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互聯網金融:如何促進高成單、高轉化?(中)

來源:GrowingIO 2018/11/27 閱讀:5783 評論:0
分類: 產品運營 金融行業
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前一篇文章中,我們介紹了互聯網金融用戶行為的四大特征,以及用戶運營的三大步驟。本篇文章中,我們將介紹三大步驟的第一步(獲取目標客戶)和(找出高價值用戶)。

互聯網金融:如何促進高成單、高轉化?(中)

前一篇文章《互聯網金融:如何促進高成單、高轉化?(上)》中,我們介紹了互聯網金融用戶行為的四大特征,以及用戶運營的三大步驟。本篇文章中,我們將介紹三大步驟的第一步(獲取目標客戶)和(找出高價值用戶)。

三、獲取目標用戶

渠道工作的核心,主要是做好兩方面的工作:宏觀層面,優化整個渠道的配置;微觀層面,單一渠道角度來說,根據渠道配置的策略,有針對性地實施和調整。

(一)優化渠道配置

具體渠道的實施,大家都比較熟悉,但是對于整個渠道組合配置的優化,很多人接觸的其實并不多。

這張圖是整體轉化漏斗,從不同維度可以做對比,比如我們先選出流量前 10 的渠道:

01-互聯網金融數據分析-流量轉化.jpg

圖1:通過整體漏斗圖選出流量前10的渠道

以渠道一為例,總體的轉化率是 0.02%;在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K,漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%,這樣一共是五級,我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。

類似的,前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量,不同渠道總體的轉化率,以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。

(二)針對性運營渠道

這里面有幾個渠道很有特點:

1.渠道一的特點,渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的,但是它的總體轉化率卻是低的;

2.渠道二和渠道七,渠道二的量很大,但是轉化率是零。渠道七量比較一般,轉化率也是零;

3.渠道九和渠道十,這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點,是帶來流量不是特別大……

結合典型渠道特點,可以做一個象限圖:

02-互聯網金融數據分析-優化獲客渠道.jpg

 

圖2:結合渠道特點以不同象限進行劃分

第一象限(右上角)渠道質量又高,帶來流量又大的,這里面渠道三四五是符合這個特征的,渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。

第二象限(左上角)渠道的質量比較高,但帶來的流量比較小,這里面包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是,加大渠道的投放,并且在加大投放的過程中,要持續關注渠道質量的變化。

我們先看第四象限(右下角),渠道質量比較差,但是帶來流量比較大,這里面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略,應該在渠道做更加精準的投放,來提高整個渠道的質量。

第三象限(左下角)這個象限里渠道質量又差,帶來流量又小,比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉?這里建議是,策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上,業績保持監測,然后小步調整。

根據上面數據分析得出的結果,做過渠道優化后,就會為我們帶來更多高質量的用戶。

四、找出高價值用戶

將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是,我們要能夠識別出,哪些是真正有價值的用戶?哪些是價值偏低的用戶?

(一)用戶的核心行為

其實對于互聯網金融平臺來說,甚至所有包含在線交易的平臺,用戶的購買意愿,是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由于互聯網金融平臺的特殊性,相比于電商平臺來說,商品品類更少,平臺功能也更為簡單,所以用戶的行為數據,也更能反應出互聯網金融平臺上用戶的購買意愿。

把用戶在平臺上的所有行為總結一下,核心的行為其實并不多,具體包括:

03-互聯網金融數據分析-用戶核心行為.jpg

圖3:互聯網金融用戶核心行為

用戶查看產品列表頁,說明有一些購買意愿,點擊某個產品,說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付,完成了購買,購買流程就走完了,他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意愿,所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。

(二)通過量化分析找出高價值用戶

既然用戶行為數據這么重要,那么怎樣獲取呢?GrowingIO 以無埋點的方式,全量采集用戶所有的行為數據,根據我們對業務的需求,配比成不同的權重系數,并按照每個用戶購買意愿的強弱,進一步分群。

這是我們一個客戶制作的用戶購買意愿指標的范例,剛才的前 5 個行為,都是用戶在購買前典型的行為:

04-互聯網金融數據分析-用戶購買意愿.jpg

圖4:通過【指標】分析用戶購買前典型行為

每種典型事件的權重系數不一樣,用戶購買意愿是越來越強的:用戶點了投資按紐,甚至點了提交的按鈕,顯然要比他單單看產品列表頁,或者單單看產品頁、詳情頁的意愿強。越能反應用戶購買意愿的事件,你給它分類的權重應該是最大的,這是大的原則,0.05 還是 0.06 影響并不大,所以不必糾結。

這樣通過這種方式,我們就可以按照每個用戶的所有行為,給用戶做購買意愿打分的指標,最終形成用戶購買意愿的指標。

05-互聯網金融數據分析-用戶購買意愿.jpg

圖5:用戶購買意愿指標

這是我們從高到低截取部分用戶購買意愿打分的情況,第一列是每個用戶的 ID,第二列是按照購買意愿給每個用戶打分的情況。得分高的,就是購買意愿最強烈的用戶。

拿到所有用戶購買意愿之后,我們就可以按照用戶購買意愿的強烈與否,把所有的用戶分成不同的群體,來做針對性的運營。

06-互聯網金融數據分析-篩選高購買意愿用戶.jpg

圖6:通過【用戶分群】對用戶購買意愿進行分群

這是在把用戶在過去 14 天內,由其產生的所有行為數據,按照購買意愿打分的權重,把打分大于 5 的用戶找出來,在總體用戶里,這部分用戶購買意愿排名前 20% ,我們給它起個名字,叫購買意愿強烈的用戶。

類似我們還做了購買意愿中等的用戶分群,這是購買意愿排名在 20-60% 之間的用戶;購買意愿排名在最后 40% 的用戶,是購買意愿最弱的用戶分群。

07-互聯網金融數據分析-評估流量價值.jpg

圖7:不同意愿用戶采取不同策略

分群之后,點擊任意一個分群,都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ,才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數,最近的訪問地點,最后一次訪問時間都可以看到。

08-互聯網金融數據分析-用戶分群.jpg

圖8:分群之后的用戶訪問信息

接下來針對這些購買意愿強烈的用戶,怎樣推動用戶的轉化呢?

本文作者:徐主峰,GrowingIO 業務增長負責人,曾任職 Criteo、Microsoft 等公司,有豐富的電商、互聯網金融客戶解決方案經驗。本文來自『2016 GrowingIO 數據驅動增長大會』,分為上、中、下三篇,本文是第二篇。

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