产品改善是否正向。

北极星指标也就是我们最终需要去提高的转化率指标。

02?重视用户决策漏斗

所谓用户决策漏斗,便是用户在你的产品上完成最终方针之前,需要顺次做出的子决策漏斗。

重视用户的决策流程漏斗,能协助我们更好的找到方向。

其与传统页面拜访漏斗的主要差异在于,页面拜访漏斗的重视点在产品本身,而用户决策漏斗的重视点在用户。

哪一个更加有用,显而易见。

这里我们以房产租赁类平台来举例说明,这类平台一般线上不触及到详细交易,大多终止于手机咨询环节。

1. 我先来看看传统的「页面拜访漏斗」,大致是这样的

这个漏斗的缺陷至少有以下两点:

1)当我们过度重视页面拜访漏斗时,容易堕入到对其时漏斗各个环节的优化,忽视了对漏斗本身进行优化。

有时分产品流程本身设计的是有问题,或者存在更加高效的流程。假如专注于其时的页面流程漏斗,将很难发现此类问题。

2)假如只重视漏斗内单个环节转化率的提高,容易按下葫芦起了瓢——捉襟见肘。乃至有可能带来负面效果,导致全体转化率的下降。

比如第3步到第4步的转化率提高,

或许是用户更难找到自己满意的房源了,所以只能去更多的查看房源;

又或许是用户在列表页看不到一些要害信息,只能点到房源概况页里去看,点进去之后发现不满意,又关掉了。

上述两种状况,都提高了用户的决策本钱,肯定是有损转化的。

所以,以这种漏斗导向来改善产品,容易将产品带进死胡同。

毕竟为了完成方针,产品主管容易形形色色的方法都去尝试,也许有不少能提高其时环节的转化率,但其间真正能提高漏斗全体转化率的极可能没有那么多。

剩下的那些无效调整,反而会添加用户的决策本钱。

2. 我们再来看看「用户决策漏斗」,大致是这样的

这个漏斗的优势至少有以下三点:

1)用户决策漏斗是依照用户的决策流程来搭建的,因此,提高每一个环节的功率都可以直接带来全体功率的提高,为全体转化率带来正向影响。

2)页面流程漏斗是依托于用户决策漏斗而设计的。

为了匹配用户决策漏斗,可以设计出很多种不同的页面流程,其时线上的页面流程可以了解为只是所有备选方案中的一个,显然其时这个流程可能不是最优的。

因此,重视用户决策漏斗是一个相对更优的选择。

3)当我们聚焦于用户的决策漏斗时,我们能站在用户的角度去考虑,可以从更加本质的层面去考虑怎么去提高转化。

用户决策漏斗中的一个决策环节,可能会对应着页面漏斗中的多个页面流程。

比如「找到平台后拜访着陆」这个决策环节,

用户有可能决策在任何页面,而不一定是我们预想流程中的官网或者列表页。也可能在楼盘页、房源概况页、专题页等等。

再比如「寻找适宜的房源」这个决策环节,

用户有可能通过查找、列表页筛选来寻找房源,也能通过楼盘页面来找特定楼盘的房源,还能通过概况页引荐/列表页引荐来寻找算法引荐的房源等等。

有无发现当聚焦于决策流程后,思路会开阔和明晰很多?

我们需要重视的核心点就是用户在这个决策环节的转化率。

一切能有助于提高用户在这个环节的决策转化率的都可以去做。

也许是对现有模块的优化,也许是打造一个新的模块,对现有页面流程做全新调整,只需能提高用户在相应决策环节上的转化率,都可以去做。

03?重视用户决策模型

关于第2点中提到的用户的每个决策环节,考虑这个问题:

用户在该环节的决策模型是什么?

