四大触点,教你从“用户视角”构建数据分析体系
做增长、做产品其实和谈恋爱的道理是一样的,想要把这件事情做好,需要建立一个好的用户基础,站在用户(女朋友)的角度看待问题、发现需求、建立场景、提出解决方案,这种需求大到可以是产品的改版,小到可以是一个模块的点击迭代。
所以我们在做增长的时候可以围绕用户的旅程出发,以App举例,当用户准备使用产品的时候,用户的旅程是从下载到启动到产品感知、用户激活、深度体验到最后的留存或流失,如果从用户的角度进行思考,我认为可以汇总为以下几个大的方面:
- 用户是否顺利的进入产品?
- 用户是否快速的感知价值?
- 用户是否正常的完成转化?
- 用户是否需要更多的关怀?
一、贴合用户体验打造“开场”场景
当用户进入到App后,很多产品都会设有开屏场景,开屏的健康的打开率为93%。很多开屏页面过多,流程过长,跳过按钮不明显,点击人数过少、开屏图片过于“专业”让用户读不懂。好的用户体验是开屏简洁、风格接地气、文案易理解,这样的设计可以让流失率下降,成本降低。
开屏后,很多企业会直接要求登录环节, 很多App仍停留使用用户名和密码登录,登录平均耗时 20秒,用户需要输入2次,且手机验证码经常被拦截,用户的习惯已经趋于一键搞定所有,能记住的信息不多。一键登录会成为未来主流的登录方式,从友盟+观察到的数据,一键认证可以将用户登录时间缩短到1秒内、转化率提高20%。
二、通过数据分析找到高价值的功能点
1. 常用数据指标
产品经理同学可以参考以下常用指标进行数据分析:
- 渗透率:代表着这个功能的价值,比如这个功能藏得很深且有价值,用户还可能点进去,就说明是不错的;所以指标有日活渗透率、曝光点击率。
- 转化率:功能价值和用户体验的表现, 代表流程的转化是否顺畅,关注下一步/上一步的到达情况以及到达人数等。
- 用户路径:用户的行为会比较发散,需要产品里的哪条路径是产品经理规划的最主要路径,主路径流失的分支用户从主路径引走。
- 留存率/流失率:用户的留存率,是App激活再到下一次的启动,实际上我们还可以分析一些功能或者功能使用的留存率。
- 分布:体验产品粘性,比如频次、活跃天数分布等。
- 稳定性:包括崩溃、网络请求错误或超时、响应速度慢、列表滚动卡顿、流量大、耗电等,这其中崩溃带来的影响是最为严重的,它直接造成了关键业务中断、用户留存率下降、品牌口碑变差等负面影响。
2. 常用分析类型及思路
- 功能/体验分析:在做功能或体验分析时,首先应该看功能/体验的入口在哪,不同入口的引流情况;功能进入后,到达最后一步的转化效果是否顺利;出口的转化如何。其次要做一些成交和营收的转化分析,每个功能都可能对应产品的商业模式,需要知道这个功能带来的收入或其他价值,最后看留存和转化。
- 页面/场景分析:首先要看这个页面下按钮的点击交互率,按钮的点击频次。其次要看按钮点击的频次代表着用户的喜好。最后看页面核心功能的入口转化以及用户的留存。
- 内容策略分析:首先要看曝光点击率,比如一个活动或一个浮窗的功能。其次要看有效交互率,用户点了这个功能之后可能是误点,所以要看真正用了这个功能的用户。最后看深度转化率,也就是用户使用的深度是什么样的。
3. 激活模型
刚才介绍了用户从开屏到注册,再到产品体验,用户在经历了这些过程后,需要切切实实感受产品体现的价值,才可能会成为长期留存的高价值用户。这就需要用到激活时刻的内容,也就是通常所说的 “Aha” 时刻。产品经理可以按照下方的模型分析自身产品的激活点在于哪里。即新用户,在多产时间内,完成了多次的什么行为。
很多的企业会把注册登录就算激活了,实际情况往往不是这样的,激活点的确定需要通过分析,找到活跃用户或者流失用户之间的行为差异,去了解这些差异行为背后的核心诉求。然后通过运营手段或者产品策略去满足用户的这类诉求,达到激活点。
4. 如何寻找激活点?
实际业务中,新用户的激活可能是通过多种用户行为的组合完成触发,而且不同特征的用户可能产生的行为也是不一样的,感受到的产品价值也是不一样的,激活的时间节点也是一样的。但激活时刻,就是需要产品经理同学,找到一个最可能让大部分新用户感受到产品价值的行为,从而给新用户激活策略找到一个清晰的行为目标。
找激活点的方法,提出备选行为:先自身进行设想,产品中哪些行为可以帮助新用户感知到价值,列出这些行为,在提出这些行为的过程中,我们要注意以下几点
- Who:用户是谁?新用户,还他有什么特征
- What:用户用这个产品要解决的需求是什么?
- Why:用户基于什么原因提出了这个需求?
