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如何通过“三张”用户流转地图,提升关键节点转化?

GIO 增长团队 2020-11-13
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来源 / GrowingIO 2020 增长大会(上海)
作者 / GrowingIO 商业分析经理 史晓璐


大家好,我是 GrowingIO 商业分析经理史晓璐。在服务上千家客户后,基于业务诊断与运营驱动的项目经验,GrowingIO 分析师团队总结提炼出了一张能够反映业务断点、帮助业务人员快速洞察问题的用户流转地图。

今天,我将基于“三张”用户流转地图展开分享,通过今天的分享,你将习得在不稳定市场格局下,如何利用用户流转地图把握机会,打造差异化壁垒,撬动用户增长。


1. 什么是用户流转地图

GrowingIO 在业务实践中,发现企业管理者、产品经理和运营人员在数据处理中普遍面临四大痛点:

  • 分析问题时容易陷入细节,忽略业务全局;

  • 拥有看数工具却无完整的数据分析体系,难以定位问题原因;

  • 结果数据难以归因,无法洞察各渠道、各因素对最终结果的贡献率;

  • 日常优化、产品迭代过多依赖职业敏感度的“拍脑袋”式决策,而非数据驱动。

用户流转地图就是针对上述痛点,从众多业务细节中打磨而成的。一句话概括,用户流转地图是全面展示业务流程、快速发现业务断点的工具,是能够持续为业务团队赋能的操作手册。

在实际业务中,我们常常会收到描绘用户流转路径的需求。即通过层层拆解,找到每一条促成最终关键结果的链路,理清用户转化的来龙去脉。一般情况下,大家所期待的用户流转地图是一张清晰简洁的流向图(如下图左侧所示)。



然而,经过分析师艰难地处理完海量的用户行为数据、事无巨细地描绘出每个流转过程后,结果却往往如右图所示。

尽管这张图背后有非常完整的数据模型,全面、细致、准确地描绘出每位用户的流转过程,但使用者却无法根据其做出任何有价值的业务洞察。

这张图警示我们,完美的数据模型未必是好的业务模型,只见数据不见业务很容易落入问题分析的“死胡同”。

今天我要分享的用户流转地图看上去不见得像右图那样高大上,但它却是 GrowingIO 扎根业务,从实际业务中精心打磨出来的,期望能够帮助业务人员一览业务全貌、洞察业务痛点、明确优化方向并规划迭代路径。

具体而言,为什么是描绘“三张”流转地图?所谓“三张”实际是在强调三层的概念。



第一层是全域流转地图,用于诊断全局业务,方便业务人员找到业务断点进行下钻。

第二层是平台流转地图,主要分为三大板块。一是站外渠道,观察平台的流量分发情况,识别异常渠道;二是平台流转,可通过代入平台 App、小程序、网站等数据评估平台效能;三是裂变转化,即通过绘制裂变流转地图定位裂变断点。

第三层是局部流转地图,平台流转地图下钻后可得到两种类型的局部流转地图。一种以功能维度划分,如下钻搜索功能,找到搜索转化瓶颈;另一种以日常活动为维度,从活动的流转地图洞察活动流程的断点,探索或构建新的路径。

综上,用户流转地图的核心目标,是通过「公司战略-产品策略-具体产品」三层逐步深入,评估线上各环节转化效率并找到转化断点,进一步下钻局部流转地图,找到优化点,并根据各转化节点之间的关联,找到新的转化路径,开拓新的增长点。

将它的功能用九个字概括,可以总结为「评效能、看瓶颈、开新路」

仅有概念和定义可能过于抽象,接下来我将为大家介绍三个案例,和大家分享在流量变现、低频高客单、电商 / 新零售等高频低客单这三大类行业中,用户流转地图是如何发挥作用的。


2. 新建产品路径,内容产品付费转化率提升 80%


该内容产品以出售付费课程为主要盈利模式,课程价格在 2000 左右。这类型产品主要以内容变现为主,知识付费、音视频及一些垂直类的内容社区,都能从这个案例中得到借鉴。

