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在實際的業(yè)務中，大多數(shù)人可能只會遇到以下一種或幾種常見的場景，并且對于各個細分場景，所需要解決的問題和關注重點都是不一樣的。
場景一：你剛加入一個成熟產品的用戶增長部門，會發(fā)現(xiàn)業(yè)務當前有非常全面詳實的用戶和業(yè)務數(shù)據(jù)，但由于個人缺少數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗，面對一堆數(shù)據(jù)，除了能簡要了解到產品基本情況，不知如何從數(shù)據(jù)中挖掘出更有價值的信息。
待解決問題：面對大量數(shù)據(jù)，不知如何入手分析。
所需的能力：各種可以從數(shù)據(jù)分析中找到增長線索的方法論。
場景二：你熟練掌握了基本的數(shù)據(jù)分析技能，能夠基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)找到增長線索，你想針對某些關鍵指標的異常情況進行分析，但不知道哪些數(shù)據(jù)相關性高，如何將多維度的數(shù)據(jù)關聯(lián)分析。
待解決問題：有明確的問題需求，但不知如何有效拆解數(shù)據(jù)問題。
所需的能力：基于目標行為的拆解用戶路徑的方法。
場景三：拆解完用戶路徑后，發(fā)現(xiàn)目標的轉化路徑中有部分數(shù)據(jù)缺失，無法有效支撐你的分析。
待解決問題：如何快捷有效的收集缺失的數(shù)據(jù)。
所需的能力：制定數(shù)據(jù)采集方案。
場景四：需要的數(shù)據(jù)采集到位后，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計混亂，每次查詢和分析數(shù)據(jù)的效率成本都很高。
待解決問題：數(shù)據(jù)如何高效可視化呈現(xiàn)，降低查詢使用的成本。
所需的能力：創(chuàng)建數(shù)據(jù)儀表盤。
診斷上述的工作場景，大多數(shù)增長人的工作順序可能是：
數(shù)據(jù)分析→用戶路徑拆解→收集數(shù)據(jù)→搭建儀表盤
基于數(shù)據(jù)驅動用戶增長可以分為以下五個步驟：
對大多數(shù)增長從業(yè)者來講，最重要的是先掌握一套數(shù)據(jù)分析方法，從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中快速找到增長線索，取得一些增長業(yè)績，再反過來檢查數(shù)據(jù)埋點、統(tǒng)計等地方有沒有問題。當掌握了數(shù)據(jù)分析方法，但所在的公司or負責的業(yè)務沒有基礎數(shù)據(jù)也無從下手，才需要思考如何拆解用戶路徑、數(shù)據(jù)采集。而數(shù)據(jù)儀表盤，則是為了提高查詢效率，支持數(shù)據(jù)分析工作快速、準確開展。
從數(shù)據(jù)分析中尋找增長機會，可分為“宏觀”和“微觀”兩個角度。
宏觀：在基礎數(shù)據(jù)中，找到較大的增長機會。
微觀：對比精細化的用戶數(shù)據(jù)進行分析，挖掘相對隱蔽的增長線索。
北極星指標：指導增長工作方向最重要的指標，也可以理為業(yè)務現(xiàn)階段的唯一重要的指標。制定北極星指標時，需要在服務于業(yè)務的長期健康增長下，同時考慮商業(yè)目標和用戶價值。
全鏈漏斗增長模型：是把影響北極星指標的主要細分指標梳理梳理出來，并標注轉化率。通過模型，可以將北極星指標細化拆解，從中找到增長的機會點。
案例場景：剛剛入職一家內容類APP，負責用戶增長，公司沒有完善的后臺數(shù)據(jù)系統(tǒng)，無法通過詳細的用戶行為埋點數(shù)據(jù)，如何找到一些增長的線索。
從轉化漏斗可發(fā)現(xiàn)：
拉新轉化率較高：新用戶下載到注冊的轉化率為70%，新用戶下載轉化率不錯。
老用戶活躍度低：當月活躍老用戶占總注冊用戶數(shù)的10%，老用戶活躍較低。活躍用戶主要靠新用戶補充。
用戶感知的產品價值較低：當月人均閱讀時長較低，遠低于行業(yè)均值。
從歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)：
拐點：2019年11月，下載到注冊完成的轉化率從71%開始大幅度下降，發(fā)送了什么？
趨勢：2019年10月，人均閱讀時長提高了一倍。因為那個時間段增加了內容社區(qū)版塊。
在了解了現(xiàn)狀和歷史數(shù)據(jù)情況后，可通過獲客渠道對數(shù)據(jù)進行維度分解。
公眾號的新用戶下載轉化率一直維持在63%-71%左右。
2019年11月份開始抖音廣告，轉化率僅有10%-15%，因此導致了總體轉化率下降。
通過年齡、性別、城市、職業(yè)等發(fā)現(xiàn)：
18-25，25-30的用戶占比最大。
職業(yè)：白領和大學生為主。
發(fā)現(xiàn)：
超過80%的活躍用戶每月登錄少于4次
但每月登錄4次以上的用戶，有接近80%的用戶為18-25歲的大學生用戶群體
總結：
新用戶下載到活躍的轉化率尚可：
老用戶活躍度低：
人均閱讀時長低于行業(yè)均值。
公眾號轉化率遠高于抖音廣告。
18-25歲的大學生用戶群活躍度較高。
取長：強化增長，在已經(jīng)顯出成功信號的方向上，繼續(xù)加強。
補短：修補漏洞，找到整個業(yè)務漏斗中流失問題最嚴重的環(huán)節(jié)，通過策略降低流失。
繼續(xù)針對上述案例，進行分析：
公眾號來源的新用戶質量高：
對應策略：取長。增加公眾號的內容數(shù)量，提升公眾號的內容質量。
大學生用戶活躍度高：
對應策略：取長。進一步分析大學生的獲客渠道來源。通過用戶問卷了解大學生感興趣的內容和功能。加強對應的產品體驗。
來自抖音廣告的新用戶轉化率低：
對應策略：補短。找到漏斗轉化率低的原因，測試提升轉化率。
老用戶活躍度和留存率低：
對應策略：補短。進一步分析活躍和留存曲線，找到用戶流失最大的問題。
用戶數(shù)據(jù)通常可以分為兩類，一類是用戶屬性數(shù)據(jù)，另一類是用戶行為數(shù)據(jù)。用戶屬性數(shù)據(jù)代表的是用戶自身基本信息和狀態(tài)，包括天然特征和行為提醒的特征，一般是較為固定，不會輕易改變的。而用戶行為數(shù)據(jù)是用戶產品內的行為軌跡，代表了用戶和產品的互動模式，通?？赏ㄟ^各種方式影響數(shù)據(jù)。用戶分群驅動增長主要通過設定分群維度和應用分群結果這兩個步驟來實現(xiàn)。
用戶屬性：用戶天然的屬性和特征，不會輕易的改變。
獲客渠道；
可推測用戶興趣的屬性：年齡，性別，城市，家庭。
可推薦用戶經(jīng)濟狀態(tài)的屬性：設備類，型號，城市，職業(yè)。
用戶行為：用戶在產品生命周期的關鍵行為。
生命周期的關鍵行為：新老用戶。
用戶活躍程度RFM；
付費情況：是否付費；
功能使用；
增長模型：增長模型中的某個變量在不同人群中差異較大。
貸款額度：互金類產品。
客單價：滴滴打車。
價位：SaaS。
通過用戶分群得到分群結果，主要可以分為兩種應用方向，以獲取用戶為分隔點，在獲取用戶之前，可以通過結果優(yōu)化精準拉新的策略。在獲取用戶之后，可以通過結果提高精細化運營的產品體驗。
選擇高質量用戶，將這類用戶特征上傳渠道平臺，通過算法找到類似的用戶。
針對不同群組，進行不同的運營動作。包括Push推送，促銷活動等。
選擇重點的屬性和行為維度，進行組合分群：
針對不同的分群，制定對應策略（方案僅為供參考，不具有真實性）
周期性行為代表著用戶使用產品功能的核心行為。例如下單、點贊、閱讀、觀看視頻等。
從業(yè)務中出發(fā)：從關鍵轉化路徑中或高頻的周期性行為中尋找并確認關鍵行為。
留存問題：一般通過針對周期性行為的分析，讓用戶更多的更持久的執(zhí)行某種行為，養(yǎng)成正確的習慣。
通過AARRR各個環(huán)節(jié)的細分漏斗尋找用戶流失點和增長機會。
獲客：新用戶注冊漏斗
激活：新用戶激活漏斗
留存：關鍵周期性行為漏斗。
推薦：老帶新用戶轉化漏斗。
變現(xiàn)：下單漏斗、投資漏斗等。
確定用戶在產品內實際路徑和走向與產品期望的主路徑的區(qū)別點。
確定用戶的實際主流路徑。
發(fā)現(xiàn)一些事先不為人知的路徑。
新用戶進入首頁后的實際路徑有哪些？最喜歡去哪些頁面？
如何引導用戶回到主流路徑，迅速到底核心功能？
以某個行為為終點的路徑：到達某個功能的路徑里，哪條最主流？
