大数据怎么做才能更有效？实例秘籍天天说大数据

大数据怎么做才能更有效？实例秘籍天天说大数据为此，企业设立了一个优化目标：在现有有效订单的用户转化率基础上，再提升 1-2 个百分点，并针对该目标开始定位问题原因。温馨提示：文中所涉数据均为虚拟数据。聚焦收益最大化，关注用户决策「过程」，而非「流程」体验最优，其中用户流程和过程仅一字之差，但实际却有微妙的差别。下面通过一个海外电商 A 企业围绕新客购买流程转化决策的增长实验案例来解答。A 企业的业务主要面向中东（中东及非洲撒哈拉沙漠以北），重点市场集中在沙特阿拉伯。沙特人均 GDP 约 2.4 万美元，大概占美国 GDP 的 43%，虽然从人均 GDP 看，经济水平和消费能力超出中国不少，但是其互联网人口的覆盖度并不高（互联网人口渗透率非洲和中东地区为 32%，亚太地区为 48%）。沙特物流和支付体系没有中国完备，这些地区现在的主流支付方式依然以货到付款、信用卡支付为主。A 企业在 2018 年 1-7 月取得了良好的增长，但在 8

每个产品经理都想通过数据来更好地对自己的产品进行分析和迭代，但具体有没有什么可产生“整容式”变化的绝招呢？

话不多说，直接上招。

聚焦收益最大化

关注用户决策「过程」而非「流程」体验最优

聚焦收益最大化，关注用户决策「过程」，而非「流程」体验最优，其中用户流程和过程仅一字之差，但实际却有微妙的差别。下面通过一个海外电商 A 企业围绕新客购买流程转化决策的增长实验案例来解答。

A 企业的业务主要面向中东（中东及非洲撒哈拉沙漠以北），重点市场集中在沙特阿拉伯。沙特人均 GDP 约 2.4 万美元，大概占美国 GDP 的 43%，虽然从人均 GDP 看，经济水平和消费能力超出中国不少，但是其互联网人口的覆盖度并不高（互联网人口渗透率非洲和中东地区为 32%，亚太地区为 48%）。沙特物流和支付体系没有中国完备，这些地区现在的主流支付方式依然以货到付款、信用卡支付为主。

A 企业在 2018 年 1-7 月取得了良好的增长，但在 8 月初时新增有效订单数从增长趋势变为下降，并在 8 月中旬之后，订单量下降到一个较低区间（如下图）。

温馨提示：文中所涉数据均为虚拟数据。

为此，企业设立了一个优化目标：在现有有效订单的用户转化率基础上，再提升 1-2 个百分点，并针对该目标开始定位问题原因。

原因 1：在中东地区 5/6 月份是斋月，7/8 月份是宰牲节，节日后数据一直在下降（客观原因）。

原因 2：7 月开始，流量增长趋势下降，某一端新用户增长趋势消失，投放成本变高，下降至与另一端新用户数相当。

结合这两个原因，虚拟增长工作团队发现要在维持现有用户增长情况下提高平台的有效订单量，「提高用户的订单转化率」是目前最有效的途径。

为了提升订单，首先需要分析用户的购买流程体验是否舒畅，消除过程中影响体验的因素，将每个环节的转化率优化到理想状态。为此，虚拟增长工作团队梳理了用户购买整个流程的关键节点，注意这里说的是「流程」（如下图）。

与此流程相同，虚拟增长小组也建立了一个转化漏斗去分析各个节点的转化情况，发现整体转化率只有百分之一点六几，而且结算到生成订单转化率为 30% 左右，甚至生成订单到有效订单的转化率也仅为 50% 多，很显然，这两步的转化极其低。

因此，这两个环节是需要重点优化的地方。再进一步分析原因前，我们先来看看用户为什么会流失。实际上，在用户购物的过程中，用户会付出相应的决策成本，主要包括两大块：其中一个是注意力成本，包括时间和精力成本；另一个是真金白银的金钱成本。并且在电商产品里面，这段注意力的成本花的越多便更有可能付出金钱成本，因为注意力成本为沉没成本。比如，往往用户在 APP 中浏览的商品越多，更有可能产生购买行为。

这个就是前面提到的，关注用户决策「过程」，要站在用户的角度来推断用户在此情此景是如何思考的，不同于以往企业的产品流程是要求企业做什么的思考模式。

所以在实际分析时，企业要去分析这些节点背后的一些决策原因。接下来，虚拟增长工作团队进一步对比了购物流程和购物转化，并梳理出影响各个环节转化的因素（如下图）。

进一步拆解之后发现两个问题。其一，中东地区在渠道投放时，常采用有吸引力的商品进行广告投放，比如某儿童玩具厂商在 Facebook 上投放一个针对 3-4 岁儿童的玩具套装广告，对其感兴趣的用户点击广告后会被引导下载 APP，下载完 APP 之后会直接跳转到 APP 首页。

