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。)