神策数据：三重优化，用实践解读电商平台 GMV 增长背后的故事

电商平台想要提升 GMV, 首先要提高用户转化。

「转化」贯穿在用户整个生命周期的各个阶段, 本文将从用户类型出发, 从用户注册认证、搜索功能两个角度, 给出优化用户购买转化率的解决方案, 帮助电商平台提升 GMV。

注: 文中数据均为模拟。

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一、用户转化流程优化

(一) 分人群

在电商平台中, 用户会从各种各样的场景进入购买路径, 我们可以根据这些场景区分出不同的用户人群。

1、搜索路径: 被"需求"激发

这类用户一般都有明确的需求, 会在产品内通过搜索 / 筛选去寻找商品。我们可以通过用户使用搜索 / 筛选功能的频次以及搜索 / 筛选的关键词, 区分该类用户并了解其偏好。

2、内容路径: 被"触点"激发

触点, 可以是一个营销推广的 H5 页面, 可以是一次 Push, 也可以是一条短信, 用户被触达后若对营销内容感兴趣, 便会进入购买流程。

3、闲逛路径: 无明确目的

这类用户没有明确购买需求, 会在产品内"漫无目的"地闲逛, 浏览各种各样的商品。可以通过用户浏览商品详情页的数量区分此类用户, 对于一些商品种类比较综合的平台, 也可以使用浏览商品品类的数量进行分群。

综上, 根据不同的购买路径, 可以将用户分为三类: 搜索用户、内容用户以及闲逛用户。(阈值可根据真实业务场景确定, 下表以 7 天阈值为示例)

(二) 看路径

下图为电商 App 的常见购买路径:

不同路径对不同用户有不同的影响, 我们可以通过交叉分析, 找到最适合某类用户的路径, 然后再通过优化产品设计或者运营手段来提升转化率。比如:

通过漏斗分析查看不同种类人群的转化率, 进行路径评估

通过漏斗分析查看不同种类人群的次数转化率, 进行路径评估

通过查看不同路径下的不同转化人群的客单价, 进行路径评估

除此之外, 我们还可以通过其他维度继续细分下钻, 比如通过商品一级分类找到更细颗粒度的最优路径。

(三) 做优化

当我们确定了某用户群体的最优购买路径, 接下来要做的就是对路径做针对性的优化。

比如, 我们通过数据洞察, 发现"搜索"用户从商详页直接购买的转化率比商详页加购率高, 那么我们就可以隐藏面向此类用户的 UI 界面的加购功能。在这个过程中, 为了保证策略效果, 可以先通过 A / B 测试小批量实验, 验证猜想后再全量上线。如下图, 可以通过观察两个分组的交易转化率, 以及一些其他的辅助观测指标来评估我们的决策是否正确。

对于"触点"型用户, 我们可以根据用户触发的不同触点, 给用户展示不同界面。比如, 用户点击了某个类型的 Push, 那我们就可以把这个 Push 对应的内容在首页 banner 位展示, 通过个性化营销策略提升整体转化。

"闲逛"用户通常没有明确的需求, 可以通过对用户浏览商品的种类进行分组, 给用户推荐类似商品, 从而提高用户的转化率。

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二、注册流程优化

注册转化是把各类渠道进来的流量通过自身产品将其转化成自己站内的注册用户, 这部分用户相对于访客属于优质用户, 他们更有意愿主动完成购买转化。找到对的人做对的事才会事半功倍。

接下来围绕 B2B 电商的核心场景, 详细讲述如何提升用户认证转化率。

首先, 合理设计用户认证的入口。比如, 将某些核心功能使用的前提设为"完成认证", 或者当用户触发某些关键行为时, 以弹窗形式提醒用户完成实名认证, 以便享受更多的权益、使用更完善的功能。在这个过程中, 企业可以通过神策营销云, 创建触发型弹窗, 并观测用户目标完成率。

举个例子, 新用户浏览商品详情页次数≥N (依据业务经验或魔法数字方法论确定) 时, 触发实名认证弹窗, 引导用户完成认证。

步骤一: 确定阈值 N。

如上图所示, 将 7 月新用户按照浏览商品详情页的次数保存为「用户分群」, 然后统计每个用户群中实名认证的用户占比, 并进一步计算"浏览商品详情页 > n 的用户中完整认证的转化率", 可以得到如下二维数据表:

其中,n 表示每一行首列浏览商品详情页的次数。

然后, 通过绘制"浏览商品详情页次数 -- 认证转化率"曲线图, 找到曲线拐点, 即可确定阈值。下图中浏览次数大于 3 之后, 用户认证率趋于平稳, 故而可以将阈值定为 3。

步骤二: 配置 App 弹窗, 监测用户目标 (提交认证) 完成率。

此外, 也可以通过"对比弹窗上线前后新用户实名认证率是否有所提升"来直接评估弹窗提醒的效果。

其次, 在用户进入实名认证流程后, 需要评估当前产品中实名认证各个环节的转化率, 可通过神策数据漏斗分析实现:

然后, 通过观察数据, 发现用户在「浏览实名认证页面」到「提交认证」的转化率下降明显。此时, 我们可以利用「App 点击分析」或「网页热力分析」查看表单各个元素的点击趋势图, 确认流失用户在表单中哪个模块遇到了卡点。

如上图,「家庭住址」和「职务」两个元素的点击占比显著低于其他元素, 因此可以进一步评估这两个隐私敏感度较高的元素对于交易的必要性, 是否可以简化填写等。

通常情况下, 表单填写优化方向可以依照以下三个准则:

表单结构分层: 信息分层次、分步骤、分页面呈现, 给用户明确的步骤提示

选择代替输入: 降低用户使用成本, 预选框代替填空

提高用户信任度: 敏感信息下方增加提示 (如: 以上信息我们将严格保密, 请放心填写)

最后, 若用户提交表单到审核通过的转化率较低, 就需要去追踪认证失败的原因。可以先将流失用户保存为分群, 然后对失败原因分组查看, 从而定位到关键失败点并进行优化。

通过以上四个步骤, 可以对现有产品中用户实名认证的转化效果进行评估, 并找到关键卡点, 进行产品或者运营策略上的优化, 从而提高用户认证转化率。

三、搜索功能的评估和优化

搜索功能也是用户购买流程中很重要的一个功能, 不但能影响用户活跃, 还能促进支付转化。那如何评估搜索功能的贡献? 有什么数据导向的优化方法? 又有哪些可能的优化策略和动作呢?

(一) 转化贡献度的评估

想要正确认识搜索功能的价值, 需要关注它对用户活跃和支付转化的影响。

一方面, 分析一段时间内未使用搜索功能、使用搜索功能但返回结果无效 (报错 / 结果数量为 0 等)、使用搜索功能且返回结果有效 (结果数量大于 0) 的人群活跃留存, 有效判断搜索功能对用户活跃的影响力。

另一方面, 可以分析高搜索成功率的用户, 在搜索成功后完成支付的转化表现, 辅助衡量搜索功能对站内转化的贡献度。

1) 通过神策用户画像圈出符合条件的人群。这里可以将搜索成功率用如下公式计算:

搜索成功率 = 点击搜索结果的次数 / 搜索返回结果数量大于 0 的次数 (成功率大于 50% 定义为高搜索成功率)

2) 使用漏斗分析, 对比两个群体在"点击搜索结果-支付成功"环节的转化率表现, 即可判断搜索成功率与搜索后支付转化的关系。

(二) 转化顺畅度的评估和优化

了解搜索功能的优势之后, 自然想要将其放大。此时可以从功能使用的顺畅度入手, 明确当前的主要卡点。最高优先级地对此卡点进行策略制定、策略执行和效果回收, 从而摸索出更高效、更合适的优化方法论。

首先, 需要抽象出用户使用搜索功能的完整路径, 并分析相邻两个步骤之间的转化率。

抽象步骤之间的转化优先级从左往右逐渐降低, 再对照实际的转化率水平, 即可找到关键卡点及其关键影响因素。

接下来, 通过"①数据感知 →②业务决策 →③具体动作 →④数据反馈"的闭环路径, 不断摸索提升关键因素表现的方法。①和④的动作基本一致, 都是查看数据, 只是看数的侧重点不同, 前者侧重现状的感知, 后者更侧重业务动作对现状的影响。

那么, 如何优化上述 3 个关键因素呢? 接下来将逐一讲解每个关键因素代入上述闭环路径的具体做法。

1、决策和执行搜索的成本

①数据感知/④数据反馈

②优化策略/③可能的优化动作

策略 1: 更低的决策成本

具体动作:

默认搜索词已键入, 用户只需点击搜索按钮, 无需手动逐一输入

用户表露出搜索意愿, 例如点击搜索框

a) 立即展示热搜关键词, 用户点击感兴趣的热搜词即可发起搜索请求

b) 立即展示历史搜索词, 用户点击某个曾经搜索过的关键词即可发起搜索请求

策略 2: 更低的操作成本

具体动作: 当用户开始逐一输入自定义关键词, 而非上述两种推荐类的关键词时, 自动联想并补全正在输入的内容。

2、响应搜索请求的稳定性

①数据感知/④数据反馈

若此指标出现异常波动, 从关键词、操作系统、浏览器版本、国家地区等进行细化排查。

②优化策略/③可能的优化动作

策略: 稳定的搜索成功率

具体动作:

建立自动智能的数据监控和预警机制

利用神策数据智能预警功能自动监控, 并在感知异常时及时发送预警信息至数据监控人员。

制定数据异常处理的应急响应方案

数据监控人员结合预警信息, 进行初步诊断, 并将结果同步至该产品功能的研发和维护团队, 由他们进一步明确和修复。

3、搜索结果有效性和满意度

①数据感知/④数据反馈

可以先通过如下方式评估无效搜索:

接着评估用户是否找到满意结果的情况:

②优化策略/③可能的优化动作

策略 1: 更低的无效搜索占比

具体动作:

优化关键词搜索的结果匹配规则

通过观察搜索结果数量为 0 的关键词, 判断是否因搜索规则导致有相关产品但无法展示在搜索结果中。

搜索无结果的后备响应预案

除了显示搜索结果数量为 0 的提示, 同时也展示其他用户可能感兴趣的内容。比如, 对所有用户展示全站的热卖商品、近期的热搜品类, 对不同用户群体展示不同的内容。

策略 2: 更快找到满意的搜索结果

具体动作: 优化搜索关键词的指引。若用户自定义输入并搜索非常抽象的词, 以自动补充等形式, 引导用户搜索更具体的内容, 以提高搜索体验。

小结

不论是 B2B 电商还是 B2C 电商, 提升 GMV 都是企业的核心目标。用户千人千面, 不同公司产品大同小异, 但用数据提升用户购买转化进而提升 GMV 的思路和逻辑是一致的。我们希望通过本文为大家带来提升 GMV 的新思路。

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