【諸葛實例】如何將轉化率提升3倍


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          8年前

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          來源|諸葛io


          通過數據發現問題,繼而優化產品以解決問題,再用數據評估優化效果,這就是數據驅動的產品優化,一切用客觀真實的數據說話。本文分享諸葛io自身的一個完整的數據驅動產品優化的例子,讓不熟悉的同學有一個直觀的了解。
                  

          先說一下背景。諸葛io本身是一個數據驅動工具,用戶在使用之前,需要完成兩個初始步驟:注冊賬號和創建應用,然后才能開始使用諸葛io的數據功能,只有「創建應用」的用戶才是我們的有效用戶,所以優化這個初始過程,提高創建應用的轉化率,是我們平日非常關鍵的一項工作,下面就是近期對這個部分的一次真實優化案例。

           

          第一步用數據發現問題

           

          首先,作為一家數據公司,數據意識自然不能弱。我們幾乎在產品中所有的操作上都打了點,以收集細致的用戶行為數據。在這個基礎上,我們可以隨時查看產品各個環節的表現。下圖就是從「訪問注冊頁面」到「創建應用」這個漏斗在優化前兩周的數據表現:

          1.jpg

                  從圖中可以看出,1078個用戶訪問注冊頁面,最終只有171人完成注冊并創建了應用,整體轉化率只有15.9%,優化空間非常大。

                  當然,整體轉化只能說明「現象」,而要去分析「原因」還得逐個步驟結合數據去分析。
                  

                  1. 訪問注冊頁 -> 點擊注冊按鈕:

          2.jpg

                   進入注冊頁面的用戶,大多數都應該有注冊的動機。但從數據來看,進入注冊頁面的用戶實際上只有40%的人完成注冊表單,點擊了注冊按鈕。
          流失原因分析:
                 

                  除必須的注冊表單外,其它干擾元素太多。左上4個導航按鈕,右上3個功能按鈕,分散用戶注意力。

           

                  2. 點擊注冊按鈕 -> 注冊成功

          3.jpg

          流失原因分析:

          注冊-> 激活郵件 -> 補充信息,步驟太多,增加流失幾率


          3. 注冊成功 -> 創建應用

          4.jpg

          賬號都費勁的注冊成功了,再有一步就能開始使用,按這一步的轉化至少要在90%以上才正常。

          流失原因分析:

          注冊成功后進入的這個頁面,沒有明確的操作指引。這個時候我們想讓用戶做的事情只有一件,就是創建應用,但界面上的干擾元素實在是太多。


          第二步優化產品以解決問題

           

          其實,只要把問題分析清楚了,解決辦法往往就很明了了,針對剛才對問題的分析,我們主要做了以下幾項產品優化:

          1. 減少操作步驟,郵箱注冊改為手機號注冊

          這里,很多朋友可能會有疑問,改為手機號注冊會不會增加用戶的注冊門檻。但我們認為,目前大多數用戶對于手機號驗證碼這一套注冊方法已經認可并習慣了,相對于郵件激活,手機號反而更加的簡單方便。

          當然,方法對不對還是需要數據驗證的,我們后面再看。

          2. 使用更加簡潔的注冊界面

          大膽去掉除注冊外的所有元素,讓用戶聚焦于注冊:

          5.jpg

          3. 注冊成功后直接引導用戶創建應用

          別讓我去想,耐心有限,直接告訴我怎么做就可以

          6.jpg

          我們用2天的時間完成了以上優化,并設置了灰度規則,把新注冊流程隨機分配給20%的新用戶。


          第三步用數據衡量優化效果

           

          一周后,我們查看了新版注冊流程的數據表現,雖然轉化率提升是意料中的事,但看到下面的數據時,還是有點驚訝:

          7.jpg

          8.jpg

          從「訪問注冊頁面」到「創建應用」的整體轉化率從15.9% 提高到 72%,升了3倍多!


          總結

           1. 以真實客觀的數據作為決策和評估依據

          很多同學做產品,迭代前的決策和迭代后的評估,都喜歡憑「感覺」,即所謂的「盲打選手」。當然,主觀感覺是非常重要的,但全憑感覺就太可怕了,主觀感覺和客觀數據結合起來才是硬道理。

          2. 做好數據收集,并使用現有工具

          要做好數據驅動,首先要收集好數據,每次產品迭代都把相關的數據點布好。這樣,版本發布后才能在其基礎上進行分析和評估。另外,最好選一個現成的數據驅動的工具,不僅可以大大減少你的工作量,更關鍵的,還可以給你一個數據驅動的最佳實踐,額,有點硬。

          最后以一句話作為結尾吧:

          一旦你可以度量一個事物,你就可以不斷的對它調優,使它增長。


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