- Vs:用户还可以通过什么其他的途径解决这个需求
用户调研:用户可以很直观的说出产品价值在哪。
- 长期活跃使用的用户;
- 注册后离开的用户,哪些功能或体验无法满足;
- 注册后活跃使用的用户,做了哪些动作,有什么深刻体验;
我们可以通过这三种人了解,快速知道哪些行为、哪些功能是对用户产生价值的;产品经理可以绘制留存曲线,曲线应包含所有的核心行为,通过这样的留存设置去找到每一个关键行为的频次,对用户留存的变化。
用户对于关键行为做的越多,理论上留存率会越多,但在留存曲线中可能会存在一个拐点,就是用户激活的点;以医疗行业为例,新用户激活点就是完成两次保健品购买,因为保健品短期不能见效,当两次之后用户会感受到产品价值,就是激活点。
三、从5W2H方法分析业务转化效果
用户从开屏注册到体验产品,叫激活;一些较好的用户,必不可少的会去完成一些业务漏斗流程,面对漏斗转化时,我们要思考什么,可以从5W2H的角度去思考:
- 什么算流失了:淘宝,大家都用过,加购后,不一定当天购买,有可能第二天发工资买;但机票不一样,第二天可能价格变了。
- 什么人流失了:他们有什么特征么,在原来航司会有黄牛党,会一直下单后不支付,一般都集中在某个地区。
- 什么时候流失:用户在这个页面停留了多久流失掉,是不感兴趣误点,还是什么。
- 什么地方流失:具体的功能按钮或页面,还是直接退出。
- 为什么流失:因为引导不足,按钮不明显?还是在做其他考虑?
- 怎么流失的:用户会不会有具体的行为动作,能否通过个人行为序列,表达出问题原因。
- 有多严重:流失有多严重,对业务产生了多大的一个影响。
如果我们要做一次漏斗的分析的话,或者是要做一次业务流程的分析的话,那我们的流程是什么样的呢?
1. 建立漏斗,规范化分析流程
第一个环节要去建一个漏斗,以友盟+服务的一款航司App为例,通过漏斗细分了解渠道用户的特征;在这些小的维度下,漏斗的转化有没有明显波动,如果有波动就可以定位到一个维度的问题;如果没有,可能是最大的流程转化/产品体验出问题。在这样的一个例子下,航司的转化率是21.9%。
其次要进行微转化分析:需要知道流失的用户是谁,他们去了哪?通过流失人群的路径进行分析到他们去了哪些地方,在流失页面中点了什么按钮,甚至可以进行个人细查,看具体的行为动作。
2. 数据表现到业务特征的提取,问题发掘到原因分析
1)场景1,机票搜索结果页的流失问题
在实际的分析过程中,我们发现某个用户在搜索机票后的结果页面,用户会频繁的点击“后一天”“前一天”的按钮,我们猜测用户可能是对价格敏感,需要查看买票时不同日期的价格是多少,但是他只能反复通过点日期按钮来获取。
我们还会发现用户点击机票列表的时候,会下拉机票显示出的不同仓位的价格展示,此时用户想要收回该列表,需要再次点击具体的航班,但实际的用户路径中发现用户会在这个页面和首页跳转频繁,而且每跳一次和搜索机票的维度是一样的;所以猜测用户并不能了解如何返回到机票列表页,他希望看不同航班的舱位的一些价格,但产品左上角的返回错误的引导让用户回到了首页,从而在该环节出导致了流失。
2)场景2,机票预定按钮点击到收银台的流失问题
用户进入到了预定页面的时候,去购买和下单,此时我们发现一个有趣的点:买机票时用户在信息的乘机人信息的填写页和预定页面会来回跳转。
经过测试,发现用户没有办法直接在预定页面的乘机人信息处填写自己的信息;需要多一条路径去填写信息,对于用户来讲,引导过于长,且新内容还需要不同的路径,这样做必然会导致用户流失。
3. 业务特征到解决方案的追踪,产品改进
基于以上的问题,我们做了这样的改版:
- 增加价格日历,保障快速查看,可以看到所有日期和价格;
- 强化了板块的差异性设计;
- 用户点击具体航班时,增加浮层页面,;
- 增加“添加乘机人”的按钮。
以上的转化流程,带来的效果是付费转化率提升了23.5%,每日新增了70万的收入。通过漏斗的建立和分析及问题解决方案的输出,从而达到这样的效果。
四、用户的精细化运营
用户从开屏到注册,到体验、激活、转化,都是产品直观给到用户的体验;对于用户来说,更希望给到被照顾的感知,这就涉及到了人群的主动运营,所以此时还需要去做的是——用户的精细化运营。
在这个过程中,先去定业务指标,确定初步受众人群,需要去对这些用户去做分层分析,面对不同用户进行洞察,设置不同人群详细的目标,再去做人群的触达和调优。
在这一运营流程下,有三个点可以更好的做这件事情:
- 私域跨端分析:友盟+基于算法能力实现私域多端的分析,可以基于多产品矩阵的生态加强行为分析场景,同时也将扩大用户标签建设的范围。
- 用户资产管理:很多企业还没有做好用户的资产管理,他们在做标签管理时还在用传统的表格或者数据库,这一步可以借力专业的第三方数据工具构建标签、用户管理、运营人群等。通过洞察,将私域+公域发散出更多的思维,比如某酒店用户大部分偏爱网络视频内容,推出联名会员卡可能是激活用户很好的营销手段。
- 多渠道触点:在发出消息的时候,不仅仅是App的Push、还有短信和应用类的触达,如果将所有的触点,归一化,统一建立起来,对于运营同学也是高效的体验。
用谈恋爱的思路做增长、用最懂“TA”的方式交互,通过数据洞察和构建更持久的用户关系。
作者:友盟+解决方案专家 李爽
本文作者 @友盟全域数据
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