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今天,用戶體驗和產品設計越來越重要。產品設計上可能會存在什么問題呢?在數據時代,又該如何利用數據驅動產品的優(yōu)化呢?在數據真實的情況下,數據是用戶的行為反饋,一個產品好或不好,只有用戶有發(fā)言權,用戶說好才是好。下面我以一個配送類APP為例,來說說如何利用數據來驅動產品進行優(yōu)化。
一、發(fā)現問題-構建核心路徑轉化漏斗,了解各流程轉化率
要發(fā)現問題就得用數據說話。我們來思考梳理,使用這個配送app一個新用戶從下載到轉化完單,到底經歷了多少步呢?梳理如下:
梳理完新用戶轉化核心步驟后,我們可以取出這些關鍵步驟的uv數據,構建一個用戶轉化的漏斗,來觀察每步用戶的轉化情況,拿出數據如下:
百分比=本步驟uv/上一步驟uv
這是一款配送app的新用戶下單路徑轉化漏斗,我們可以看出用戶在詢價->下單這個環(huán)節(jié)人數驟降,轉化率只有63%,遠低于其他環(huán)節(jié)轉化率,且這個環(huán)節(jié)轉化率在本行業(yè)同類產品中也是稍低的。同時為了對比,我們拿出老用戶的路徑轉化數據,發(fā)現本環(huán)節(jié)轉化率為79%,本環(huán)節(jié)新老用戶差遠高于其他環(huán)節(jié)的新老用戶差。所以我們可以初步判斷,詢價->下單這步優(yōu)化空間比較大,于是我們把目光聚焦在詢價->下單環(huán)節(jié),用戶為什么在第一次來時詢價之后掉頭就走了呢?我們要尋找原因,找出優(yōu)化點。
二、提出假設及解決方案
為了找到影響用戶轉化的原因。打開我們的app,登陸后填單進行詢價,詢價頁面如下:
繼而我們打開幾個競品app填入相同的信息,到達詢價頁面,發(fā)現大體頁面信息差不多,只是位置有不同,而我們發(fā)現一個問題點:競品的詢價頁顯示的是券后價格,我們的詢價頁顯示的是優(yōu)惠前價格,而我們優(yōu)惠后的價格和競品優(yōu)惠后的價格是差不多的。會不會是用戶用我們app填寫完信息后看到了比較大字的優(yōu)惠前價格,而沒有注意到旁邊的可使用新手券優(yōu)惠字樣的提示?很可能用戶也是在幾個app之間進行比價,看到了40元的字樣就直接退出,選擇了其他產品進行下單。
有了假設后,接下來就要想解決方案,優(yōu)化頁面布局及展示邏輯。我們想了兩種展示券后價格的頁面,讓用戶可以在第一眼看到比較低的價格,留住用戶:
三、AB實驗設計
有了解決方案,就可以開始著手進行AB測了。首先咱們找設計小姐姐設計兩種方案的詢價頁,然后給前端進行頁面開發(fā)。和分析師確認是否有新增埋點以便后續(xù)實驗統(tǒng)計,同時設計實驗分組,采用AABC實驗設計方式,且分層抽樣保證每組新老用戶比例均勻:
一切就緒后,就等著和下次發(fā)版上線實驗了。
四、實驗分析
通過一周左右的實驗,我們可以對實驗數據進行觀測,確定我們的評估指標:
北極星指標:單量、成交額 ;
方向指標:轉化率
通過上述數據,我們得出實驗組二的各項指標均優(yōu)于對照組與實驗組一,可以改版:
實驗組一
詢價->下單轉化率+1.78%(新)、+0.68%(老)
下單->完單轉化率 無明顯差異
人均單量 +0.013(新)、+0.005(老)
人均成交額 +1.4%(新)、+0.52(老)
實驗組二
詢價->下單轉化率+1.80%(新)、+0.71%(老)
下單->完單轉化率 無明顯差異
人均單量 +0.015(新)、+0.007(老)
人均成交額 +1.5%(新)、+0.57(老)
一個實驗上線之后,不僅要分析其本身的數據結果,還要考慮產品大盤影響,項目指標和產品指標都要兼顧到。而因為互聯網產品具有大數據量和快速迭代的特點,所以我們在懂用戶和業(yè)務之外,利用數據做好產品優(yōu)化非常重要,快速試錯和調整,做到小步快跑。
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6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內容。
5. 不實信息,主要表現為:
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容;
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯。
6. 傳播封建迷信,主要表現為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容,主要表現為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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