转化率

一个不具备消息推送功能的APP不能称之为APP，消息推送是产品和运营人员常用用户运营工具。消息推送的目的在于： 通知某件事已发生。如支付成功的扣款提醒，发货提醒等等。 通知平台有什么东西，促进用户进入查看或参与，提升平台活跃、转化和留存。如某条资讯，某个打折活动。 APP推送从是否有前置触发条件看，分为2类： 业务推送，需要触发某个业务逻辑后，程序自动完成推送。如上文提到的发货提醒，程序监控到订单已经产生运单号或已出库，会主动给用户发推送。 营销推送，无前置触发条件，运营人员促进用户转化、活跃、留存为目的而发的非业务推送。如某个抽奖活动，目的在于引导用户打开APP来参与。 对于不同手机操作系统，Android和iOS的消息推送流程有差异，下面分别来介绍。 一、Android推送流程 开发者一般直接使用第三方推送平台服务来完成。当然你也可以选择自己开发一套消息推送方案，这是技术性很强、复杂度很高的项目，大公司可尝试，中小企业就不要想了。从在技术投入、人力成本、实现速度以及最终的效果来看，专业的第三方推送服务商是更好的选择。 Android的消息推送流程如下： 运营人员按照运营目标，确定推送对象和内容。这里的推送对象可以是不同维度的，设备id、账号、标签等。推送对象的数量称为“发送总数”。 推送对象和内容给到第三方推送平台后，并不是直接下发，而是对发送对象对应的设备做有效性筛选

网站对于每个企业而言是展现品牌的重要渠道。 当你在为你的用户设计网站的时候，一定要控制好网站的内容量。用户并没有必要在塞满屏幕的大量信息当中，费劲巴拉地去找自己想要的那一条。极简主义风格的流行并不是没有道理的。 有针对性地呈现内容，为品牌进行合理的适配，提供清晰且扣人心弦的视觉设计，这样的网站是令人印象深刻的。 极简的设计并不意味着你无法和用户进行更多的沟通，也许你觉得当前的设计还不足以满足你的品牌和用户进行沟通的需求，好在还有许多方法和技巧帮你做到这一点。 弹出框就是为此而出现的。在几年前，这种设计被作为一种不影响当前网站内容的信息呈现方式而广泛应用，随后又因为大量的、无节制且毫无美感的滥用，被设计师和用户广泛吐槽。Google 认为弹出框对于用户体验造成了明显的干扰，同时，需要借助弹出框提升信息交互的设计师和开发者因此也困扰不已。 那么，这是不是意味着弹出框已经被淘汰了？并非如此。进入的文章我们将会详细为你分析弹出框在如今UI/UX设计当中的真实情况，并且提供一些可供参考的最佳实践。 弹出框的设计现状 首先我们应该聊聊弹出框的类型，正确用法。 弹出框的类型 弹出框遵循着一系列模式而存在。它会在打开网页的时候弹出，滑入网页，或者干脆就在网页加载的时候就直接加载进去了。虽然有的网页会将它置于页面的正中间，不过也有许多设计师将它置于页面的底部或者角落。

Ŀ¼ SKU SPU 构建电商数据分析的基础指标体系，主要分为8类指标。 总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有大致了解，到底运营的怎么样？是亏了？还是赚了？ 流量类指标 独立访客数（UV） 页面访客数（PV） 人均页面访问数 订单产生效率指标 总订单数量 访问到 下单转化率 ―― 漏斗模型 总体销售业绩指标 成交金额（GMV） 销售金额 客单价 整体指标 销售毛利 毛利率 网站流量指标：即对访问网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行修改优化，以及对访客的行为进行分析等。 流量规模类指标 独立访客数（UV） 页面访客数（PV） 流量成本类指标 访客获取成本 ―― 获客成本 流量质量类指标 跳出率 页面访问时长 人均页面访问数 会员类指标 注册会员数 活跃会员数 活跃会员率 会员复购率 会员平均购买次数 会员回购率 会员留存率 销售转化指标：分析从下单到支付的整个过程数据，帮助提升商品转化率，也可以对一些频繁异常的数据展开分析。 购物车类指标 购入购物车次数 加入购物车买家次数 加入购物车商品数 购物支付转化率 下单类指标 下单笔数 下单金额 下单买家数 浏览下单转化率 支付类指标 支付金额 支付买家数 支付商品数 浏览-支付买家转化率 下单-支付金额转化率 下单-支付买家数转化率 下单-支付时长 交易类指标 交易成功订单数