本案例通过用户流转地图,层层下钻,找到转化断点,最终推动付费转化率提升 80%。



2.1 全域流转地图:内循环+外循环引领增长

在该产品的全域流转地图中,我们将产品与用户的互动划分为 9 个关键动作:

  • 渠道:包括线上泛媒体、KOL、抖音等线上渠道和户外媒体等线下渠道,从外部为产品导入流量。

该产品的特殊之处在于,除了常见的导流至首页页面外,外部流量还会导引至「我的」页面。「我的」页面主要呈现用户昵称、使用等级、站内积分等个人信息。

GrowingIO 分析师团队发现,用户进入「我的」页面频次越高,用户的留存和产品黏性也越高。

  • 流量分发:通过内容、功能、搜索、列表等将流量分发至对应页面。

  • 成长体系:借助标签、测评、任务等用户感兴趣的活动方式,提升用户活跃度,增强留存黏性。

  • 社交系统:通过建立内容生产者与消费者的社交关系,提升用户留存。

  • UGC 生产:为了保证内容在社区内的良性循环,通过 UGC 生产保证内容供给十分重要。

  • 推荐系统:过去,该平台通过人工的方式进行内容审核与分发,内容流转的效率非常低、推送标准也无从衡量。经过沟通,GrowingIO 和客户一起共创了一套智能推荐系统,帮助平台提升分发效率的同时,实现精准推送。

  • 付费 / 续费:通过预测与引导,实现变现目标。

  • 内容裂变:通过裂变活动,实现用户拉新,提高获客

  • 会员:通过积分和权益服务会员。

  • 广告 DMP 2.0:根据人群标签精准投放广告,提升广告价值。内容产品可通过“二次售卖”的方式盈利,即将平台上的用户注意力打包出售给广告主。然而,由于缺乏用户标签体系和精准投放机制,导致许多内容产品徒有广告位却无广告价值,DMP 2.0 正是解决此问题的工具。

在座各位做流量变现的同学也可以思考,在这 9 个关键动作中,我们是不是有需要通过数据进行诊断的模块。

2.2 平台流转地图:评估流量分发环节,找到瓶颈

基于全局流转地图,可以聚焦任意环节下钻开展局部流转地图。在本案例中,我们聚焦流量分发板块,得到流量分发的流转地图,进一步寻找该环节的瓶颈和痛点。



如上图所示,进入平台后的用户流量会通过首页、导航、推荐位、直接访问和搜索页面进入付费课详情页,产生付费下单或跳出行为。

在流量分发的初始阶段,首页是最大的流量承载页,汇集了近乎 60% 的用户流量,而搜索仅占 7.30%。然而在「付费课详情页—付费下单」的环节中,首页丧失了其原有的流量优势,搜索则成为付费转化率的“黑马”。

基于此,业务人员可以清楚地发现搜索和首页均有异常,因此在后续阶段的下钻拆解中,可以针对这两个场景绘制流转地图。

如从搜索词或搜索类型等维度下钻,探讨搜索过程中是否存在搜索结果无效、引擎匹配度较差等问题,针对性优化;或者下钻首页场景,寻找最优及最差流量转化楼层,找到首页流量瓶颈。

2.3 局部流转地图:关注付费转化环节,找到优化点



在局部流转地图中,我们聚焦离转化最近的节点——从详情页至下单阶段,观察转化断点。除了付费课外,该产品还提供免费的体验课。从上图可知,在免费课详情页至象征性下单的过程中,用户的转化率为 5.2%;而付费课详情页至付费课下单的转化率仅为 1.7%,远低于行业 3%-10% 的水平。

此外,上图还有一条非常有意思的虚线。经 GrowingIO 分析师统计,下单过免费课的用户中,有 3.1% 的用户会购买付费课,接近付费课详情页转化的两倍。

然而,该内容产品并无从免费课下单至付费课的引导路径,因此这个转化完全是用户自发性行为。

从以上分析中,我们能够直接得到付费转化的两个优化方向:

