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建立预警系统_有助于挖掘影响转化率的因素

2012-10-17|HiShop|阅读量:
导读:前几天,一个朋友让我他的一个转化率模型,这个简单实用的模型给我很大启发。于是我修改了一下,尝试着在这样简单图形里,挖掘一些影响转化率的因素。然后再建立一个预警系统。 ...

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前几天,一个朋友让我他的一个转化率模型,这个简单实用的模型给我很大启发。于是我修改了一下,尝试着在这样简单图形里,挖掘一些影响转化率的因素。然后再建立一个预警系统

    建立预警系统_有助于挖掘影响转化率的因素

通过这张图片,我们可以看到影响转化率的因素主要是:成交量 点击

以淘宝为列,把成交量细分后,我们发现影响成交量的因素是宝贝描述和商品价格,把点击量细分后,我们发现影响点击量的因素是淘宝站内的自然搜索和直通车点击。那么,我们为什么不建立一个预警方案哪?于是我做了一张思维导图。

    建立预警系统_有助于挖掘影响转化率的因素

单纯的从这张思维导图里可能看不出什么,但我们把思维导图换成数字,你就可以一目了然了。

    建立预警系统_有助于挖掘影响转化率的因素

    建立预警系统_有助于挖掘影响转化率的因素

 这两张图是前一周和后一周的变化,我们怎样看数据的变化哪?
通过这两张图 我们就可以清楚的看到,一周前的和一周后的图出现了变化,当我们发现后一周的转化率下降时,我们就要细分到成交量,结果我们发现成交量减少了,当成交量减少时,我们要看宝贝描述和商品价格,我们看到宝贝描述和商品价格都没有变化,这样我们就可以确认销量的不是宝贝描述和商品价格影响的。那么这时我就可判断影响销量的一定是点击量了,我们发现是点击量减少了,又细分到自然点击、淘宝搜索、宝贝标题,我们发现他们和前一周也没有太大的变化,最后让我们看看直通车的点击吧,结果我们发现直通车点击下降了。最后我们通过这样的导图到处一个结果,判断转化率下降是点击量减少影响的,而点击量减少是直通车影响的。当我们把这些影响因素用红色标记出来,我们就能很清楚的看到这些影响因素的轨迹,我们就可以把这条轨迹,看做是一次拉响的警报为我们预警。

但这样的警报看起来很简单,实际上操作起来却很复杂。于是,我们工作了一个极其简单的excel,这样会使我们的工作变得更加简单一些,通过观察excel表格,我们发现,我们完全不用前后一周的对比,就可以找到影响交易的原因,甚至那些被优秀转化率掩盖了的因素,我们也能找到。看看下面的结果吧。

        建立预警系统_有助于挖掘影响转化率的因素

这是另一个案例,我们看到表格的里的转化数据都很正常,但在从周四以后转化率也正常,销量却下降,我们看到点击量也下降,顺着自然点击继续观察,我们发现来自淘宝的搜索点击明显减少了。当我们从新回来,再从点击量细分到直通车时候,我们发现直通车的点击也减少了。这就奇怪了,成交减少,到底是自然点击流量减少照成的哪?还是直通车点击减少照成的哪?讲到这里可能很多人困惑了,但是只要我们冷静下来想一些方法,就一定能找出原因。我的办法是先看淘宝的市场这两天的搜索变化大不大,结果我们发现淘宝市场的搜索变化并不大,这时我们就可以判断是我们自身出现问题了,因为访客搜索后,看不到我们的商品了,所以点击量自然就少了。在看看直通车吧,结果发现直通车和上周同期对比后,波动并不是很明显,这样我们就排除了直通车的原因。那么,这时我们就可以判断,造成销量下降的原因就自然搜索的问题。

回过头来再看自然搜索的点击,点击减少是什么原因哪,答案很简单,那就是因为宝贝排名的下降,宝贝排名的下降的原因通常只有两个,一种是宝贝被淘宝降权了,另一种是我们自己修改宝贝标题造成的。当我们排除宝贝降权的原因后,剩下的原因一定是我们修改宝贝标题。后来对方告诉我们他们在周四的17点后修改了宝贝标题。当我们把标题还原后,点击和交易也开始回升了。
当我们把这些影响成交因素用红色标记出来,同样也能为我们建立一个预警系统。

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