二类电商

线索差、转化率低?你应该这样做。

在互联网业务中,转化率无处不在:

投放转化率:有多少人从广告链接,进到我们的商品页面?

购买转化率:有多少人在商品页面下单买货?

毫不夸张的说,转化率就是互联网业务的核心。没有转化率支撑,再多用户活跃,再多新人注册,再多广告阅读,都是纸面上的虚假繁荣,因此转化率如果降了。常常引得老板大吼:快分析原因!然而数据分析师给的分析结论,常常不令人满意。今天,我们就系统讲讲转化率的问题。

问题场景:

某K12在线教育行业,卖课程的大概流程是:广告投放→用户注册→销售邀请试听→试听后销售跟进→客户下单。广告投放由市场部负责,在超过20个渠道分散投放。销售部负责跟进客户,课程部负责出课程。现在8月份1-15日,最终转化率(流程起点到终点的转化率,广告投放→客户下单)暴跌60%,问:如何分析转化率下降问题。

转化率分析的基本做法

转化率分析的最基本做法:

1、梳理业务流程,先看有几个环节;

2、统计过程数据,每个环节多少人,到下个环节还剩多少人;

3、统计分类数据,如果总流程由若干子流程构成,分别统计子流程数据;

比如本问题场景。基础业务流程包括5个步骤广告投放→用户注册→销售邀请试听→试听后销售跟进→客户下单,因此就有四步转化率:

1、广告投放→用户注册

2、用户注册→销售邀请试听

3、销售邀请试听→试听后销售跟进

4、试听后销售跟进→客户付费

同时,由于市场部有20个以上投放渠道,所以存在20个以上子流程。基于以上信息,我们可以归纳转化过程如下图。

由于在转化过程中,每个环节都有用户流失,因此也有形象的叫法,管它叫漏斗模型——如同漏斗一样,越往下越小。

转化率分析的常见错误

很多新手同学,做完这个所谓的漏斗就开始下结论了: 

  • 转化率低,因为试听→客户付费转化率太低
  • 转化率低,因为A渠道的转化率太低
  • 所以,我们要把试听→客户付费转化率搞高
  • 所以,我们要少做A渠道转化率搞高!

以上回答,可是基于漏斗模型分析结论呢,老板听了肯定开心..个屁咧

这就是转化率分析的最大问题:简单的复述数据,没有任何分析结论。只要老板不是瞎子,肯定能看到转化率太低,只要老板不是傻子,肯定是想搞高。问题是:怎么搞,谁来搞,搞到多高,为啥是搞高不是换一个。

老板希望听到的分析是:

  • 转化率低,是因为产品竞争力差
  • 转化率低,是因为广告投放偏差
  • 转化率低,是因为销售话术不行

这些才是真正的分析结论。

然而如何把10000人,5%这种数据,对应到一个业务上的具体原因呢?想破解这个难题,得回答三个核心问题。

转化率分析的强化方法

第一个问题:转化率有没有上限?

答:肯定有!

世界上最强产品力莫过iphone、莫过特斯拉、莫过微信。这哥仨都还没有普及到人手一个,更不用说你那些品牌弱、产品抄袭的小产品。所以一个渠道、一个产品品类,其转化率存在先天上限。明白了这一点,就可以对广告渠道、产品、销售进行转化率分类,看清楚哪些是A级,B级,C级。

有了分级,就有了分析的基准线。当我们发现广告渠道、销售人员登记、产品结构发生变化的时候,就能把一个数字上变化,和业务动作关联起来。这样就能一定程度上,把数据推导到业务动作(如下图)。

注意,基于一个月的分类可能是不稳定的。比如销售转化率,很可能有四种形态。如果真出现下图所示的,完全随机的业绩分布,那说明销售在整个流程中的作用就是听天由命,很随缘的,就没必要设基准线。其他场景下,则可以灵活设置基准线,没必要一刀切。

第二个问题:转化率能不能改进?

答:肯定能改。

改进的效果可能有两种:

局部改进:只对转化某个环节有作用

全局改进:对各个环节都有作用

比如本问题里,广告投放改个文案标题,就只影响用户点不点击广告;销售跟进话术,只能影响试听过用户。但是课程内容增加,课程价格下降,则会影响全过程。毕竟用户是来买产品的,产品便宜了,产品内容多了,都会更吸引力。这些环节的优化效果是可预期的,因此可以做深入分析。

所以有了基准线以后,要每一期收集业务改进动作,预判指标变化方向。把开放题变成检验题。这样就能避免干巴巴的说:上升下降,而是一定程度上对应到:因为本次改进发挥了作用/因为新产品不受用户欢迎。

要注意:改进不见得全都是我方发起的,也可能是对手发起,引发我们被动改变的。比如:

  • 对手挖了我们的人
  • 对手大降价促销
  • 对手上了爆款产品

因此收集对手动作同样重要。并且对对手的动作的业务效果,要有预判。对手做的会对我们产生局部影响(比如推出一个英语爆款,那会影响我们的英语课)还是全局影响(对手全部降价50%),对手啥时间开展的动作(从这个时间起开始统计影响),都要有记录和预判,这样能一定程度上补充信息不全的问题。对外界环境变化做出判断。

第三个问题:低了是不是一定要搞高?

答:肯定不是。

比如广告投放,如果一个渠道质量很差, 市场部可以选择放弃这个渠道,转投其他人。销售转化率低,完全可以放弃对销售的培训,转而靠产品、价格吸引人,甚至故意用看似低级的广告,逆向选择客户(这一点在保险、电话销售、传奇类游戏等等领域屡见不鲜)。所以低了到底要不要搞高,完全看业务部门的策略。

这样梳理,就发现了影响转化率的第三条暗线:业务策略。业务策略的变化,更多体现在各子流程份额的变化,而导致的整体转化率变化。每一期收集业务策略方向,预判份额变化,把开放题变成检验题。就能一定程度上对应到业务动作(如下图)

注意:业务策略不见得都会成功,很有可能失败,从而导致一些负向变化。特别是对第一次采用的策略。因此不要听信业务说什么“这么做很符合逻辑呀!”再符合逻辑,也得数据说话。做策略调整的时候,要谨慎观察效果。

经过这三个问题强化,在一定程度上,我们能把数据变化,归因为:

  • 渠道质量先天性下降
  • 销售人员培训不足
  • 新课程不受欢迎
  • 对手降价针对

等等,从而提供更有价值的分析建议。

这些分析建议,基于:

1、对渠道、销售、产品基础情况有分级

2、对全流程转化率有长期监控

3、对业务策略,改进动作有收集和预判

4、对竞品动作有收集和预判

少一个,都没法深入下去

然而也注意到了,在上边的讲解里,反复使用了“一定程度”,因为即使你全都都做了,还是会遇到一些稀奇古怪的问题。或者说,转化率分析的真正难点根本不在这里。

转化率分析真正难点

转化率跌了50%:

  • 市场部说:投放到注册转化率没降,所以我没有问题!
  • 销售部说:人员和话术没变,咋可能怪我
  • 课程部说:课程上个月都卖很好,咋可能睡一觉就不行了!

总之都不怪我!

请你深入分析,到底用户不买:

百分之多少因为广告?

百分之多少因为销售?

百分之多少因为产品?

百分之多少因为本泽马?

百分之多少因为竞争对手?

百分之多少因为用户自己不想买?

这才是转化率分析的真正难点。

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