用戶哪些路徑可觸達該行為？
如果想提升觸達該行為的轉化率，先從哪條路徑入手最容易提升？
以某個行為為終點的路徑：用戶偏離預設的路徑后，實際走向是什么？
用戶到達行為對應的頁面（如商品詳情頁）后，為什么沒有觸發(fā)行為(點擊支付)？
用戶去了其他什么路徑？
如何避免這類用戶偏離預設的路徑？
第一步：明確目標：提高銷售額。
第二步：假設根據(jù)用戶路徑分析，發(fā)現(xiàn)有兩條主要路徑：
啟動App->搜索商品->提交訂單->支付訂單
啟動App->未支付訂單->搜索相似商品->取消訂單
第三步：分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)線索：
第一條用戶路徑：用戶提交訂單后，大約75%的用戶會完成支付，而 25%的用戶未支付。
第二條用戶路徑：目標商品已經(jīng)加入訂單，但未最終敲定，因此在打開App后直奔“未支付訂單”。
但是第二條路徑中，發(fā)現(xiàn)部分用戶會再次“搜索相似商品”，根據(jù)這一行為可判斷客戶可能存在比價行為。
表明價格一定程度上影響了這部分用戶的支付欲望，這是一批“價格導向”的客戶。
第四步：提出方案：
將支付頁面附近放置優(yōu)惠券領取。
同時未支付訂單大大降低，說明在支付頁面附近放置優(yōu)惠券的方式，會刺激對價格敏感的客戶。
軌跡細查是按時間排列一系列行為，展示單個用戶的實際行為路徑。通過聚焦性分析，尋找單個用戶的實際行為路徑中的異常或者規(guī)律。
某個功能的優(yōu)化或Bug是否影響了用戶軌跡，出現(xiàn)了哪些異常？
首次登陸的用戶，有多少會留存下來。
哪個時間段年內留存最嚴重？
產品的留存率和行業(yè)平均值相比如何？
產品內的留存率是否有差異？
不同產品功能的用戶留存率的差異。
不同獲客渠道的用戶留存率的差異
不同用戶屬性的用戶留存率的差異。
甄選高價值用戶，并對應調整資源分配和運營策略。
針對不同渠道，用戶特征的用戶，對比使用頻次分布情況，實時調整運營策略。
梳理用戶路徑的意義：新項目開啟時，需要明確北極星指標和增長模型，之后還需要進一步加深對用戶和產品認知的顆粒度。需要快速結合產品功能、業(yè)務邏輯，梳理清楚用戶行為路徑，為后續(xù)的確立指標、數(shù)據(jù)埋點、數(shù)據(jù)分析奠定基礎。
根據(jù)北極星指標，構建轉化漏斗。轉化漏斗一般為設定的用戶主路徑。
將核心路徑中加入更多的漏斗步驟，理想形態(tài)是拆到不能再細化為止。
小編通過針對電商類的產品，簡要分享一下如何梳理用戶行為路徑。
增長儀表盤是指通過數(shù)據(jù)指標來代表公司的業(yè)務漏斗，并實時監(jiān)測公司的經(jīng)營狀況?？梢酝ㄟ^儀表盤快速掃描各個重要的指標從而知道公司目前的經(jīng)營狀況的變化。
如果沒有增長儀表盤，每次想要看指標，都要到各個看板去查詢指標。無法及時發(fā)現(xiàn)某些出現(xiàn)異常的數(shù)據(jù)指標。而有了增長儀表盤不過可以解決上述問題，還可以通過縱觀數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)指標之間的相互影響，對比不同維度的關鍵指標。發(fā)現(xiàn)增長機會。
細分指標儀表盤：品脈絡，監(jiān)測所有對增長有影響的細分指標。
凈增用戶儀表盤是通過顯示用戶流入、流出，和凈增的情況，來把控產品的用戶增長的總體態(tài)勢和健康度。凈增用戶儀表盤通過凈增用戶和增長指數(shù)這兩個個指標來全面真實的監(jiān)測增長情況。
增長指數(shù) > 1：用戶流入 > 用戶流出，活躍用戶正凈增長。
增長指數(shù) = 1：用戶流入 = 用戶流出，活躍用戶達到峰值。
增長指數(shù) < 1：用戶流入 < 用戶流出，活躍用戶負凈增長，即凈流失。
結合凈增用戶和增長指數(shù)，就可以搭建一個凈增用戶儀表盤。如下圖所示：
新增活躍用戶：本周首次活躍。
流失回流用戶：上周不活躍，本周活躍。
用戶流出：
流失用戶：上周活躍，本周不活躍。
壞消息：用戶流失比較嚴重。1.25的增長指數(shù)意為著每拉回6個新增或回流用戶，將流失5個老活躍用戶。典型的拆了東墻補西墻的案例。
如果用戶留存率不低，但流失用戶絕對值大，是否是用戶基數(shù)大，進入衰退期？
