提升訂單轉化率,做好這五大數據分析就夠了!

摘要：電商平臺的數據分析，應該關注五大關鍵數據指標和三個關鍵思路。五大關鍵數據指標是活躍用戶量、轉化、留存、復購、GMV；三個關鍵思路是商品運營、用戶運營和產品運營。

 

 文/張溪夢 Simon

電商平臺的數據分析，應該關注五大關鍵數據指標和三個關鍵思路。

五大關鍵數據指標是活躍用戶量、轉化、留存、復購、GMV；

三個關鍵思路是商品運營、用戶運營和產品運營。

下面我會詳細展開來講具體分析方法。

現在很多電商運營團隊缺少精細化運營和數據驅動的經驗和意識，但是電商運營正在成為電商自身增長越來越重要的因素。

近幾年電商行業的各大網站紛紛通過降價、促銷等方式來吸引用戶，KPCB 的調查報告顯示，2009 年到 2015 年全球移動端新用戶的增長率持續下滑，可以預計在 2016 年這一增速將繼續放緩。這意味人口增長帶來的流量紅利正在逐漸消退，用戶增長將更加乏力，那麼，通過單純的價格戰來吸引新用戶的方式還可行嗎？

嚴峻的市場市場形勢讓我們思考：

1）通過降價促銷來帶訂單數的增長，但是這樣的活動吸引來的真是你的目標用戶嗎？

2）現在很多電商運營團隊缺少精細化運營和數據驅動的經驗和意識，依靠價格戰這種野蠻生長的方式，一旦團隊面臨增長困境，又該如何應對？

Part1 | 電商行業需要關注的五大關鍵指標

在眾多的網際網路細分行業中，電商行業起步早，發展時間長，行業特徵顯著：

1）商品品類及 SKU 多，用戶覆蓋面廣，運營難度大；

2）總體上客單價低（除旅遊、奢侈品等外），強調留存與復購；

3）電商產品設計相對成熟，優化運營是重中之重；

4）電商行業競爭白熱化，精細化運營是衝出重圍的必備技能。

要想實現精細化運營，數據是必不可少的一個環節。電商網站要提高運營效率，至少需要五大關鍵指標：活躍用戶量、轉化率、留存、復購和 GMV 。

1）活躍用戶量是一個基本的指標，有 DAU（日活躍用戶）、WAU（周活躍用戶）和 MAU（月活躍用戶）三個層次；

2）轉化是一個非常重要的指標，電商運營需要關注主路徑、次路徑甚至精細到每一個品類 / SKU 的轉化率；

3）留存要從不同的時間周期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存；

4）復購則要從 3 個角度去看，復購用戶量、復購率和復購金額比；

5）GMV 是最重要的指標，我們的運營最終是圍繞這個來進行的。GMV = UV *轉化率*客單價。

 

Part2 | 商品運營：流量優化和品類優化

前面提到電商行業的一大特點是商品品類或者 SKU 非常多，那麼如此多的商品該如何運營呢？

這是三個電商 APP 的首頁界面（各家 Web 端布局也比較相似）：前兩個是京東和國美，屬於平臺型的電商；第三個是生鮮水果平臺，屬於垂直型電商。不難發現電商的產品在設計上非常類似，首頁上面呈現的是輪播的 Banner ，下面是活動專區。

在商品運營中，尤其是首頁商品更新速度快，我們要格外重視轉化，甚至要精確到不同時間區間、不同位置、不同商品的轉化率。然後根據轉化率，結合業務經驗，不斷調整運營策略。然而目前，即使是大型的電商網站，也沒有很好地做到這一點，對於每個商品品類 / SKU 的轉化率的分析仍存在一定的空缺。

商品運營有一個非常大的優勢：投入低，見效快，效果明顯，商品運營的本質是通過不同坑位、不同活動、不同商品的分析來提高我們的轉化率和 GMV 。

下圖展示了一個電商購買流程的主路徑：首頁——活動頁——商品詳情頁——支付完成。從精細化分析的角度出發，我們關注轉化路徑每一步的轉化率；通過分析不難發現最後一步「支付完成」的轉化率偏低。

我們更需要基於三個關鍵轉化「UV-點擊」、「點擊-加入購物車」、「購物車-支付成功」，對不同的商品進行比較分析，從而及時調整運營策略，下圖就是各個步驟的轉化率：

電商網站的運營節奏非常快，尤其是活動專區的「秒殺」、「搶購」等活動，需要實時監測 SKU 的更新變化。上圖中，某電商平臺進行了一次微信上的促銷活動，通過實時監測到對應的平臺訪問情況，便於運營人員及時調整運營策略。

電商網站上的商品品類非常多，每一個品類都應該有明確的定位，不同定位的品類應該有不同的運營策略。根據商品品類的利潤率、轉化率等表現，我們將商品品類分成 4 種：導流型品類、高利潤品類、高轉化品類、未來明星型品類。

