落地頁上線效果分析
1、根據(jù)用戶購買的路徑，結合數(shù)據(jù)產(chǎn)出轉化漏斗；
2、通過數(shù)據(jù)轉化分析，發(fā)現(xiàn)用渠道數(shù)據(jù)轉化中存在的問題；
3、給出分析結論，指導投放部門進行投放。
一、背景:
三節(jié)課最近在測試「互聯(lián)網(wǎng)運營P1系列課程」的投放效果，已經(jīng)跑了兩周，投放效果不是很理想.
二、目的：
1）根據(jù)用戶購買的路徑，結合數(shù)據(jù)產(chǎn)出轉化漏斗；
2）通過數(shù)據(jù)轉化分析，發(fā)現(xiàn)用渠道數(shù)據(jù)轉化中存在的問題；
3）給出分析結論，指導投放部門進行投放。
三、支付轉化流程
用戶觸達報名詳情頁到報名要經(jīng)歷過以下環(huán)節(jié)
1）用戶操作流程?
2） 區(qū)分步驟
四、數(shù)據(jù)分析
1. 數(shù)據(jù)概覽
計算各個各個渠道的關節(jié)頁面指標：
注冊頁轉化率=注冊UV/著陸頁UV
訂單頁轉化率=訂單頁UV/注冊頁UV
支付轉化=支付成功UV/訂單頁UV
整體看，三個投放渠道效果都不是很理想。從三個渠道的轉化數(shù)據(jù)看：
1）
在著陸頁uv相差不大的情況下，百度pc的著陸頁轉化率是移動的兩倍，后續(xù)的支付轉化率也高于移動。在訂單頁uv相差不大的情況下，百度移動的支付轉化率略高于搜狗。但是移動著陸頁uv是搜狗的2.3倍。從各階段的uv及轉化率看，整體的投放效果百度pc>搜狗>百度移動。
2）從用戶在著陸頁的平均停留時間看，百度pc>百度移動>搜狗
3）頁面跳出率看，百度pc更不容易跳出，搜狗更容易跳出。
4）從咨詢的占比看，百度渠道咨詢的比例相對最高，搜狗的相對最低。
2. 數(shù)據(jù)分析
整體轉化率低
根據(jù)總體轉化漏斗圖發(fā)現(xiàn)，著陸頁轉化率出現(xiàn)斷崖式下跌，著陸頁轉化率僅為7.0%。? ? ??
假設
1）著陸頁入口靠后
著陸頁有且僅有一個報名入口，且在頁面的最下方?；谥戫撀蚤L，翻到報名入口需要翻4-5次。用戶在三個渠道的著陸頁的停留時間分別為172.2s、166.9s、101.4s，平均停留時間為146.8s，存在未看到報名入口即跳出的情況。我們也看到著陸頁的轉化率僅有0.7%，從某種程度上佐證了猜想。還需要進一步的驗證。
2）注冊流程繁瑣
從著陸頁進入報名頁需要判斷用戶是否登錄，如未登錄需要進入注冊頁面。從著陸頁-注冊頁的轉化情況看，或許存在注冊流程繁瑣，導致用戶跳出的問題。
建議
1）報名入口提前，讓用戶快速找到報名頁面。
2）優(yōu)化注冊登錄流程
投放策略優(yōu)化
假設
綜合來看，即便是表現(xiàn)最好的百度pc渠道的整體表現(xiàn)較好，著陸頁轉化也不到1%，用戶注冊頁的專業(yè)不到30%，整體偏低。同時頁面的跳出率均高于50%?？梢酝ㄟ^對比不同的數(shù)據(jù)，探究不同渠道下在轉化流程中的優(yōu)劣勢，予以優(yōu)化。
1）百度pc端的渠道整體表現(xiàn)較好，在著陸頁UV相近的情況下，著陸頁轉化率是其他兩個投放渠道的一倍，注冊頁轉化率也最高。但是頁面跳出率高達50%。或許是在用戶使用過程中存在干擾因素。
2）百度移動著陸頁UV是三個渠道里最高的，但是所有數(shù)據(jù)指標卻最不理想。——是否與移動端頁面加載的穩(wěn)定性、交互體驗等有關。
3）搜狗的著陸頁uv最低，咨詢占比最低、著陸頁平均停留時間最短。但是在著陸頁轉化、注冊頁轉化、訂單頁轉化上都優(yōu)于百度pc。——? 著陸頁uv最低，是否和渠道的投放策略有關，比如用戶不感興趣或者投放的群體不精準。
建議
1）百度pc —— 抽樣調查百度pc渠道用戶的跳出原因，基于用戶使用百度pc的場景等發(fā)現(xiàn)用戶觸達、轉化過程中的問題，發(fā)現(xiàn)影響用戶支付的因素
2）百度移動 ——
基于移動端的頁面特性，研究用戶在打開移動端頁面過程中可能出現(xiàn)的問題：頁面加載時間過長、鏈接失效、機型不適配。從而針對性的做出調整優(yōu)化。同時，基于著陸uv最高但轉化效果最不理想的情況，需要對百度移動的投放策略做進一步的驗證，明確是否存在用戶群體不匹配的問題。
3）搜狗 —— 通過用戶調研了解投放對象是否是目標用戶：進一步分析搜狗的用戶群體與三節(jié)課運營課程目標用戶的吻合度，來確認投放比重。
數(shù)值統(tǒng)計有誤&支付流程優(yōu)化
百度pc渠道這幾天的數(shù)據(jù)趨勢有以下問題：
1）20190508當天的支付轉化率高于100%，需要排查下原因。
2）5.12-5.13、5.19-5.20這四天的數(shù)據(jù)相對較低，看日歷發(fā)現(xiàn)這兩天為周日和周一，或許與用戶的行為習慣相關。但查看百度移動與搜狗并未發(fā)現(xiàn)存在相同現(xiàn)象?？赏ㄟ^對百度pc用戶的調研進行驗證。
1）百度移動的數(shù)據(jù)整體波動較大，需要對百度移動的用戶進行進一步的調研。同時，由于百度移動的著陸uv最高，但轉化效果最不理想，需要了解下投放策略是否有優(yōu)化的空間。
2）20190508當天存在5人付款，但付款成功為0的情況，需要排查。
1）從指標變化看，在其他指標變化趨勢相對穩(wěn)定的情況下，支付轉化率呈現(xiàn)出較大的變化波動，需要對搜狗的支付流程進行調研，明確波動的原因。
五、結論
問題：
通過對數(shù)據(jù)以及著陸頁的分析，總結出以下幾點主要問題：
1. 報名入口靠后，以致用戶跳出
2. 投放策略（渠道選擇&渠道比重&目標人群）存在偏差，需進一步分析
3. 后臺數(shù)值統(tǒng)計存在一定誤差，導致部分數(shù)據(jù)不準確
建議：
1）抽樣選擇三個渠道的用戶，分別進行用戶調研，了解用戶在使用過程中的問題，并針對性優(yōu)化
2）對渠道用戶特征與目標用戶的匹配度做進一步的分析，以優(yōu)化投放策略，如投放比重
3）針對用戶跳出率高的問題，通過調研明確用戶跳出原因，找到挽留用戶的方案
4）排查統(tǒng)計接口，明確8號數(shù)據(jù)異常原因。同時查看其他數(shù)據(jù)的準確度。