工作中時常會遇到將多個產品業(yè)務模塊的用戶活躍或新增趨勢對比后，發(fā)現(xiàn)很類似，無法區(qū)分哪個業(yè)務趨勢更好時，也可以通過對比這些業(yè)務模塊的凈增用戶儀表盤的趨勢來判斷增長趨勢。如下圖案例：
在產品業(yè)務一與產品業(yè)務二的活躍用戶新增趨勢基本相同時，通過凈增用戶儀表盤的趨勢對比可發(fā)現(xiàn)：
產品業(yè)務一的增長指數(shù) < 1，已經(jīng)出現(xiàn)凈流失。
產品業(yè)務二的增長指數(shù)為1.2，仍處于正凈增長，好于產品業(yè)務一。
細分指標儀表盤通過是顯示增長模型中所有關鍵細分指標來監(jiān)測所有對增長有影響的細分指標。工作中常常備用與發(fā)現(xiàn)和解釋異常情況、提升對業(yè)務的認知程度、針對目標業(yè)務進行下鉆。
細分指標表盤主要有兩個部分組成：
指標：
北極星指標；
增長模型中的指標；
關鍵細分指標和漏斗：關鍵路徑、關鍵行為。
維度：用戶的關鍵分群維度。
渠道來源；
新老用戶；
設備類型、地域、性別等。
搭建細分指標儀表盤可以通過以下四個步驟完成：
這里小編通過模擬社交類產品的細分指標儀表盤來具體說明一下。
第一步：梳理用戶路徑
第二步：制定關鍵指標：
多種形式搭配：如數(shù)字，比例，變化量，趨勢圖，維度分解后
選一個合適的時間段
將指標和目標進行比較指標
指標最好有明確的負責人
第三步：添加分解維度
客戶端：iOS, Android，網(wǎng)頁
獲客渠道用戶性別
年嶺組 ?所在地
第四步：組裝增長儀表盤。
制定數(shù)據(jù)采集方案是數(shù)據(jù)驅動用戶增長的第二步。沒有用戶行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)顆粒度不夠，也就難以發(fā)現(xiàn)業(yè)務指標變化背后的原因，從而難以發(fā)現(xiàn)增長線索。通過數(shù)據(jù)埋點追蹤用戶行為，可以用數(shù)據(jù)描述用戶在產品中的行為軌跡，也構成了指標儀表盤和分析數(shù)據(jù)的基礎。
增長團隊經(jīng)常面臨的問題：
沒有詳細用戶行為數(shù)據(jù)，無法進行比較細致的數(shù)據(jù)分析。
做過用戶行為的埋點，但不準確，無法使用。不能滿足分析需求。
埋點的目的是追蹤所有的用戶關鍵行為。
常見的兩種需要數(shù)據(jù)埋點的情況：
已有基本埋點，只需進行缺失的數(shù)據(jù)埋點。
如從頭埋點采集用戶行為數(shù)據(jù)：分級分步，由主到次。
埋點需要記錄的信息：
行為本身（event）：用戶做了什么操作？
行為的屬性（property）：
who：誰參與了這個行為（設備ID，用戶ID等）。
when：行為發(fā)生的時間。
where：行為發(fā)生的地點。
how：用戶參與這個行為的方式（設備型號，版本號等）。
what：根據(jù)行為類型，細化更多情況（商品名稱、價格、數(shù)量、query詞等）。
制定事件埋點方案是產品運營的基本技能之一，這里小編就不做過多的分享了。簡單總結幾點埋制定埋點方案是常見問題：
埋點的常見問題一：思路不清，事無巨細。
問題現(xiàn)象：什么都想埋點，導致上線時間晚，且埋點過多對產品負擔較大，影響用戶體驗。
避免建議：
從重點出發(fā)：如從北極星指標，增長模型和重要問題出發(fā)，規(guī)劃埋點計劃。
從問題出發(fā)：帶著需要解決的問題和分析目標，通過數(shù)據(jù)解讀進行埋點規(guī)劃。
埋點的常見問題二：事件命名格式不統(tǒng)一
問題現(xiàn)象：同一個事件，存在多個名字。因為版本迭代導致前后版本命名不同等。
避免建議：統(tǒng)一規(guī)定事件結構和命名規(guī)范，做好文檔管理，定期更新。
埋點的常見問題三：錯過重要的事件或屬性
問題現(xiàn)象：因為突發(fā)情況導致的某路徑或環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)異常，但未針對這個路徑進行埋點。
避免建議：埋點前，從問題出發(fā)：想清楚為了回答哪些問題，要追蹤哪些事件，事件需要哪些分支路徑和環(huán)節(jié)。發(fā)現(xiàn)錯漏后，逐漸補齊。
