市场投放中,GrowingIO如何助力企业找到高质量的用户和渠道?

2024-01-18 10:29:24     来源:

业务增长是企业做市场营销的最终目的,这需要从用户全生命周期,也就是认知、考虑、购买三阶段通盘考虑。对于用户所处的不同阶段,企业需要有不同的运营策略,对此,GrowingIO沉淀了相应的解决方案,将分三篇进行分享。

本文为第一篇,将介绍企业如何在用户的「认知阶段」优化运营策略,获取更多高质量用户。

在认知阶段,企业的核心目的是获客,主要通过线上、线下等广告投放将媒体流量转化为站内流量。但并非客户数量只要有增长就是好的,还需要有较高的质量。

因此这一阶段企业通常面临两大痛点:

· 如何高质量获客?

· 如何优化投放渠道?

对此,GrowingIO沉淀出了「流量价值评估」和「渠道转化分析」两大高频分析场景和相应的解决方案。

以GrowingIO曾服务过的一家跨境B2C电商公司为例,该公司在线产品sku数量超过50万,用户遍布全球,海外渠道投放多,业务体量很大。在运营中,该公司付费转化率提升出现瓶颈,且运营缺少数据支撑,亟需解决。

根据客户痛点,我们在流量价值评估和渠道转化分析两大场景的解决方案如下:

流量价值评估场景的分析思路

1、诊断流量趋势,分析流量的稳定性

在进行价值评估之前,我们需要先诊断流量的趋势。正常情况下,在没有突然扩大流量投放或者活动投放时,流量表现是相对稳定的。

此外,还要分析流量与渠道投放的匹配度,即在没有更改渠道投放或者大型节日活动的情况下,某渠道下获取的流量也应该是相对稳定的。

如上图,搭建数据看板后,我们发现该公司的流量波动较大,范围为100w—200W DAU,也就是说该公司的流量表现并不稳定,很可能是投放出现了问题,需要进一步探查。

2、诊断流量健康度

分析异常流量的占比和跳出率(即一次访问中只浏览一个页面就走的比例),初步评估流量质量。

我们发现,该公司一周内只有一次访问的用户占比达90%,跳出率达70%,也就是说70%为无效访客。那么可以得出结论:该公司流量质量差,且流量质量是制约转化的关键因素。

3异常访问的价值定位

分析异常访问的用户是否在该次访问中进行了关键行为操作(例如:商品详情页)和付费转化,从而定位异常访问是否具有业务价值。

如上图,我们通过漏斗分析发现:· 该公司全部访问用户的交易转化率为0.5%,一次访客的交易转化率为0.25%,即一次访客的交易转化率明显低于全部访问用户;

· 只访问一次的用户有12%也会访问产品详情页,并且一次访客中有10000+人下单,占所有下单用户的44%,因此一次访客非无效访客。

4、找到交易的魔法数字

交易的「魔法数字」指的是用户在一定周期内完成N次关键行为后,其交易转化率逐渐趋向最大化。

其中N是转化率出现的明显拐点,且逐渐趋向最大化的次数。通过分析用户交易前的关键行为和行为频次,可以定位魔法数字。

在该B2C公司案例中,我们通过分析用户从商品详情页浏览次数对应交易转化率的分布,发现仅访问一次商品详情页的用户占比高且转化率极低,随着商品详情页访问量增加,用户下单比例增加,商详页浏览5次时转化率出现明显增长的拐点。

也就是说,他们交易的魔法数字为5。

渠道价值分析场景的洞察思路

1、投放渠道评估

利用波士顿矩阵(戳我了解)对渠道进行评估,定位现有投放渠道的特点,从而优化渠道投放。

通过上图波士顿矩阵,将现有投放的渠道进行定位后,可以很明显看到:· A渠道,用户量最大,达200万+,但是交易转化率为0,明显为异常渠道,同理B渠道,用户量达45万+,转化率也为0%,为异常渠道;· 直接访问的特点是用户量大,但转化率低;

· C、D、E、F渠道,转化率高但用户量少,需要扩大流量。

2、确定Benchmark

通过对比多个渠道关键节点的转化率,找到正常的转化率范围,从而输出Benchmark。根据对该公司所有渠道在列表点击这个环节的转化率的对比,发现正常的转化率在50%—60%之间,那么可以将Benchmark定为50%—60%。

同理,进入商详页的Benchmark为50%—75%,购买转化的Benchmark为6%左右。

3、异常流量排查

需要多维度评估异常流量。在本案例中GrowingIO咨询团队选择从以下3方面进行排查:

         渠道结合流量趋势排查

正常情况下,用户浏览器访问比例应该相对稳定,不应该出现在某个小时内占比暴增,而图中蓝色部分,在06:00—07:59、09:00—10:59之间流量占比暴增,可初步推测这部分流量为作弊流量。

渠道与业务逻辑的排查

在运营中,该公司希望能吸引英语区的流量,但由图中可以看到,流量趋势异常时间段内的主要流量来自于西班牙、德国、意大利等非英语国家,可初步判断该渠道投放地区定向存在问题。

渠道与用户行为排查

通过用户细查,发现了某个渠道来的用户站内行为异常,多次刷新首页但均未进行其他操作,可以初步判断该渠道为机器流量。

结合上述对该公司两大场景的分析,我们做到了:

1、定位到制约转化的关键因素是流量质量低,70%为无效用户;

2、交易的魔法数字为一周内浏览5次商品详情页;

3、明确了优质渠道和作弊流量;

4、确定并输出了各环节Benchmark,为网站优化、渠道投放都提供了判断基准,同时也为企业内部工作树立了清晰的目标。

有了上述结论,企业在运营上可以做到有数可依,从而最小成本修正此前渠道投放的策略,并能快速验证新策略的有效性,最终提升交易转化率。

接下来我们还将对交易转化的「考虑阶段」和「购买阶段」进行相关案例和解决方案分享,帮助更多企业突破转化瓶颈,实现业务增长。

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