　　 埋点 　　所谓埋点就是在应用中特定的流程收集一些信息，用来跟踪应用使用的状况，后续用来进一步优化产品或是提供运营的数据支撑，包括访问数（Visits），访客数（Visitor），停留时长（Time On Site），页面浏览数（Page Views）和跳出率（Bounce Rate）。这样的信息收集可以大致分为两种：页面统计（track this virtual page view），统计操作行为（track this button by an event）。 　　 现在埋点的主流有两种方式： 　　　　第一种：自己公司研发在产品中注入代码统计，并搭建起相应的后台查询。 　　　　第二种：第三方统计工具，如友盟、神策、Talkingdata、GrowingIO等。 　　 埋点技术如何采集数据，有何优缺点？ 　　　　数据埋点分为初级、中级、高级三种方式，分别为： 　　　　初级：在产品、服务转化关键点植入统计代码，据其独立ID确保数据采集不重复（如购买按钮点击率）； 　　　　中级：植入多段代码，追踪用户在平台每个界面上的系列行为，事件之间相互独立（如打开商品详情页――选择商品型号――加入购物车――下订单――购买完成）； 　　　　高级：联合公司工程、ETL采集分析用户全量行为，建立用户画像，还原用户行为模型，作为产品分析、优化的基础。 　　　　无疑

作者：易观高级数字营销经理 赵岩 指标是量化衡量标准、衡量目标的单位或方法，例如对电商数据分析来说，最常见的指标就是UV和PV，而针对APP来说，最常见的就是DAU，MAU。 有了指标也就知道应该从哪些角度入手开始数据分析，数据驱动已经是我们在做用户增长和产品优化的核心指导方向，我们会把数据驱动从定制数据到使用数据分成三步： 1、根据核心目标制定数据分析指标 2、指标还原到埋点方案 3、围绕核心目标开始数据分析 最关键的步骤就是如何制定指标，指标是与业务关联最近的，也是最灵活的一个步骤，因为不同的业务指标完全不同，在电商数据分析中，业务的指标跟交易有关，软件业务的指标会跟注册有关，虽然都会归结于范交易，但是在指标体系搭建上还是略有不同，我们总结了一些可快速上手的行业通用指标，给你在开始进行网站或APP分析前一些指标体系的建议。 在指标搭建前，先说说，你想看到什么数据？ 电商网站（APP）应该关注的数据看板什么样？ 从实际业务出发，举例CXO，市场，运营三个核心角色，每个角色需要看的内容不同 **CXO：**想了解业务数据，只能被动的等待下属的分析报告，需要更直观的方式，掌握真实数据，及时获得洞察。 **运营：**做了大量的运营活动，无法分析效果如何，现有渠道提供的分析能力不足以支撑精细化运营，缺少体系化的数据支持。 **市场：**花出去的预算，就像泼出去的水，如何衡量效果

作者：易观数字营销经理 赵岩 易观方舟预定义指标，指的是易观方舟在开始使用之后，不用进行埋点，初始化就可以得到的数据，这样的一系列指标就形成了方舟独特的指标体系。易观方舟预定义维度指的是初始化默认的细分维度。 预定义指标： 访问级指标，事件级指标，用户级指标。 预定义维度： 设备维度，地域维度，用户来源。 下面我们将分别介绍上述预定义指标体系和预定义维度的具体含义以及应用场景。 12个访问级指标（仅限Web）： 实际应用举例： （一）通过访问级指标，进行应用状态监测 在易观方舟为客户预置的指标体系中，访问级指标是非常重要的。 网站、APP、小程序的运营过程中避免不了出现突发情况，比如突然有一天我们的UV（APP下载量）突然增加了几倍，或者突然有一天，我们的数据衰减了很严重，运营者需要知道原因，此时访问级指标会帮助我们进行及时的预警。 某日：网站的任意事件触发数量突然剧增，经调查发现，出现大量不明攻击事件，技术部紧急做了安全防护，次日攻击事件被拦截。 （二）访问级指标是分析的重要部分 访问级指标是事件分析和漏斗分析里的重要指标，比如想通过了解页面访问到提交订单的转化率来判断页面的引导效率是否足够？ 在拥有这样的指标体系后，我们可以通过漏斗分析进行用户留存率的统计。浏览商品详情页的用户和提交订单的用户，发现有将近50%的流失率，接下来我们可以通过分析流失原因来进行转化率优化。

目录 1.总体运营指标 2.网站流量指标 3.销售转化指标 4.客户价值指标 5.商品类指标 SKU SPU 6.市场营销活动指标 7.风控类指标 8.市场竞争指标 构建电商数据分析的基础指标体系，主要分为8类指标。 1.总体运营指标 总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有大致了解，到底运营的怎么样？是亏了？还是赚了？ 流量类指标 独立访客数（UV） 页面访客数（PV） 人均页面访问数 订单产生效率指标 总订单数量 访问到 下单转化率 —— 漏斗模型 总体销售业绩指标 成交金额（GMV） 销售金额 客单价 整体指标 销售毛利 毛利率 2.网站流量指标 网站流量指标：即对访问网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行修改优化，以及对访客的行为进行分析等。 流量规模类指标 独立访客数（UV） 页面访客数（PV） 流量成本类指标 访客获取成本 —— 获客成本 流量质量类指标 跳出率 页面访问时长 人均页面访问数 会员类指标 注册会员数 活跃会员数 活跃会员率 会员复购率 会员平均购买次数 会员回购率 会员留存率 3.销售转化指标 销售转化指标：分析从下单到支付的整个过程数据，帮助提升商品转化率，也可以对一些频繁异常的数据展开分析。 购物车类指标 购入购物车次数 加入购物车买家次数 加入购物车商品数 购物支付转化率 下单类指标 下单笔数