很显然以上违背了关注用户决策「过程」的原则，用户想要的是玩具套装，最后在下载完 APP 后，打开的却是首页，甚至需要去注册，再结合刚刚谈到的注意力理论，其注意力在最后被直接“截断”了；其二，在用户已经决定购买结算却没完成有效订单的转化，而其影响因素包括支付方式、邮递政策、优惠券、新用户注册，结合中东地区的支付特点，不难发现其主要转化障碍是支付方式的选择，包括在线支付和 COD 支付（Cash on Delivery 的英文缩写，意为货到付款，交货付现。）

关于两种支付方式，用户和企业各有青睐。A 企业采用的是预售模式，购买周期较长，约 20 天左右才能收货，在这个环境下，用户更倾向于货到付款。而 A 企业因为是做的跨境交易，为早一点收到货款，当然更希望所有的用户采取在线支付的方式。

接下来虚拟增长工作团队开始寻找支付方式导致转化率降低的核心影响因素。神策分析师团队分析结算时的订单金额不同区间的数据时发现，当结算的客单价在 0-50 美金时转化率仅有百分之十六点几，这部分用户数占整体的 70%，是主要的用户群体，且在这一区间流失的用户量占总体的 50%，也就是说在这个环节流失了一半用户。而客单价在 $50 以上，转化率在百分之六十几，也就是说，金额越贵，成单率越高，这是比较反常识的。

考虑到可能是运费问题导致的放弃支付，虚拟增长工作团队发现 $50 以下与 $50 - $99 的两个区间同样需要付运费，但后者可使用 COD 支付，转化率远比前者高。所以支付方式是主要影响因素。

虚拟增长工作团队开始聚焦支付方式进行分析。最终发现该企业的订单金额在 $50 以下只能使用信用卡支付，$50 以上才能使用货到付款。很显然因为信用卡付款需要绑卡等复杂操作，一部分用户直接放弃购买了，但百分之十几的转化率可能不仅是这一个原因导致的，所以虚拟增长工作团队又分析了一下信用卡支付的转化率，发现整体成功率仅为 59%。

为此，虚拟增长工作团队进行了在线支付的流程体验，发现其流程非常冗长相比 COD 的体验差很多，COD 的付款方式平常操作时间在 2 秒左右，而在线支付的方式平均操作时间是 8 分钟左右，而且 40% 的操作是失败的，进一步消耗了用户的决策成本。

最终得出的结论是在线支付方式成为用户购买流程最后的障碍，阻拦了绝大多数有购买意愿的用户。

精准定位问题后，产品根据分析发现和建议，迭代了优先级较高且改动较快的部分，如下：

关于投放广告，采取“投放广告的所见即所得”的方式，调整了广告深链接的逻辑，使用延迟深链接。前面提到，点击玩具套装广告并进行 APP 下载后的最终落地页是 APP 首页。为此，A 企业将最终落地页调整为投放广告时看到的玩具页面，采取操作后，转化率有一定的提升。

关于支付方式，采取“降低 COD 支付门槛”的方式。首先将沙特地区的运费 $19.99 降到 $15，后续将 $89 的包邮门槛降到 $60，两天后，A 企业直接取消 COD 最小 $50 金额限制，即可使用 COD 的价格范围从原 [50 400] 扩大为 [0 400]，后续又针对促进转化在产品上做了些持续的细节优化。

采取完优化措施后发现，整体的转化率有了明显的提升，总转化率增长提升 132%。如下图，为调整广告深链接的逻辑和取消 COD 最小 $50 金额限制后的增长走势。

最终的转化率提升，增长目标达成，就大功告成了吗？事实上，企业若要在良性的发展方向不断精进，还需要掌握一个方法论——产品数据复盘，包括从目标到结果再到分析继而迭代的全流程。

此次增长目标达成后，A 企业的老板与神策数据的分析师团队及 A 企业的业务团队进行了产品数据复盘。在复盘的过程中，A 企业的老板提出 GMV 提高后，是否 COD 支付的拒签率也会提高？神策数据的分析师团队针对这一问题给出了解决方案：如果拒签率变高，可以再根据数据分析调整 COD 支付的门槛；如果拒签率并无明显变化，可以保持策略；如果拒签率忽高忽低，可继续细分拆解分析进行相应调整。

回顾整个定位问题、解决问题的过程。不难发现，最终是围绕购物的闭环体验来进行优化的，也再一次呼应了关注用户决策「过程」，而非「流程」体验最优。事实上，「闭环」远比「流程」更重要。

举个例子，很多人都在无意识的逛淘宝，甚至不知道自己因淘宝的个性化推荐等引导在淘宝中逗留了多长时间，而在用户无意识中，淘宝已经有意识了。

在淘宝看来，整个局面已经发生变化了。淘宝的数据显示，在 2015-2016 年的期间，搜索引流量几乎占 70%，个性化推荐的流量仅占 30% 左右。但到了 2018 年年中，个性化推荐带来的 GMV 已经超过搜索所带来的 GMV。

并且，过去对用户的购买认知是用户有购买需求并进行搜索，找到理想商品，然后加入购物车进行购买最后等待商品到货。而现在的购买流程是用户已经进行购买后，然后看到购物车底部或完成购买后的相关推荐再进行浏览，重复进入这个流程中。

可见，淘宝已经将购物的闭环体验发挥的淋漓尽致，电商企业可以酌情参考。

文章来源：用户行为洞察研究院（ID：SDResearch）