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。 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。 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。 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。 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広告 |
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