  • 优化免费课到付费课的引流效果

  • 着重运营从付费课详情页到下单流失的用户

进一步,针对转化痛点,我们绘制了付费课程详情页流转地图,寻找转化率的优化路径。



我们将登录付费课详情页的用户分为已付费和为付费用户。而已付费用户又可进一步拆分为直播课付费用户和视频课付费用户;未付费用户可拆分为直接跳出、未试听未跳出、试听但未转化三大类,其中未试听未跳出的“闲逛”用户高达 67.1%。

基于此,我们认为试听课程是促进直播付费、提升用户活跃度的可能因素,并对此进行校验。

结果显示,在上一个周期内有过试听行为的用户,下一周期的付费转化率是未试听用户的 7 倍,次日留存率也在 2 倍左右。

结合免费课下单至付费课下单 3.1% 的转化率,我们提出建构免费课至付费课下单引导路径的优化方案。

具体而言,我们通过产品弹窗以及产品层面的改动引导试听免费课的用户付费,最终实现了次日留存提升 8%,付费转化率提升 80%。


3. 拆解用户群,企采产品咨询转化率提升 130%

和内容产品不同,本案例我们通过用户流转地图找到流转断点,以建构不同用户群的新路径。

3.1 全域流转地图:内循环留资优化,外循环销转提效



首先看一下这个平台的全域流转地图。第一步仍然是在公域和私域中进行线上线下的引流,将客户导引至我们的官网、App或其他线上平台,并通过内容案例做一些客户的兴趣培育,将其转化为线索。

转化之后的环节非常重要,销售支持在这里相当于中台的概念。销售支持环节要对各个线索进行评级打分、描绘出客户画像并将其转接给对应的销售。

同时,还有内容分发与任务中心,为客户售后(客户成功)、销售提供弹药,实现最终签约、续约或者增购。

在完成内部循环后,我们还要思考如何实现外循环,通常而言,当我们和客户促成良好的合作后,便可生成客户案例,借助客户成功案例辅助我们获得其他渠道的潜在客户。

以上就是 To B 行业的全域流转地图,通过某些环节的微调,它也可用于描绘其他高客单行业的全域状态。

3.2 全局流转地图:聚焦数字平台,找到转化瓶颈

在看完 To B 平台全域流转地图后,我们进一步聚焦其线上数字平台,绘制出从官网引流到最终留资的流转地图。



客户进入线上平台后大致可以分为「引流—访问—高价值行为—留资」四个阶段。具体而言,客户可以通过搜索引擎、行业垂媒等渠道进入我们的官网,官网又进一步指向首页、产品列表、内容详情三个出口

从上图可知,每个页面都对应着多个入口和多个出口,但它们的核心都是实现用户填写意向表单或咨询在线客服的留资目标。通过全局流转地图中的连线标识,我们能够看到最终结果的对应归因。

根据数据刻画出数字平台上各关键环节的流转关系,我们可以看到线上数字平台的三大优化方向:

  • 行业垂媒带来的流量较大,需进一步下钻拆解,观察后续环节的流量转化情况。

  • 搜索流转率仅为 30%,远低于 50%—60% 的行业水平,需探讨该场景的优化方向。

  • 在线客服的转化率高于意向表单,而产品中无任何在线客服引导环节,需重新规划引导路径。

找到转化瓶颈后,我们便可通过局部流转地图,规划在线客服的引导路径。

3.3 局部流转地图:挖掘分群场景,开拓新路径

构建连接路径时,我们并没有采用粗旷的全站弹窗方式,而是通过用户分群+推荐场景的设计,实现用户留资的提升。



具体而言,我们根据用户行为特征将进入线上数字平台后的用户分为全部用户、喜欢看产品参数、价格敏感型、喜欢研究案例四类群组,全部用户群组为对照组,其他群组为实验组。

通过分组实验,我们发现三个分群对应的最终转化率远高于全部用户的平均水平。因此,我们根据人群标签及实时行为、推荐场景及场景设计构建分群引导留资场景。

每个群组都有对应的规则,如产品参数型用户对应着浏览参数详情页大于 5 秒;浏览案例型用户对应浏览案例超 3 页;价格敏感型用户对应着点击过促销优惠信息的用户。

识别出这三类用户后,我们分别为其构建了一对一咨询在线客服的场景,建立页面与留资的通路。

通过数据复盘,我们发现预置基于行为分群策略,构建出不同分群的留资场景后,整个在线客户的咨询转化率提升了 130%。


4. 描绘用户价值升级路径,某美妆产品购买转化率提升 140%

在该案例中,我们除了通过流转地图找到业务断点外,还通过聚焦不同价值人群,找到了不同用户价值升级的流转特征与路径,并将其运用至全局策略中。

4.1 全域流转地图:内聚力、外裂变,引领裂变式增长



全域流转地图展现了新零售美妆的线上线下平台。上方展示了线下获客的通路,即通过公域流量运营推动用户线下门店消费。

获得线下用户后,进一步可通过促销活动等方式引导用户选购和结账。值得注意的是,线下门店需要突出加好友和包装扫码环节。

加好友环节服务于美妆店的私域流量运营,为微信群和公众号进行粉丝蓄水。

包装扫码服务于企业专门运营会员的微信社区,在这个社群里,美妆店可以进行内容培育,包括产品溯源、美妆种草、护肤科普以及积分权益兑换等等。

同样,线上商城也会赋能线下门店。由于会员运营能够产生大量的用户行为数据,帮助门店导购员识别用户特征和购物偏好,培育线下「导购—用户」间的忠诚度,使口碑推荐购买成为可能。

4.2 全局流转地图:聚焦线上商城,找到转化瓶颈

同样我们聚焦线上商城,对全域业务进行下钻。与上述案例相似,用户通过渠道引流进入微信商城后,进入各个关键页面,最终完成下单支付。

通过各页面的数据采集与分析,我们发现该平台用户对“直接下单”的购物方式有明显偏好。

具体而言,用户的购物路径有商品详情页加购后购买和商品详情立即购买两种方式,而商详立即购买转化率是商详加购后购买的 4 倍。

结合全局流转地图,我们有以下的两大洞察:

  • 立即购买与加购用户重合度低,多数用户不会在立即购买和加购之间切换,他们各自有固定的下单模式。

  • 立即购买下单用户占了所有下单用户的 84%,平台内多数用户偏好快速购买路径。

进一步分析可知,受到产品特性的影响,用户在进入平台前已经在微信群、社区等其他渠道完成了种草环节,购物目标非常明确。

因此,我们可以建构快速下单通道,在商品列表中增加直接购买按钮,直达结算页面,最终提升 140% 的转化率。

4.3 局部流转地图:下钻用户群,找到价值提升的人群特征

和前面的案例不同,在这个案例里面,我们还将已购买过的用户按照高、中、低分为三种用户类型,研究不同价值用户的升级路径。

下面是根据 Q1、Q2 两个季度购物数据得到的洞察。

(1)低价值用户群向中价值用户群的流转路径


在初始流转中,低价值用户群对 9.9 优惠套装的转化率最高,达 80%,而客单价在 300 左右的王牌保湿水仅为 8%。

低价值用户升级为高价值用户后,对王牌保湿水的购买率显著增长,而对低价小样的购买意愿明显下降,新品晚霜正装的转化率也有所提升。

(2)中价值用户群向高价值用户群的流转路径



对比初始流转路径和当前周期流转路径,中价值用户升级到高价值用户后,用户对“王牌保湿水”的购买意愿更强,优惠套装购买意愿下降明显,而对于新品正装的购买意愿无显著变化。

(3)高价值用户流转路径



上周期的高价值用户群在当前周期依然是高价值用户群。对比两个季度的消费数据可知,高价值用户群已对高客单价的“王牌保湿水”形成依赖,持续保持着高购买意愿,而对新品的购买意愿依然处在较低水平。