1）導流型品類：利潤非常低，但是購買量大、市場需求大，目的在於導流。

2）高利潤型品類：利潤率高，希望用戶更多購買此類商品。

3）高轉化品類：帶量。

4）未來明星型品類：這是電商平臺的潛力股，雖然曝光量很低，但是轉化率極高。

明確了商品的品類後，我們就可以針對性地展開運營。

這是新型的波士頓矩陣，橫坐標代表商品的曝光量，縱坐標是商品的轉化率，圖中的每一個圓圈代表一個品類的商品。右上角的商品品類曝光量大、轉化率高，是現金流的重要業務；而左上角的商品雖然曝光率非常低，但是轉化率極高，屬於我們上面提到的未來明星型品類，對於這一類商品，我們在後期的運營中可以增加其曝光量。

Part3 | 怎樣進行用戶運營？

正如開頭提到的，隨著網際網路用戶增長速度的放緩，用戶體驗愈發重要，之前無目的的簡訊推送、APP 通知有可能使用戶厭煩，破壞用戶的體驗；甚至可能導致用戶退訂、卸載。

精細化運營的情況下，做好用戶運營主要從兩個角度出發：一是找到用戶留存的關鍵點；二是採取差異化的運營策略，區分不同的用戶群體，對不同群體採取差異化的運營方式。

1. 找到用戶增長的「魔法數字」

留住一個客戶的成本遠遠小於重新獲取一個客戶的成本，所以留存至關重要，它關係著一個平臺能否持續健康發展。

留存曲線分成三個周期，開始是震蕩期和選擇期，經過這兩個周期，如果用戶能夠留下來，就會進入一個相對平穩期。

在矽谷流向的 growth hacking 中，經常提到 magic number（魔法數字）。

那麼作為一個電商平臺，你的平臺的魔法數字是什麼？

以某電商平臺為例，在該網站上 7 天內完成 3 次購買的用戶的留存度（紅色）是一般用戶（綠色）的 4 倍左右，因此在一周內讓用戶完成 3 次購買就是他的魔法數字。

2. 差異化的運營策略

不同用戶的活躍度、商品偏好、購買決策階段都各異，我們需要採取差異化的運營策略。差異化的運營策略主要從3個角度出發：基於用戶的活躍度、基於用戶對不同商品的偏好、基於用戶所處的決策階段。

基於用戶的活躍程度，我們可以將用戶大致分成「流失用戶」、「低頻活躍用戶」和「高頻活躍用戶」。一般情況下，一個用戶 30 天甚至更久沒有登錄你的平臺，我們基本可以認為該用戶流失了。對於流失客戶，是否要考慮採取召回策略。30 天內活躍 10 天以上的高度活躍用戶，我們是否可以向其推薦更多精準的商品。

其次基於用戶對不同商品的偏好，我們採用用戶分群，將用戶區分成「美妝類」、「鞋帽類」、「數碼類」、「書籍類」等不同群體，然後精準推送新品。

最後，基於用戶購買決策的不同階段。一個標準的購買流程，先後經歷「首頁瀏覽/搜索——瀏覽商品詳情頁——商品對比——加入購物車——支付成功」等幾個環節，用戶在每一個節點都處於不同的決策階段。我們從維度（屬性數據）和指標（行為數據）出發，對用戶分群，如「領取了優惠券，但是未使用」的用戶，採取精準的推送。我們從 GrowingIO 提供的 API 導出這些用戶的 ID 和屬性，然後對接企業內容的 CRM 或者 EDM 進行精準的推送和提醒，刺激用戶的轉化。

Part4 | 優化產品的轉化效率

目前電商產品的設計總體成熟、界面布局類似，我們主要結合用戶的使用情況去優化產品。我們的思路主要是：優化產品不同路徑的轉化率，注重用戶點評的管理。

1. 優化產品，從轉化做起

一個購買行為可能有多種轉化路徑：

1）首頁——商品——訂單轉化

2）首頁——商品列表——詳情頁——訂單轉化

3）首頁——搜索——商品列表——詳情頁——訂單轉化

4）首頁——單坑位Banner——活動頁——詳情頁——訂單轉化

除了不同路徑的轉化率，我們還關注轉化的每一步：

上圖利用 GrowingIO漏鬥功能展示了一個用戶的購買流程及每一步的轉化率，我們發現「加入購物車」到「支付成功」的轉化率不到 1/3，偏低，需要排查具體的問題出在哪裡。

一旦覺察到問題可能存在，我們就需要層層下鑽，直接抵達問題的核心。我們通過用戶分群，將「提交訂單，但是未支付完成」的用戶全部篩選出來。然後抽出 3-5 個符合條件的用戶，藉助「用戶細查」仔細觀看每個用戶的操作流程，一般就能發現問題了。

2. 用戶評價的重要性

越注重用戶體驗的商品，用戶評價的管理就越重要，例如旅遊類商品、生鮮類商品、鞋服類商品等。

藉助轉化漏鬥，我們發現觀看過「商品評價圖片」的用戶的購買轉化率是一般用戶的 4 倍，但是其數量只佔總體的 1/10。如果我們能引導用戶參與點評，將優質點評展示給更多的新用戶，那麼我們的總體購買轉化率將會有更大的提升。

______________________________________________________

張溪夢 Simon

Growing.IO CEO，世界前十位前沿數據科學家

知乎主頁：https://www.zhihu.com/people/simonzhang1