ユーザーがどこで損失を被っているかわかりませんか? 80%の人がこのようにコンバージョン分析を行っています

当社製品・業務において、コンバージョン分析は頻繁に使用される分析手法の一つであり、ファネルはコンバージョン分析において重要なツールです。

製品内のすべての最適化は、最終的なコンバージョン率を高めるためのものであると言えます。たとえば、登録、購入、コンテンツの消費、参加の深さの増加などです。同時に、各変換プロセス中に失われるユーザーの数を減らし、必要に応じて失われたユーザーを呼び戻す必要があります。

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では、製品内でユーザーに対してより詳細な操作を実行したい場合、データ分析をどのように実行すればよいのでしょうか?どのようなツールが必要ですか?これはどの程度まで達成できるでしょうか?今日、GrowingIO はファネルに大幅なアップデートを行いました。これは、上記のすべてのコンバージョン分析シナリオをサポートできる非常に強力なファネルです。他のファネルを使用したことがある場合でも、GrowingIO ファネルを使用している場合でも、ファネルツールを使用したことがない場合でも、以下を使用することをお勧めします。

1.ユーザーの行動を分析し、ユーザーの成長を実現できる

製品設計がユーザー中心の時代では、ビジネスの成長は実はユーザー数の増加です。そのため、ユーザーがどのように来て、どこでユーザーを失い、どのように呼び戻すかを理解しながら、全員がユーザーオペレーションを行っています。ユーザーの行動を分析し、ユーザーの成長を実現できます。

今日の従来のデータ分析ツールは、プラットフォームのトラフィックに基づいており、ページとトラフィックに焦点を当て、Web ページの問題を議論します。ユーザーという概念がなければ、ユーザーエクスペリエンスが良いかどうかをどうやって知ることができるでしょうか?ユーザー操作はどのように行うのですか?

GrowingIO のファネル分析は、ユーザーの行動に基づいています。ユーザーがどのランディングページから製品にアクセスしたか、どのコンバージョンプロセスでユーザーが離脱したか、その前にどのページや行動を経験したか、ユーザーが使用したオペレーティングシステム、ユーザーがいた都市などを知ることができます。次に、ユーザー離脱の原因について仮説を立て、運用行動を通じてリコールを開始できます。

2.全体的なコンバージョンに焦点を当て、重要な詳細を無視する

製品内のコンバージョンの全体的な状況を監視および分析します。ユーザーのコンバージョンの理由は似ていますが、損失の理由は異なることがよくあります。たとえば、地域によってユーザーのコンバージョンが異なる場合があります。そして、あらゆる違いは最適化の機会であり、成長の機会でもあります。セグメント化やドリルダウンを行わずに、コンバージョンしたユーザーや離脱したユーザーをすべてひとまとめにすることは、洗練された運用の原則に準拠しておらず、最終的にはほとんど効果が得られないことがよくあります。

したがって、違いを発見したい場合は、製品の特性とニーズに応じてグループ化と次元分割をカスタマイズし、最終的に問題を特定して最適化スペースを見つける必要があります。

GrowingIO のファネル分析は、特定のターゲットユーザーとクロスディメンション分析をサポートし、ドリルダウンを最大化してユーザーグループをロックし、より正確に問題を特定し、仮説を提案し、問題に対する可能な解決策を見つけます。

3.コンバージョン分析はプロセスであり、ユーザー数の増加も同様である

コンバージョン分析は閉ループです。私たちはファネルを設定してデータを監視し、コンバージョンギャップを特定し、運用、製品、その他の方法を通じて最適化し、結果を分析して改善があるかどうかを確認し、新しいデータを監視します。継続的な最適化により、ユーザー数は着実に増加しています。さらに、コンバージョン分析を他の分析ツールと組み合わせる必要がある場合もよくあります。 GrowingIO のファネル分析は、ユーザーセグメンテーション、イベント分析、リテンション分析などと組み合わせて、製品の健全性、ユーザー離脱、そして最終的にはコンバージョンを包括的かつ体系的に把握できます。

製品の最適化について言及するたびに、それはより良いコンバージョン率のためです。コンバージョン効果を向上させるすべてのステップが、最終的なコンバージョン率の向上を促進します。コンバージョンは重要ですが、より重要なのは、ファネルを改善することです。

この記事の著者は @ GrowingIO で、(Qinggua Media) が編集・出版しました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

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