埋點方案常常分為前端（客戶端）埋點和后端（服務器端）埋點兩類方向。
前端埋點：主要是記錄用戶端操作行為，如點擊事件，頁面打開事件等。
埋點方法：通過客戶端代碼進行埋點。
優(yōu)點：真實記錄產品內用戶行為和路徑，不需要請求服務器數(shù)據(jù)。
缺點：不能記錄業(yè)務結果，網(wǎng)絡加載慢時，可能導致數(shù)據(jù)不完整，更新埋點時需要進行版本更新，界面視覺交互修改時，可能需要更新對應埋點。
后端埋點：主要記錄用戶特征變化及前端操作導致的業(yè)務結果，如付款成功，交易失敗等。
埋點方法：通過從接口調用后端數(shù)據(jù)。
優(yōu)點：實時性好，產品界面改變不需更新埋點。能夠收集不在APP內發(fā)送的行為，記錄最終的結果，數(shù)據(jù)相對更準確。
缺點：不能收集不需調用接口請求服務器的數(shù)據(jù)。例如用戶的按鈕點擊事件。
小編在此通過一個攜程的登錄頁面埋點來簡要說明一下如何埋點。
因對登錄功能進行埋點，所以需要記錄如下信息：
行為（event）：
注冊流程各個節(jié)點的轉化率。
第三方登錄流程各個節(jié)點的轉化率。
驗證碼登錄流程各個節(jié)點的轉化率。
密碼登錄流程各個節(jié)點的轉化率。
密碼找回流程各個節(jié)點的轉化率。
用戶從登錄頁面直接退出的點擊次數(shù)
行為的屬性（property）：
who：用戶設備ID，用戶ID，用戶使用的產品版本號，用戶手機號的國家號段(國內，國外)。
when：用戶操作各個流程的服務器時間，用戶登錄成功的服務器時間。
how：用戶登錄時的產品版本號。
what：根據(jù)行為類型，細化更多情況（商品名稱、價格、數(shù)量、query詞等）。
小編通過攜程的特價酒店這個業(yè)務模塊來分享一下如果通過增長儀表盤找到業(yè)務增長機會。首先將參考數(shù)據(jù)（https://shimo.im/sheets/GGDQGQxWjvPThhqg/MODOC/）進行可視化處理，得到特價酒店模塊的轉化指標細分儀表盤，如下圖：
通過細分指標儀表盤的數(shù)據(jù)情況，可以發(fā)現(xiàn)一些數(shù)據(jù)異常的地方。具體如下：
搜索功能用戶路徑：
搜索結果頁->酒店詳情頁轉化率僅為21%，低；
banner位用戶路徑：
酒店詳情頁->點擊酒店預訂按鈕轉化率為38%，較低；
開始結賬->付款成功轉化率為8%，很低。
猜你想去用戶路徑：
酒店詳情頁->點擊酒店預訂按鈕轉化率為30%，較低；
開始結賬->付款成功轉化率為20%，低。
路徑轉化對比：
banner位用戶路徑的酒店詳情頁->付款成功的轉化率最低。
業(yè)務路徑占比：
業(yè)務滲透占比從高到底排序為：首頁搜索 > 城市地標> banner位。
是否登錄用戶轉化率對比：
未登錄與已登錄用戶在【點擊酒店預訂按鈕->開始結賬】的轉化率為53%和75%，差值22個百分點。根據(jù)路徑分析，在用戶點擊酒店預訂按鈕時，判斷該用戶是否登錄。
根據(jù)上述問題，總結可能的增長線索如下：
1、在搜索路徑中，搜索結果頁->酒店詳情頁轉化率僅為21%。流失了14200人，流失巨大。
2、總轉化中后，開始結賬->付款成功轉化率為31%，流失了2200位付費意向高的高價值用戶，流失巨大。
3、在banner路徑中，開始結賬->付款成功轉化率為8%。流失了920位高價值用戶，占該階段總流失的42%。
4、在猜你想去路徑中。開始結賬->付款成功轉化率為22%。流失了780位高價值用戶，占該階段總流失的32%。
5、在猜你想去的路徑中，酒店詳情頁->點擊酒店預訂按鈕轉化率為30%。流失了3500位有明確訂房意義的用戶。
6、用戶點擊酒店預訂按鈕觸發(fā)開始結賬的轉化率，需完成登錄操作的用戶比不需要完成登錄的用戶低22個百分點。
搜索結果并未滿足用戶的需求。
搜索query詞分詞算法不精確。
搜索結果排序算法不精確。
攜程的酒店物料庫內容不夠豐富。
鑒于攜程目前的產品階段，優(yōu)化難度：搜索結果排序優(yōu)化 > 搜索詞算法優(yōu)化 > 酒店物料庫豐富優(yōu)化。因而這部分策略為優(yōu)化搜索結果酒店列表排序算法。
搜索結果的酒店優(yōu)惠價并未達到用戶的心理預期價格。
酒店優(yōu)惠價格超出了用戶可承受的最高價格。
