コンバージョン率分析のためのファネルモデルしか知りませんか?これらも使えます

変換とは何ですか? 1. コンバージョン率 まず、コンバージョン率についてお話ししましょう。コンバージョン率の正式な定義は、予想される行動の数と総訪問数の比率です。簡単に言えば、次の式になります。 コンバージョン率 = 予想されるアクション数 / 総訪問数 言い換えれば、コンバージョン率は、すべての望ましいアクションの比率指標です。 2. 変換 コンバージョン数は、期待される行動の数です。コンバージョンは、ログイン、クリック、支払いなどの単一のリンクである場合もあれば、電子商取引の購入プロセスや金融商品の登録およびカードのバインディングプロセスなど、多数のリンクで構成されるプロセスである場合もあります。 なぜ変換について話すのですか? 簡単な例を挙げると、ある活動を企画して宣伝を始めたものの、効果があまり良くないことがわかりました。多くのチャネルを使用し、理論的にはユーザーカバレッジが十分に広かったにもかかわらず、実際に商品に惹かれて購買行動を起こしたユーザーの数は非常に少なかったのです。このとき、活動を修正・改善し、活動の悪い面を修正し、活動に爆発的な力を持たせる必要があります。一般的な慣習は何ですか?もう一度アクティビティを注意深く見て、何を改善する必要があるかを確認し、変更します。これは一般的なやり方ですが、このように行うことに何か問題はありますか?はい、彼の間違いは、彼が主観的な意志に基づいて変更を加え、方法論なしに思いついたことを何でも変更したことでした。では正しいアプローチは何でしょうか?まず問題を定義し、そのような問題に一般的な分析方法を適用し、次に問題を細分化して各部分を 1 つずつ最適化します。上記のアクティビティの場合、ユーザーカバレッジが十分に広い場合、生成される有効ユーザーは非常に少なくなります。これは基本的に、コンバージョン率が低いという問題であると判断できます。では、コンバージョン率が低いという問題を解決するにはどうすればよいでしょうか。ああ、ほとんどのアクティビティのコンバージョン率が低いのは、1…2…3…のためです。コンバージョン率が低い問題を解決する方法はいくつかあります: 1…2…3…。これら 2 つのソリューションの違いは何でしょうか? それは、構成、完全性、詳細にあります。問題に直面したときに最も恐ろしいのは、何をすればいいのか分からないことではなく、気になる点だけに着目して、やり方を忘れ、今まで考えたこともなかったが知っておくべきことを理解し忘れ、やりたいことをやることです。 1.ファネルモデル 下の写真をご覧ください。このモデルをすでにご存知の場合は、2 番目のモデルに直接ジャンプするか、引き続きご覧ください。さらに 3 つの詳細があります。未登録またはログインしていないユーザーの検索とショッピングのコンバージョンを例にとると、ファネルモデルは、ユーザーがショッピングプロセスで通過する必要があるコアプロセスステップです。プロセス中にユーザー数は徐々に減少します。必要なのは、各ステップでユーザーの離脱率を下げることです。