我国网民规模跃居全球第一，宽带普及率接近 100%,企业互联网应用更加深入，互联网建设引领我国信息化快速发展，有力地促进了经济发展、社会进步和人们生活方式的变革。 说到这个时代的新兴营销渠道，必然是老生常谈的互联网。互联网上我们可以做产品的软文推广、品牌形象传播、促销活动的宣传，甚至是直接完成产品的在线订购。你不做，别人却在做，那么本属于你的消费者就会逐渐流失，跑到别人的营销圈子里，你的销售额自然逐渐下滑。那么知道了它的重要性后，我们怎么做？ 刘禹含总结过十二个字“跟上时代步伐，重视消费体验”。过去互联网门户网站、BBS最火，后续社交媒体、移动媒体应用火爆。整个互联网现在正呈现微营销模式发展，而企业需要做的是以老网络营销模式为基础，集微营销、在线销售、线上线下互相促进为新的。 推荐大家使用我们的网站截流软件，能够获得潜在客户的电话，提高转化率。 网站截流软件——网站插入一段神奇代码，只要客户使用手机登陆您的网站，即可获取部分浏览者手机号码，截取的访客电话号码，会传送到我们后台。下载后可以进行各种营销，微信营销，短信营销，话术营销。只有了解手机客户的详细需求，才能提高公司业绩 。 例如你是做贷款的，你有网站截流软件，只需要提供几个关键词1.平台（XXAPP）2.地点（XX市）3.时间（X年X月X日）等包括通话的时间长短，都可以，根据你提供的这些关键词信息

一、项目背景和目的 项目数据来源于 https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649&userId=1 ，通过此项目学习电商数据分析的指标与数据分析的基本方法。 二、分析维度 根据现有数据及分析目的，从四个维度进行分析： 第一个维度：用户购物情况整体分析 以PV、UV、平均访问量、跳失率等指标，分析用户最活跃的日期及活跃时段，了解用户行为习惯 第二个维度：商品购买情况分析 从成交量、人均购买次数、复购率等指标，探索用户对商品的购买偏好，了解商品的销售规律 第三个维度：用户行为转化漏斗分析 从收藏转化率、购物车转化率、成交转化率，对用户行为从浏览到购买进行漏斗分析 第四个维度：参照RFM模型，对用户进行分类，找出有价值的用户 三 、分析正文 分析步骤如下： 提出问题------理解数据------数据清洗------构建模型------数据可视化 （一）提出问题 用户最活跃的日期及时段 用户对商品有哪些购买偏好 用户行为间的转化情况 用户分类，哪些是有价值的用户 （二）理解数据 用户行为类型又分为四种： pv： 商品详情页pv，等价于点击 buy：商品购买 cart：商品加入购物车 fav：收藏 (三）数据清洗 包含数据导入（采用Navicat）、缺失值处理、一致化处理、异常值处理（2017.11.25到2017.12

每个网站每天都会面临巨大的流量，但是流量不等于最终收益，每个网站都必须通过提升转化率来优化服务、明确决策和获得更高的收益。那么转化率的提升和哪些因素有关呢？ 影响转化率的因素 影响网站转化率的因素不尽相同、不同网站之间的因素也千差万别，不过依然有迹可循，总结而言，提升转化率有七大关键因素： 第一、主页面的视觉效果，因为首先看到的就是主页面，所以主页面一定要让人眼前一亮，抓住吸引人们的注意和目光，让他们对这些感兴趣。 第二、综合评分评价，人们在浏览的同时很自然的就会去看一下其他人的评价和心得，通过了解其他人的一些意见和见解，来进一步加深自己的了解。 第三、价格，价格这个因素其实是非常重要的，所有人都喜欢性价比高的东西，所以在价格方面一定不能马虎，不要使人看到后就直接不在想继续了解了，所以在价格方面要慎重考虑。 第四、销量，销量其实是很能说明问题的，销量能表达出很多信息，这是至关重要的也是不能出现任何马虎的。 第五、质量，不管是什么一定要突出质量，好的质量才会受到人们的喜欢和信赖，质量好人们关注的也就多了。 第六、服务，服务是很重要的，尤其是服务态度，你的态度的好坏决定了你能达到的高度，如果你的服务和态度都不能使人满意那么是谁还会关注你。 第七、工具，Shareinstall其实是一个APP的推广辅助工具。APP开发者可以通过Shareinstall更精准的进行产品的推广。另外