【开发者必看—电商篇】数据赋能电商类App转化率循序增长
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2024-6-28
摘要:
友盟+深度数据洞察技术,排查用户流失的根源,实施有针对性的优化措施,实现转化率的显著增长。


在电商行业快速发展的当下,各大电商App暗流涌动,不断推陈出新以适应市场变化,提高App用户活跃度,并实现更高的用户转化率。一款市场上热门的电商App在推出新功能后却面临转化效果不佳,距离预期转化效果相差甚远的困境,这一现象引起了运营团队的高度关注。


小吴故事背景: 
小吴,身为某热门电商App的产品专员,他所在的产品团队推出了“一键购买”新功能,能够简化购物流程,提高用户的购买体验及转化率。然而,新功能上线两周以来,效果却不尽如意。尽管点击“添加购物车”的用户很多,但最终完成购买的比例较低。这让小吴陷入了困惑,他不知道用户在哪个环节放弃了购买,或是出现了什么其他问题。

产品运营怎么办——关键解决步骤:

面对新功能上线后用户使用情况,产品运营团队需关注:该功能用户使用行为的各个路径数据,包括用户操作及操作后的行为流向。通过分析判断,找出哪些环节发生了变化或导致了用户流失。明确用户需求及行为特征,基于真实的用户反馈,有针对性地优化产品,提升用户体验和转化率。同时,还需关注App本身的性能和稳定性。

友盟+数据方案来解惑:  

借助友盟+U-APP统计分析和U-APM性能监控工具,可以有效解决类似小吴所遇到的新功能转化率低的问题。

导致转化率低的具体问题主要包括:
1. 用户行为路径出现流失:未充分关注用户使用流程,如查看商品、添加购物车、填写信息和付款等,无法判断用户在哪一环节停止,导致最终放弃购买。
2. 用户体验出现问题:如用户填写信息时,总是提醒信息未填完整而无法提交;功能设置复杂和产品体验差也是导致用户最终放弃付款购买的重要因素。
3. 产品性能出现卡顿:如在查看图片详情、合并付款等环节中出现网络不稳定和页面卡顿的情况,这会降低用户的使用感受和购买兴趣,最终导致用户失去购买意愿。

针对发现的问题,运营团队迅速采取了行动:

1、明确分析目标与量化:基于各个环节的目标达成情况,判断产品路径设计是否合理,并及时优化用户易流失的路径。
本次的分析目标是识别“一键购买”功能中导致用户流失的具体环节及可能存在的用户体验问题。关键指标包括但不限于:
  • 转化漏斗:如从查看商品到添加购物车、填写信息、提交订单、完成支付的各环节转化率。
  • 停留时间:用户操作过程中各环节的平均停留时间,找到可能存在的操作复杂度或加载速度问题。
  • 跳出率:如用户在购物车环节直接退出购物流程的比例,反映该环节对用户决策的影响。
  • 错误事件:在购物流程相关的错误数量,如填写信息时的验证失败、支付接口调用失败等。

2. 数据收集与路径分析,获取更精准、全面、有效的数据,及时验证新功能的用户使用情况
a) 使用路径追踪:确保对“一键购买”功能涉及的所有页面和操作进行路径追踪,包括用户点击“一键购买”按钮后的详细行为路径。
(图示1:来自U-App-行为洞察-行为路径分析)

b) 配置自定义事件:定义与购物流程相关的自定义事件,例如:“开始填写信息”、“提交订单”、“支付成功”,以便精确记录用户在关键节点的行为。
(图示2:来自U-App-自定义事件)

c) 设置异常监控:对于可能出现错误的环节(如信息填写、支付),利用U-APM在上报崩溃时设置崩溃回掉,将行为写在回调信息中。

(图示3:来自U-APM-崩溃分析-错误趋势)


 (图示4:来自U-APM-崩溃分析-错误详情)

d) 用户反馈集成:如果产品内设有用户反馈渠道,将其与U-App关联,同步收集用户对新功能的直接反馈意见。根据反馈意见进行功能修复,以提高应用稳定性和新功能的性能,从而提升用户的功能和产品体验需求。

3. 数据分析与问题定位,根据数据反馈找到问题关键点,不断查缺补漏
a) 构建转化漏斗:通过U-App创建购物流程的转化漏斗图,直观呈现各环节的转化率。重点关注转化率明显下降的节点,这些节点可能是用户流失的关键点。
(图示5:来自U-App-行为洞察-漏斗分析)

b) 路径可视化与主流路径提取:利用路径分析功能,观察用户在购物流程中的实际行为路径,识别是否存在非预期的跳转或回流现象。同时,提取主流路径,分析大多数用户在哪些环节可能出现犹豫或放弃。
(图示6:来自U-App-行为洞察-行为路径分析)

c) 分段停留时间分析:检查各环节的平均停留时间,过长的停留时间可能暗示着操作复杂、加载慢或信息不清晰等问题。此处需要使用U-APP-事件分析处理

d) 错误分析:通过U-APM用户细查,在自定义字段内模糊查询预设信息获取与核心行为相关的崩溃详情。

(图示7:来自U-APM-用户细查)

e) 用户反馈梳理:汇总并分类用户对“一键购买”功能的直接反馈,提炼出用户提及的主要痛点和建议。改进功能与用户体验的质量,提高用户粘性和活跃。

4. 基于数据分析结果,进行关键问题点的诊断与优化,找到功能优化的突破点
a) 环节瓶颈识别:根据转化漏斗、路径分析和停留时间数据,确定用户最常放弃购买或遇到困难的环节。
b) 用户体验问题归纳:结合错误事件分析和用户反馈,总结出影响用户体验的具体问题,如表单设计不合理、提示信息不明确、支付方式受限等。
c) 优化策略制定:针对诊断出的问题,提出具体优化措施,如简化表单填写、优化支付流程、增加提示信息、修复技术故障、提供更多支付选项等。

5. 优化措施实施与效果跟踪:及时调整改进措施,进一步提升产品质量及转化效率
a) 实施优化:根据优化策略对“一键购买”功能进行迭代更新,并确保新的数据收集与分析机制已部署到位。
b) 效果评估:在优化后的一段时间内,持续关注相关指标的变化,对比优化前后的数据,评估改进措施是否有效提升了转化率和用户满意度。
c) 持续迭代:根据评估结果,进一步调整优化策略,形成迭代优化的闭环,直至“一键购买”功能达到预期的转化效果。

成果总结:
通过一系列精准而有效的数据驱动策略,小吴和团队系统性地梳理了用户在“一键购买”功能中的行为路径,精准定位问题,并依据这些数据驱动的优化策略进行调整,不断优化新功能的性能和用户体验。“一键购买”功能因此深受用户青睐,轻松实现省时省心省力的目标。同时,产品转化率也逐步提升,达到了预期值。借助友盟+深度数据洞察技术,该电商App成功排查了用户流失的根源,并实施了有针对性的优化措施,实现了转化率的显著增长。