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转化分析新漏斗模型:用户决策过程漏斗(原创)

作者: 昌平信息网 发布时间: 2020年01月20日 18:46:32

一种新的漏斗:用户决策过程漏斗

构建决策过程
用户到底想要做什么?购买过程是一般来说是非常固定的。

一般要经过以下阶段:引起注意→产生兴趣→收集信息→评估价值→购买决策→购买后行为

确定模型指标
有了模型,就可以知道要收集哪些信息。

引起注意:比如广告曝光的用户可以认为是“引起注意”这个步骤的覆盖用户数。

产生兴趣:广告的点击可以认为是“产生兴趣”的用户数。

收集信息阶段:这个阶段比较复杂,根据实际情况,可以将“阅读到页面底部的用户数”、“翻看产品图册的用户数”等作为这一步的用户数。如果是早期实验,为了收集数据,要故意设计一些按钮。比如可以把一些关键信息隐藏,点击“展开”再看到完整信息。那样就可以确定哪些信息用户更喜欢查看。

评估价值阶段:可以将完成了“收集信息”阶段的用户认为是进入评估价值的阶段,或是干脆直接将价格信息与其他评估相关的信息放到单独一个页面,以进入该页面的用户数为准。

对于一些非标类的产品,我建议是将价格信息放到后面,因为价格是评估价值的重要内容。如果太早公布价格,我们没法确定究竟是“收集信息”阶段出现了问题,还是价格太早公布导致用户很早就进行了“评估价值”。

我曾经做过试验:

原页面:产品介绍页(带价格)→购买页→支付页

改为:产品介绍页(无价格)→购买页(带价格)→支付页

改版后,进入购买页的比例提高了,而购买页到支付页转化下降,整体转化率几乎不变。

虽然这个改动对于当时的业务来说没有影响,但是由于没有了价格因素的干扰,极大方便了我对于产品介绍页改版的效果评估。

当然,随着时间的推移,价格会越来越透明,以价格为卖点不可避免,不过上述的这一点作为前期的试验来说还是比较有效的。

购买决策:点击购买的用户认为是完成了购买决策的用户。

上述指标可以确定这个步骤有多少用户数,我们还需要一些辅助的指标,比如:该步骤的用户平均停留时长,按钮平均点击次数等。

决策流程漏斗
根据用户决策流程制作漏斗图,从上一步的指标中制定出用户决策漏斗。比如上一步中,进入评估阶段的用户数/进入收集信息阶段的用户数,昌平人才,就可以用来判断收集信息这一步的优劣。

与传统漏斗图的对比:

传统漏斗图:曝光→产品落地页→购买页→点击购买→支付成功

决策过程漏斗:引起注意→产生兴趣→收集信息→评估价值→购买决策→购买后行为

新的漏斗可以直接找出问题根源,指导改版方向。比如:用户在“收集信息→评估价值”之间的转化率较低,而这个阶段的人均停留时长比较短,而且收集信息页面内的各卖点点击率都比较高,那么基本可以认为用户草草地看过页面,但是没有打动他的卖点。

这样一来,改版的方向就要比传统漏斗清晰许多。

两种漏斗的区别

如果本身流程设置不合理,则传统漏斗图无意义。
因为漏斗图是按照我们页面设置的步骤建立的,如果我们的页面流程本身设置得不合理,那么分析的基础就错了。

案例:某基金销售APP的一个购买转化。

原本的一个购买流程是:

进入近期热门板块→热门板块信息→购买热门板块→该板块基金列表→基金信息→购买基金→基金购买页→购买成功。

随后我分析认为:在购买热门板块阶段,用户已经完成一次对于热门板块的购买决策流程,当时已经处在了购买决策阶段。而现有流程又重新让用户进入挑选具体基金的过程,又重新进入了一次收集信息的阶段。

于是,我建议修改如下:

修改后流程:进入热门板块,热门板块信息,购买热门板块,基金购买页,购买成功。

修改后:整体的销售转化率提升了240%。

传统漏斗告诉我们用户的行为,不明确用户的需求。
即使流程是正确的,但是传统漏斗图依然只能看出业务现状。我们在找出问题后还需要继续分析问题根源与对策,而用户决策流程漏斗可以直接看出问题点以及用户需求,可以快速找出解决的方向。

我们分析一个问题时,一般有这样几个层级:

用户的行为
用户的需求
我们的目标
一般一层一层递进,通过行为推测用户需求,通过需求找出我们的目标。

传统漏斗图只能表现用户的行为,而决策流程漏斗可以反应用户的需求,这使得我们能更快地找出:我们需要做什么?

传统漏斗图是站在公司视角看问题的方法。很自然会导致脱离用户的改进方案。比如:用户从产品页进入购买页的比例不高,我们根据这一信息可能会提示各种刺激性信息;比如“限时2小时”“限前1000名用户”等等。