GrowingIO場景解決方案：流量價值評估和渠道轉化分析

　　業(yè)務增長是企業(yè)做市場營銷的最終目的，這需要從用戶全生命周期，也就是認知、考慮、購買三階段通盤考慮。對于用戶所處的不同階段，企業(yè)需要有不同的運營策略，對此，GrowingIO沉淀了相應的解決方案，將分三篇進行分享。

　　本文為第一篇，將介紹企業(yè)如何在用戶的「認知階段」優(yōu)化運營策略，獲取更多高質量用戶。

　　在認知階段，企業(yè)的核心目的是獲客，主要通過線上、線下等廣告投放將媒體流量轉化為站內流量。但并非客戶數量只要有增長就是好的，還需要有較高的質量。

　　因此這一階段企業(yè)通常面臨兩大痛點：

　　· 如何高質量獲客?

　　· 如何優(yōu)化投放渠道?

　　對此，GrowingIO沉淀出了「流量價值評估」和「渠道轉化分析」兩大高頻分析場景和相應的解決方案。

　　以GrowingIO曾服務過的一家跨境B2C電商公司為例，該公司在線產品sku數量超過50萬，用戶遍布全球，海外渠道投放多，業(yè)務體量很大。在運營中，該公司付費轉化率提升出現(xiàn)瓶頸，且運營缺少數據支撐，亟需解決。

　　根據客戶痛點，我們在流量價值評估和渠道轉化分析兩大場景的解決方案如下：

　　流量價值評估場景的分析思路

　　1、診斷流量趨勢，分析流量的穩(wěn)定性

　　在進行價值評估之前，我們需要先診斷流量的趨勢。正常情況下，在沒有突然擴大流量投放或者活動投放時，流量表現(xiàn)是相對穩(wěn)定的。

　　此外，還要分析流量與渠道投放的匹配度，即在沒有更改渠道投放或者大型節(jié)日活動的情況下，某渠道下獲取的流量也應該是相對穩(wěn)定的。

　　如上圖，搭建數據看板后，我們發(fā)現(xiàn)該公司的流量波動較大，范圍為100w—200W DAU，也就是說該公司的流量表現(xiàn)并不穩(wěn)定，很可能是投放出現(xiàn)了問題，需要進一步探查。

　　2、診斷流量健康度

　　分析異常流量的占比和跳出率(即一次訪問中只瀏覽一個頁面就走的比例)，初步評估流量質量。

　　我們發(fā)現(xiàn)，該公司一周內只有一次訪問的用戶占比達90%，跳出率達70%，也就是說70%為無效訪客。那么可以得出結論：該公司流量質量差，且流量質量是制約轉化的關鍵因素。

　　3、異常訪問的價值定位

　　分析異常訪問的用戶是否在該次訪問中進行了關鍵行為操作(例如：商品詳情頁)和付費轉化，從而定位異常訪問是否具有業(yè)務價值。

　　如上圖，我們通過漏斗分析發(fā)現(xiàn)：· 該公司全部訪問用戶的交易轉化率為0.5%，一次訪客的交易轉化率為0.25%，即一次訪客的交易轉化率明顯低于全部訪問用戶;

　　· 只訪問一次的用戶有12%也會訪問產品詳情頁，并且一次訪客中有10000+人下單，占所有下單用戶的44%，因此一次訪客非無效訪客。

　　4、找到交易的魔法數字

　　交易的「魔法數字」指的是用戶在一定周期內完成N次關鍵行為后，其交易轉化率逐漸趨向最大化。

　　其中N是轉化率出現(xiàn)的明顯拐點，且逐漸趨向最大化的次數。通過分析用戶交易前的關鍵行為和行為頻次，可以定位魔法數字。

　　在該B2C公司案例中，我們通過分析用戶從商品詳情頁瀏覽次數對應交易轉化率的分布，發(fā)現(xiàn)僅訪問一次商品詳情頁的用戶占比高且轉化率極低，隨著商品詳情頁訪問量增加，用戶下單比例增加，商詳頁瀏覽5次時轉化率出現(xiàn)明顯增長的拐點。

　　也就是說，他們交易的魔法數字為5。

　　渠道價值分析場景的洞察思路

　　1、投放渠道評估

　　利用波士頓矩陣(戳我了解)對渠道進行評估，定位現(xiàn)有投放渠道的特點，從而優(yōu)化渠道投放。

　　通過上圖波士頓矩陣，將現(xiàn)有投放的渠道進行定位后，可以很明顯看到：· A渠道，用戶量最大，達200萬+，但是交易轉化率為0，明顯為異常渠道，同理B渠道，用戶量達45萬+，轉化率也為0%，為異常渠道;· 直接訪問的特點是用戶量大，但轉化率低;

　　· C、D、E、F渠道，轉化率高但用戶量少，需要擴大流量。

　　2、確定Benchmark

　　通過對比多個渠道關鍵節(jié)點的轉化率，找到正常的轉化率范圍，從而輸出Benchmark。根據對該公司所有渠道在列表點擊這個環(huán)節(jié)的轉化率的對比，發(fā)現(xiàn)正常的轉化率在50%—60%之間，那么可以將Benchmark定為50%—60%。

　　同理，進入商詳頁的Benchmark為50%—75%，購買轉化的Benchmark為6%左右。

　　3、異常流量排查

　　需要多維度評估異常流量。在本案例中GrowingIO咨詢團隊選擇從以下3方面進行排查：

　　 渠道結合流量趨勢排查

　　正常情況下，用戶瀏覽器訪問比例應該相對穩(wěn)定，不應該出現(xiàn)在某個小時內占比暴增，而圖中藍色部分，在06:00—07:59、09:00—10:59之間流量占比暴增，可初步推測這部分流量為作弊流量。

　　•渠道與業(yè)務邏輯的排查

　　在運營中，該公司希望能吸引英語區(qū)的流量，但由圖中可以看到，流量趨勢異常時間段內的主要流量來自于西班牙、德國、意大利等非英語國家，可初步判斷該渠道投放地區(qū)定向存在問題。

　　•渠道與用戶行為排查

　　通過用戶細查，發(fā)現(xiàn)了某個渠道來的用戶站內行為異常，多次刷新首頁但均未進行其他操作，可以初步判斷該渠道為機器流量。

　　結合上述對該公司兩大場景的分析，我們做到了：

　　1、定位到制約轉化的關鍵因素是流量質量低，70%為無效用戶;

　　2、交易的魔法數字為一周內瀏覽5次商品詳情頁;

　　3、明確了優(yōu)質渠道和作弊流量;

　　4、確定并輸出了各環(huán)節(jié)Benchmark，為網站優(yōu)化、渠道投放都提供了判斷基準，同時也為企業(yè)內部工作樹立了清晰的目標。

　　有了上述結論，企業(yè)在運營上可以做到有數可依，從而最小成本修正此前渠道投放的策略，并能快速驗證新策略的有效性，最終提升交易轉化率。

　　接下來我們還將對交易轉化的「考慮階段」和「購買階段」進行相關案例和解決方案分享，幫助更多企業(yè)突破轉化瓶頸，實現(xiàn)業(yè)務增長。