可以通过下面4个问题来大约评价用户的决策模型:

用户在其时环节,最重要的方针是什么? 用户为了完成其方针,需要完成的最重要的使命是什么? 哪些多是激励用户「完成其时环节并进入下一环节」的主要因素?找出最重要的三个。 哪些多是导致用户「抛弃其时环节并脱离」的主要因素?找出最重要的三个。

以上4个问题,可以结合本身对事务的了解,再结合事务调研、用户调研的方式来收集结论。

完成上述几个问题,一般就可以有产品改善的方向了。

我们再以「寻找适宜的房源」这个环节为例:

用户在这个环节最重要的方针是找到匹配本身需求的房源(以下简称合意房源); 最重要的使命是,在筛选/查找房源,查看房源信息; 较为容易的找到合意的房源、有较多合意的房源可供选择、能较为轻松的判断房源是否合意、房源都是真实且在租的,这些可能都是激励用户完成其时环节,进入下一环节的重要因素; 筛选流程杂乱、查找召回成果差、信息架构紊乱,这些可能都是导致用户抛弃其时环节并脱离的重要因素。

我们再结合本身了解和调研状况,对各个因素设立影响权重,综合下来便是用户在该环节的决策模型。综合用户在各个环节的决策模型,就是用户在你的产品上的全体决策模型。

接下来就是到详细的产品方案层面了。

我们结合用户的决策模型,加强决策模型中的正向激励部分的正面效应,减少决策模型中负面因素带来的负面影响。

依照这个大的方向来开展,最终用户的决策转化天然能提高。

比如,针对「较为容易的找到合意的房源」这个因素,我们可以做千人千面,个性化引荐;针对「有较多合意的房源可供选择」这个因素,我们可以去驱动事务团队将更多的房源收录到平台类等等。

04 灰度发布 + A/B Test 验证方案有用性

在第3步中,针对用户的某个决策环节,我们评价出了用户决策模型,并找到产品改善的方向。

进而我们可能会研讨出几套方案,并抉择上线其间一套方案。

但究竟我们的方案有无效果?多个方案中哪一个方案更优呢?

很多时分我们很难明确一个方案上线后是否真的有用、或者多个方案里究竟哪一个更优。

这时候就需要祭出我们的神器「灰度发布」和「A/B Test」了。

1. 灰度发布,就是只对产品的一部分用户上线新方案

灰度发布可以防止新的产品方案在被验证有用前,对太多用户形成影响。

微信就常常选用灰度发布来实验新功用,比如近期的视频号,刚开始就是灰度发布的。

假如我们只有一个备选方案,选用灰度发布,也就适当于对新方案和其时线上版本进行了「A/B Test」。

2. 「A/B Test」就是对多个产品方案同时发布上线,然后依据数据反馈确定最终方案

也就是让用户来投票选择。

它可以很大程度上防止我们的拍脑门决策。

网上对「A/B Test」的介绍现已很多了,这里就也不再重复造轮子了。

需要留意的是「A/B Test」设计之初一定要考虑好后续的归因,也就是能知道哪一个当地的调整也可能带来正向效果。

所以,方案有用性的验证方法就是,结合灰度发布和「A/B Test」,再依据我们的北极星指标来评价判断。

哪一个方案能给北极星指标带来更多的增加,哪一个方案就是优势方案。

在评价出优势方案后,也能进一步验证究竟哪些是用户在决策过程当中更重视的因素,我们再去想方法继续的加强它即可。

假如我们的所有方案数据都不太抱负,那就要考虑下是否是我们评价出来的「用户决策模型」有问题,或者是产品方案没有解决用户真正重视的因素。

05?写在终究

以上我们以房产租赁类平台为例,介绍了提高转化率的体系方法。

终究,我们再来总结下,全体上可以分为4大步:

寻找北极星指标 重视用户决策漏斗 重视用户决策模型 灰度发布 + A/B Test 验证方案有用性

其间第1、3步的难度相对大些,第2步次之,前三步完成了,第4步一般可以瓜熟蒂落。

核心是要找对方向,找到用户的决策漏斗和决策模型,以上两点找准后,产品方案天然就能够有用的设计出来了,再搭配灰度发布和A/B Test,产品转化率的提高天然更加高效。

在实践中,有时可能需要对用户进行细分,因为不同的用户群体,其决策漏斗可能会有些差异。

这里为了论述便利疏忽了这一部分。

实践应用中,我们在确定用户细分规则后,针对每一个细分用户群体,分别开展上述2、3、4步即可。

这套方法关于B、C端产品是通用的,B、C端只是客户/用户的决策漏斗和决策模型有所差异,本质相通。

 

作者:候机搏发? 大众号:候机搏发(ID:houji2bofa)。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。


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