ファネルモデルを使用する具体的な手順は次のとおりです。 1. プロセスを描く:上図のように、製品のコアプロセスを描く必要があります。 2. 影響要因をリストアップする:各プロセスに影響を与える詳細な要因を調べます。たとえば、検索キーワードノードの影響要因は次のとおりです。検索ボックス自体で他に最適化できるものは何ですか?操作はスムーズですか？検索はどの程度曖昧ですか?プロンプトは設定されていますか?検索ページの推奨事項は妥当ですか?検索履歴をさらに最適化することはできますか?検索結果をさらに最適化することはできますか? … ここでは、検索キーワードリンクのインパクトファクターのみをリストしました。他のリンクごとにさらにリストすることもできます。必要なのは、各リンクのインパクトファクターをリストすることです。 3. 要因を 1 つずつ最適化する: 要因を見つけて最適化します。ファネルモデルは、すべてのコンバージョンプロセスに適用できます。多くの新規ユーザーを引き付けるアクティビティなどのタスクを受け取った場合や、製品自体に十分な訪問者がいるが、期待される行動コンバージョンが高くない場合、このモデルが役立ちます。 さらに、このモデルを最適化に使用する場合は、製品プロセスにおける次の 3 つの問題に注意してください。 まず、ファネルの長さを短くすることはできますか?プロセスノードの数が少ないほど、損失が発生する可能性が低くなります。 2 つ目: モデルプロセスノードの順序を調整できますか?製品の変換を支援したり、他の目的を持っています。私が訪問した「Want to Go」のウェブサイトを例に挙げてみましょう。彼らはユーザーのログインデータを改善したいと考えており、ログインノードを前方に移動し、閲覧時にユーザーにログインを促しています。 3番目: ファネルプロセスの切断に注意してください。ファネルモデル全体を中断しないように注意してください。ユーザーがプロセス中に他の操作を実行するために他のページに移動すると、迷子になる可能性があります。例: Mingdaoコラボレーションソフトウェアは初期の頃はメール登録を採用していましたが、登録成功率はわずか40％程度でした。なぜこんなに低かったのでしょうか？分析の結果、メール認証ごとにユーザーが個人メールにジャンプする必要があり、ログインした後にのみメールを認証できるという問題が判明しました。メールのログインと認証は比較的面倒なプロセスであるため、ユーザーが他のメールをチェックしているために登録を忘れてしまう可能性もあります。その後、メール認証はSMS認証に変更され、現在のインターフェースで操作すると、登録成功率は80％に向上しました。たとえば、ユーザーがショッピング時にログインしていないが、チェックアウト時にアカウントにログインする必要がある場合、この時点ではページにジャンプせず、ログインボックスを直接ポップアップ表示するのが最善です。ページにジャンプする必要がある場合でも、ユーザーはログイン後にチェックアウトプロセスに直接ジャンプしてチェックアウトを続行する必要があります。これは非常に一般的です。 2.ペインポイントパスモデル 分析のプロセスに基づくファネルモデルとは異なり、ペインポイントパスは単一の分析ページに基づいています。主に、ユーザーがペインポイント（ペインポイントとイッチポイントをまとめてペインポイントと呼びます）に注目するプロセスにおける視覚的なパスを記録します。視覚的なパスの色の深さは、ペインポイントの程度によって異なります。下の図のように、見覚えのある方も多いかと思います。これが一般的なヒートマップです。ヒートマップはクリック数を元に表示されることが多いです。

痛点パスの画像表示はわずかに似ていますが、違いは、寒色から暖色への色が痛点の痛みのレベルを表し、以下に示すように、注意を引く視覚的なパスが追加されていることです。

ペインポイントパスはスケールデータによってインテリジェントに描かれた絵ではなく、ユーザーのペインポイントと視覚的な傾向を組み合わせて手動で描く必要があります。赤い領域はユーザーが最も懸念しているペインポイントを表し、数字と線はユーザーが懸念しているペインポイントの視覚的なパスを表しています。ペインポイントパスモデルの使い方は？ 1. ページ上のユーザーの問題点をフィルタリングし、問題点の問題点のレベルをマークします。問題点は、その重要度に応じて 4 つのレベルに分類できます。 2. ユーザーが主な問題点に焦点を当てるためにたどる視覚的な経路を描きます。ユーザーによって視覚経路は異なる可能性があるため、ここで焦点を当てる主な視覚経路は、総合的に考慮した視覚経路です。 3. さまざまな問題点の苦痛レベルに基づいて最適化ターゲットを決定します。基本的なユーザビリティ、満足、非常に満足、期待を上回るという 4 つのレベルに従って、問題点を最適化します。高レベルの問題点が満たされると、より高いレベルの要件も満たされます。低レベルの問題点は、使いやすさだけが必要であり、ユーザーの決定にはほとんど影響しません。 4. 高レベルの問題点を最適化します。レベル要件に応じて問題点を最適化します。 5. 視覚経路を調整します（痛点の位置を最適化します）。必要に応じて、高レベルのペインポイントは下または横に配置されているため、ユーザーの検索の不便さを軽減し、意思決定時間を短縮し、損失を減らすために、これらのペインポイントをページ上の重要な位置に記載する必要があります。ペインポイントパスモデルとファネルモデルは、一方はプロセスに重点を置き、もう一方はページに重点を置いています。この 2 つを組み合わせて使用すると、より優れた最適化効果が得られます。 3.チャネルコンバージョン検証モデル 新規顧客獲得活動を行ったことがある人なら誰でも、製品の場合、量に加えて、新規顧客を引き付けるためのもう1つの重要な要件があることを知っています。それは精度です。精度が高いということは、コンバージョン率が高いことを意味します。あなたの製品はハイエンドユーザー向けで、スーツは数千元かかります。あなたが引き付ける人々がすべて学生であれば、新規顧客獲得活動にお金を無駄にするだけです。チャネルコンバージョン検証モデルの意義は何でしょうか？それは、各チャネルが誘致したユーザーのコンバージョン効率を比較することにあります。モデルは次のとおりです。

上図では、4つのチャネルに同じ資金と人材が投資され、10万人のユーザーを引き付けることができると仮定します（理解を容易にするために単純な整数を使用しています）。チャネル1のコンバージョン率は10％、チャネル4のコンバージョン率は80％です。次に、4つのチャネルを比較した後、チャネル4への投資を増やし、チャネル1への投資を減らす必要があります。もちろん、これはコンバージョン率の観点から考慮されます。別の状況は以下のようになります (数字の変化に注意してください)。

