ウェブサイトデータ分析: 4 つのモジュールと 6 つのレベルのコンバージョン率

まず面白い話をしましょう。最近、彼女が私の体が脂ぎっていると思っているので、私は華々しく減量期間に入りました。ついに昨日、私が会った人の66.7%が、私が痩せすぎて誰だかわからないと言っていました。私はとても幸せな気持ちで家に帰り、体重を測りましたが、体重計は私がまだ太っていることを示していました。

長い間考えていました。私を騙したのはその66.7%だと思います。あの2人は本当にひどかった。 （はい、その日は3人に会いました）

この話は、データベースが小さすぎるとデータ分析に影響が出ることを教えてくれる。

コンバージョン率の問題について議論している人はたくさんいますが、彼らは皆、ある特定の値に焦点を当てています。よく考えてみると、問題を解決する方法は複数あるかもしれません。

ユーザーは最終的な有効顧客になるまでに、何段階のスクリーニングを経るのでしょうか?

顧客が自発的に特定のサブカテゴリに分類するかどうかを決定する変数は何ですか?

以下は、4 つのモジュールと 6 つのレベルという異なるレベルでのコンバージョン率の簡単な概要です。

どのレベルでもコンバージョン率を向上させると最終的な売上高が増加するため、1 つのパスが終了したら、他のパスを検討することができます。各レイヤーを最適化すると予期しない結果が生じる

トラフィックは重要ですが、私たちが最もすべきことは、店舗自体の品質を向上させ、店舗に訪れたより多くの人々が店舗に留まり、効果的なユーザーになってもらうことです。

これは、毎日あらゆる種類のめちゃくちゃなエネルギー物質を食べているが、結局のところまだ痩せている、一部の邪悪な痩せた人々を思い出させます！彼らは毎日あなたの前でこう言います。「ああ、私はあらゆる種類の食べ物を食べることができますが、体重は増えません」など。 。 。 。 。本当に誇れるものは何もないと思います！！こんなに低い変換率でどれだけの国産穀物が無駄になっているのでしょう！！

コンバージョン率の見方についてお話ししましょう。

多くの場合、他のユーザーよりも早くユーザーが何に興味を持っているかを発見できれば、最も多くの収益を得られるでしょう。

では、1週間で最も売れる製品が何であるかを知っておく必要がありますか?

ヒット商品かどうかを判断するための条件：

一部の Pi ユーザーは困惑していました。なぜこれほど多くのデータ ソフトウェアが異なる結論を出すのでしょうか?

それは、彼らのデータ モデルが異なる次元に基づいているため、彼らの判断が何に基づいているかを理解する必要があるからです。

赤ちゃん候補を選択する手順は、次のようにまとめることができます。

ステップ1: 各カテゴリーで大きな可能性を秘めた製品を見つける

ステップ2：異なるカテゴリの潜在的製品の最終的な潜在的価値を比較し、関連する最適化のために1つまたは複数の潜在的製品を選択します。

これら 2 つの画像は、レギンス カテゴリ内でコンバージョン率が最も高い上位 5 つの製品のトラフィック チャートと売上チャートです。

そうすれば、たくさんの興味深いものが見つかるでしょう。

(今後数週間で潜在的な製品を探しているため、新製品ではない製品は無視します。)

最初の商品は 557.28 秒間表示され、直帰率はわずか 12.85% で、1 週間で 62 個が販売されました。しかし、前月比成長率はゼロです！しかし、よく調べてみると、この製品は5月5日にアップデートされたばかりで、前月比成長率は計算できないことがわかりました。この赤ちゃんは注目に値する

4 番目の製品は、すべてのデータで非常に良好なパフォーマンスを示しています。先週リリースされたばかりで、かなりの売上を達成するには、製品へのトラフィックを増やすだけで十分です。

この2人の赤ちゃんのトレンドチャートを見てみましょう。

4番目の製品はデータベースが小さく、分析結果に偏差が生じやすいため、この製品を観察対象として選択します。この商品は2月に発売され、売れ行きは好調だったのですが、悪いレビューが2件あったため、その後の出品に影響が出てしまいました。

最初の商品は若干下降傾向にあるようですが、販売量やトラフィックと比較すると、コンバージョン率はどんどん良くなってきています。そのため、今後は業績が回復していくことが予想されます。いつも落ちるのではなく

最初の製品はレギンスカテゴリーの潜在的製品であると推測できます。

次のステップは、上記の内容を繰り返し、ストア内のすべてのカテゴリを分析および比較することです。

要約:

1. データベースが小さすぎると、データ分析に影響します。潜在的な新製品を選択するときは、データ ソフトウェアだけに頼らないでください。

2. さまざまなカテゴリで正確な分析を実行する必要があります。そうしないと、最終決定に影響します。

3. まずストア内のコンバージョン率の向上に重点を置き、その後トラフィックの増加を検討します。体重を増やすことができない痩せた人たちは、明らかに健康ではありません。

4 結果は多くの決定変数の影響を受けます。すべてのデータのバランスを取り、各データの影響度を評価する必要があります。

5. データの視覚化は非常に重要であり、より明確な意思決定に役立ちます。

原文: http://bbs.paidai.com/topic/98112

元のタイトル: ウェブサイトデータ分析: 4 つのモジュールと 6 つのレベルのコンバージョン率

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