通过不同价值用户群流转路径的洞察,我们可以从不同用户群、不同商品的流转地图中找到正向的转化点,构建用户升级的路径。

具体而言,用户在低价值向中价值转化的过程中,对“王牌保湿水”的购买意愿显著提升。结合高价值用户对保湿水的消费习惯可知,“王牌保湿水”是一款留存产品,能够使得用户对其产生依赖。

因此,在低价值用户进入平台的初始阶段,要极力引导其购买“王牌保湿水”,培养产品依赖、引导用户留存,而不是通过各种低价套装吸引用户。

而对于中价值用户而言,尽管他们对“王牌保湿水”的购买意愿比低价值用户高,但他们并未对该产品产生周期性依赖。

这时可以通过批量促销的方式吸引中价值用户囤货,以培养其用户对此高客单的王牌产品的购买习惯。

同时,由于中价值用户对新品的意愿远高于高价值用户,因此当我们试图推出新产品时,可以提高对中价值用户的推荐强度,以期打造第二个爆款。

对于高价值用户而言,他们对保湿水保有非常高的忠诚度,对于这类用户,我们的策略是在预防其流失的情况下,提升其 ARPU 值:

  • 引导高价值用户大量囤货,除了预防流失,还为用户创造分享场景,帮助产品获得新客。

  • 高价值用户对新品的尝鲜意愿相对较低,通过跨品类推荐(例如“买5瓶保湿水送新品晚霜体验装”)提升其试新意愿度。

通过刻画不同用户群的流转路径制定用户运营策略,最终,我们实现了“王牌保湿水”购买转化率提升 140%,老客 GMV 提升 50%。

通过 GrowingIO 三个节选项目,我们能够对用户流转地图的作用及功能有了更近一步的了解。

评效能,就是通过流转地图评估各转化环节的效率;看瓶颈,即根据各环节的效率,挖掘可优化的业务断点;开新路,则是根据断点下钻至局部流转地图,探索各个转化环节间的关联,发现环节虚线,构建能够产生比较高转化的业务链路。

过去一年里,我们为上千家客户绘制流转地图,平均提效线上业务 120%。


5. 快速启动流转地图


最后和大家分享的一小块内容,是如何快速启动你的流转地图。总体而言,绘制流转地图主要有以下四个步骤:

  • 步骤一:根据业务目标,确定关键结果。

通过不同业务形态确立目标,并拆解离这个目标最近的关键结果及转化行为。

  • 步骤二:结合关键结果,反推高价值行为。

我们可以把用户和产品的触点分为「访问行为」「高价值行为」和「关键结果行为」。确认关键结果后,可遵循”由后及前“的思路反推高价值行为。比如电商的关键结果是下单,往前推就得到加购和购买两个高价值行为,再进一步倒推得到访问行为。

  • 步骤三:量化页面表现,排布流转节点

得到用户流转地图的模块后,比较困难的一点在于如何排布行为模块。在此阶段,我们可以采用ICE 模型(主要用到其中的 I 和 C)

其中,I(Impact)是指页面浏览数能够产生的影响力;C(Confidence)指页面对关键行为的影响程度,影响越大,信心越高。

根据 ICE 模型为各阶段的行为评分,我们就能确定流转地图中关键节点排布。

  • 步骤四:套用数据模型,补全流转地图数据

初步绘制流转地图后,还要根据模型填充数据,以详细地刻画关键节点间的流转关系。仅有业务模型而没有数据,我们也无法产生任何洞察。

「访问行为—高价值行为」阶段的数据主要回答各个页面的流量是从哪里来的,通过 GrowingIO 的事件分析,我们可以很快地找到各个高价值行为动作的前序页面。在「高价值行为—关键行为」阶段,通过漏斗分析便能得到所需数据。

至此,通过拆解业务目标,建构业务模型并填充相关数据,我们便能描绘出能够洞察业务、发现断点并落地优化路径的流转地图。

以上就是我今天的分享,谢谢大家!