4つのチャンネルに同じ資金と人材を投資すると仮定すると、チャンネル1は100万人のユーザーを引き付けることができ、チャンネル4は5万人のユーザーを引き付けることができます。チャンネル1のコンバージョン率はわずか10％と非常に低く、チャンネル4の80％のコンバージョン率よりもはるかに低いですが、引き付けたユーザー数はチャンネル1の2.5倍です。この時点で、チャンネル1への投資を増やす必要があります。チャネル検証変換モデルの目的は、さまざまなチャネルの入出力効率を比較し、最適なチャネル選択データサポートを実現し、入出力の効率を高めることです。 4. 成長/目標変換モデル 成長/目標変換モデルは、ポイントシステムと同様の成長モデルとして理解できます。違いは、ユーザーポイントの成長システムであることに加えて、このモデルは一定期間内のユーザーをターゲットとするモデルにもなり得ることです。

まずは成長コンバージョンモデルについてお話しします。上図のように、レベルごとに目標と要件が定義されており、十分な餌を仕掛けることで、ユーザーは徐々に一般ユーザーから上級ユーザーへとコンバージョンしていきます。したがって、この変換プロセスでは、各ノードの報酬と要件が妥当であるかどうか、および 2 つのノード間の餌または需要の満足度が十分であるかどうかに注意する必要があります。例: ゲームの一般的な成長システムを例にとると、ゲームの初期段階では、さまざまな小さなタスク、簡単に入手できるさまざまな赤い封筒、達成しやすいさまざまな目標がよく設定され、新しいユーザーがより多くのインタラクションを行い、プラットフォーム上で急速に成長することを奨励し、それによって維持と上級プレイヤーへの転換を促進します。中期・後期では、ユーザー成長の難易度を徐々に上げ、ゲームユーザーの課金化を促進します。目標成長モデル、目標変換モデル、成長変換モデルが一緒に議論される理由は、これらが共通のロジックを持っているためです。つまり、多層目標を設計し、ユーザーが対応する目標を達成できるように誘導し、ユーザーが製品に対して設定された期待を満たすように促すというものです。例: 下の図に示すように、これはUberが国内市場を制覇した最盛期に実施したインセンティブ政策です。

最高の報酬。報酬政策から、XXプライベートカーなど他のいくつかの競合他社とプライベートカードライバーの獲得を競っている現在の段階では、ドライバーの1回の注文あたりの収入は通常の2倍以上、ピーク時には3倍に達することもあり、ドライバーが注文をめぐって競争することを奨励していることが分かります。繁忙期に少しだけ努力するだけで、収入を 2 倍、さらには 3 倍に増やすことができます。注文完了に対する報酬の利点は、ドライバーがずっと運転を続けられることです。もう少し頑張れば収入はもっと上がるので、常にモチベーションが保てます。 要約する 1. ファネルモデル ファネルモデルは、すべてのコンバージョンプロセスに適用できます。多くの新規ユーザーを引き付けるアクティビティなどのタスクを受け取った場合や、製品自体に十分な訪問者がいるが、期待される行動コンバージョンが高くない場合、このモデルが役立ちます。 2. ペインポイントパスモデル ペインポイントパスは、単一ページの分析に基づいており、主にユーザーがペインポイントに注意を払うプロセスにおける視覚パスを記録します。ペインレベルのマーク、パスの描画、最適化ターゲットの決定、最適化、調整の 5 つのステップを通じて最適化されます。 3. チャネル変換検証モデル チャネル検証変換モデルの目的は、さまざまなチャネルの入出力効率を比較し、最適なチャネル選択データサポートを実現し、入出力の効率を高めることです。 4. 成長/目標変換モデル 成長/目標変換モデルは、ポイントシステムと同様の成長モデルとして理解できます。違いは、ユーザーポイントの成長システムであることに加えて、このモデルは一定期間内のユーザーをターゲットとするモデルにもなり得ることです。共通するロジックは、複数レベルの目標を設計し、対応する目標を達成するようにユーザーを誘導して誘導し、製品に対する設定された期待をユーザーが達成するように促すことです。

モバイルアプリケーション製品プロモーションサービス： APPプロモーションサービス青瓜メディア広告

この記事は@炸水果 (Qinggua Media) によって編集され、公開されました。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。サイトマップ

<<: 2つの視点から、ピンドゥオドゥオのミニプログラム共有における13の悪魔的な詳細

>>: 王占安仮想資源プロジェクト2.5、4月20日仮想資源プロジェクトの取引と変換（完了）