酒店的優(yōu)惠差值(原價-優(yōu)惠價)并未激起用戶繼續(xù)了解的欲望。
優(yōu)化難度：提高優(yōu)惠差值對用戶的刺激 > 降低酒店優(yōu)惠價格。
優(yōu)化策略：在結果頁顯示酒店原價及優(yōu)惠最大差值，通過視覺交互刺激用戶完成下一步轉化。
結賬路徑總體轉化低的原因可分為兩個方向進行分析：
1、在點擊酒店預訂頁的【去支付】按鈕后，進入該頁面需先選擇支付通道后，再點擊確認支付。
2、秉承著盡量簡化主流程中的非必要行為的原則，在保障安全合規(guī)性的前提下，可將該操作優(yōu)化為進入該頁面默認選擇上次支付的路徑或推薦路徑，減少用戶流失的可能。
3、部分進入該頁面的用戶離開后會瀏覽其他酒店，可能的用戶存在比價行為的心理。
通過業(yè)務路徑轉化率對比漏斗分析圖可發(fā)現(xiàn)：
1、產品功能對完成支付流程的影響小于業(yè)務路徑對其影響。
2、在酒店預訂頁、訂單確認頁、確定支付頁產品設計完全相同的情況下，節(jié)點轉化率因業(yè)務路徑來源不同而差異較大。
3、擁有明確酒店預訂目標的用戶完成支付流程的概率高于其他類型。即
使用搜索功能的用戶完成支付流程的概率遠高于通過banner和猜你想去查閱酒店信息完成支付的用戶。
5、通過點擊banner進入觸發(fā)支付流程并完成支付的用戶轉化率最低?？赡艿脑颍?/p>
統(tǒng)計點擊banner的用戶特征，對這類用戶根據(jù)地域，消費能力，出行次數(shù)等進行用戶分群。對不同類的用戶群進行定制化的banner詳情頁展示（即根據(jù)用戶群圍繞banner的推廣主題，展示不同的酒店搜索結果）。
該功能的產品設計本質是基于酒店搜索功能，通過推薦的城市類query詞引導用戶進行快速搜索。該業(yè)務功能的訂單轉化率低的原因可能是：
提供的query詞對應搜索結果與用戶的查詢需求不匹配。
提供的query詞不精確，增加的搜索功能的用戶使用流程，增加用戶行為阻力，造成流失。
如用戶原本需求是查詢北京朝陽大悅城附近酒店。通過”猜你想去“的query詞(北京)進入地標附近酒店頁后，查看多個酒店詳情頁但并未找到滿足需求的酒店，用戶需要下翻頁面或重新搜索才可獲取精準結果。該流程中造成用戶流失。
對應策略：
收集使用進入特價酒店的用戶的用戶屬性和行為數(shù)據(jù)，對用戶進行更精準的分群分析。并基于攜程網(wǎng)的大數(shù)據(jù)推薦功能，對用戶進行更精準個性推薦的地標query詞。
因為該功能是搜索功能的延伸功能，而搜索功能的轉化率遠高于該功能，可將使用該功能用戶群引導至使用搜索功能?？上韧ㄟ^A/B測試，對該策略進行測試。對比是否提高了特價酒店的整體訂單轉化率和付費轉化率。
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我們致力于提供一個高質量內容的交流平臺。為落實國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室“依法管網(wǎng)、依法辦網(wǎng)、依法上網(wǎng)”的要求，為完善跟帖評論自律管理，為了保護用戶創(chuàng)造的內容、維護開放、真實、專業(yè)的平臺氛圍，我們團隊將依據(jù)本公約中的條款對注冊用戶和發(fā)布在本平臺的內容進行管理。平臺鼓勵用戶創(chuàng)作、發(fā)布優(yōu)質內容，同時也將采取必要措施管理違法、侵權或有其他不良影響的網(wǎng)絡信息。
一、根據(jù)《網(wǎng)絡信息內容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國未成年人保護法》等法律法規(guī)，對以下違法、不良信息或存在危害的行為進行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對憲法所確定的基本原則；
2)危害國家安全，泄露國家秘密，顛覆國家政權，破壞國家統(tǒng)一，損害國家榮譽和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽、榮譽；
4)宣揚恐怖主義、極端主義或者煽動實施恐怖活動、極端主義活動；
5)煽動民族仇恨、民族歧視，破壞民族團結；
6)破壞國家宗教政策，宣揚邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會秩序，破壞社會穩(wěn)定；
8)宣揚淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動非法集會、結社、游行、示威、聚眾擾亂社會秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽、隱私和其他合法權益；
11)通過網(wǎng)絡以文字、圖片、音視頻等形式，對未成年人實施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進行網(wǎng)絡欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內容；
2. 不友善：不尊重用戶及其所貢獻內容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實，損害他人名譽；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對他人或其行為進行揭露或描述，以此來激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對方對自己的言論作出回應，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對方難堪；
6)謾罵：以不文明的語言對他人進行負面評價；
7)歧視：煽動人群歧視、地域歧視等，針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗、擾亂本網(wǎng)站秩序的內容，或進行相關行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產品、提供服務、宣傳推廣內容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉網(wǎng)站等，誘騙用戶點擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產品、品牌等內容獲取搜索引擎中的不正當曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內容及相關交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內容審核的廣告內容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
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(xiàn)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(jīng)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(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 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(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)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(xiàn)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(wǎng)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(xiàn)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(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內容質量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
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