才能有效降低流失率
审核期才能上架。如果上线之后,用户安装了一个有Bug的版本,那么用户体验自然就不好,因而需要修改然后重新发布,而这又需要经历一周的审核期,用户需要持续使用有Bug的版本一周,这也就代表了有Bug的产品给企业带来的负面影响仍会持续加大。
通过A/B测试,可以提前发现产品的Bug,然后一键关闭存在Bug的新版本,并且退回原先的版本。这对于大部分用户来说是无害的。这样一来,开发人员就有了充分的时间进行Bug修复,在完成Bug修复之后,再重新提交,将对用户体验的负面影响降到最低。
7.3.5高效A/B测试7条黑客经验
进行高效A/B测试的方法有很多,每个运营团队都有属于自己的测试方式,但总的来说,主要包括以下7条(见图7-11)。
图7-11高效A/B测试7条黑客经验
1.小改动大效果
在产品优化中,某些微小的改动就可能对KPI产生巨大的影响。
2.耐心测试
并不是所有优化都能大幅度提高KPI,每次的优化效果也是不一致的,但是如果日积月累,就会有相当大的提升。这就是为什么有些软件一个月就更新一个版本,甚至一个星期更新一次。
3.TWYMAN法则
运营部门在进行A/B测试之前一定要先做出假设,测试后也要有因果判断,需要知道为什么会得到这样的结果。如果得不出结论,就有可能是数据统计错了,此时就应该再次进行测试。如果排除了数据统计错误,就有可能是其他地方出现了错误,要将之记录下来,避免以后重复犯错。
4.根据自己的产品特性做测试
运营部门在测试时可以参考他人的经验,但是完全复制他人经验往往得不到什么有用的信息,因为每款产品都有自己的特性。
5.速度很关键
任何能加速用户响应时间的改动都能提升KPI。比如打开页面速度提升1s,就有可能让用户少流失10%;而多加1s,就有可能多流失10%的用户。
6.关注产品质量
一定要关注业务的核心数据与指标。提高点击率很简单,但是要降低流失率却不是一件容易的事。所以不能把所有的精力都放在提高某个页面的点击率上,要关注产品整体的质量,才能有效降低流失率。
7.快速轻量迭代
尽量多做小改动的小实验,通过日积月累,才会有大的突破。大实验时间长、成本高,用户很难有耐心等待这样的版本发布。
7.4利用数据优化产品运营
数据作为一种度量方式,能够真实地反映产品运营的情况,帮助运营部门进一步了解产品、用户和渠道,在充分了解的基础上优化运营策略。用数据分析的结果来驱动运营方式,不同的运营方式需要运营人员有着不一样的数据敏感性和逻辑能力。
7.4.1活动运营的数据分析优化
活动运营作为运营的通用手段,经常会出现“不知道如何预估活动效果”的问题。要避免产生这样的疑问,在活动开始前就要确定一个重点提升的核心数据。这个核心数据包含新用户注册、用户活跃度、用户付费转化、产品交易额、品牌知名度等。
1.非产品交易的互动型活动
互动型活动关注的主要数据是活动产生的用户互动量与产品核心数据提升,以互动量为分析对象,进一步研究新老用户的比例。得出的结果可以帮助运营部门了解各种互动型活动对新老用户的差异在哪里,并根据差异性对活动做进一步优化。
比如美拍举办了一次互动型活动,得出新老用户数据(见图7-12),从中可以得知美拍此次的优化活动在活动页面和阅读内容方面对新老用户的影响差异不大,差异较大的是用户点赞和用户分享。根据这些数据,美拍下一次的互动型活动就会根据新用户的需求做出更容易让他们分享的内容。
图7-12美拍互动型活动得出的新老用户数据
2.产品交易的促销活动
此类活动主要关注以下几个方面:
(1)促销页面各关键节点的点击情况与各自的转化率是否比日常非活动的状态下有所提升。
(2)活动页面产品的点击次数/进入产品的流量的比例。
(3)浏览/放入购物车/下单的转化率。
(4)优惠券核销量/优惠券发放量。
(5)活动为平台带来的总交易额。
比如腾讯视频会员类增值服务的销售,除了要分析活动带来的总交易额,还要分析各层级用户的付费情况:老付费用户的购买量与购买的会员效期长度的分布情况、新增付费用户的人数、购买的会员月数分布、流失用户召回比率、体验会员的付费转化比例。
7.4.2内容运营的数据分析优化
对于内容运营人员来说,其最关心的就是内容展示情况。以公众号的内容为例,其包含内容的更新量、曝光量、点击量、停留时长、转发、收藏、点赞、评论及内容浏览路径“曝光—点击—阅读—分享”的各项转化率。
对于针对性提升某项产品指标的内容运营来说,其最重要的关注点就是内容对该指标的推动作用。比如,如果要通过内容召回流失的用户,那么内容运营需要重点关注的是内容送达人数和静默用户登录产品的比例。
现在有很多电商网站都在通过内容来引导销售,那么电商网站的内容运营除了需要关注基础的图文阅读量,还要重点关注内容里产品链接的点击量、产品浏览次数和订单量三个方面。
7.4.3渠道运营的数据分析优化
广告渠道的投放是产品获取用户的主要途
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