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精细化用户增长案例:坑位运营中的产品优化策略

文章作者:来源:www.difeltro.com时间:2019-09-11



每个人都是产品经理,我想昨天分享

本文以坑操作为讨论对象,从搜索坑位,固定坑位置和类别功能分析的角度进行分析和思考。

坑的操作是名词。但是,在实际操作中可能并不陌生。你想为一项活动做交通吗?姐姐姐姐找工资管理的第一个屏幕要求时间表,多买一些吃,保证赢,哈哈哈。

坑位,这实际上是一些广告空间的运作,每一滴流量都是非常珍贵的,所以我们必须合理利用资源。

首先,搜索坑

搜索过程可分为:

分析数据优化过程:

分析数据1:点击推荐词/点击搜索框以优化推荐词策略,并推荐产品策略分析数据2:搜索多个词输入搜索显示结果/搜索点击以查看哪些关键词没有返回结果,分析搜索条件,掌握新产品类。分析数据3:搜索名词/搜索词输入总分析哪些是最近用户最受欢迎的产品,可以做促销分析数据4:搜索词返回结果首页屏幕详情页面点击/返回结果总数可以优化搜索词匹配和推荐的产品逻辑放屁

上述每个分支,即每个操作的漏斗转换率,是可以优化的点,从而可以在整个链路中减少用户的跳出率问题。整个搜索过程更偏向于产品,推荐算法,最佳匹配策略和优化。

二,固定坑位置

包括横幅坑,功能分类坑和活动坑。

这些坑的分析比较简单,实际上是漏斗分析+页面分析。

其中一个更重要的分析路径是事件的活动页面分析,如以下活动详细信息页面所示:

页面分析中的子模块分析。品牌连接区域,优惠券收集区域,主要产品推荐区域以及相关产品推荐区域。

ABtest点页面的颜色,页面功能区域的布局等可以做成千上万的人。

三,类别功能分析

类别功能也是用户搜索产品的主要切入点,主要通过类别查找所需产品或更准确地浏览产品。

点击该类别后,实际上会有一个二级配额,例如上图中的清除活动。页面第一个屏幕上的产品推荐也可以通过数据分析进行优化。

四,总结

每个坑实际上都是一个具有大量细分的大型漏斗。整个看起来像水一层一层地流过传统的过滤器,最后是过滤器的叶子。这是清澈的水,电子商务离开了支付订单。过滤器是一层蜂蜜,我们的产品比一层大一层,因此它可以更多地泄漏。

当然,当我们操作着陆页时,我们必须关注数据点击率(点击转化率),主要是看看我们的横幅是否看起来好看,以及功能是否良好。它还告诉我们如何在这些功能之间分配产品的总体流量。

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本文以坑操作为讨论对象,从搜索坑位,固定坑位置和类别功能分析的角度进行分析和思考。

坑的操作是名词。但是,在实际操作中可能并不陌生。你想为一项活动做交通吗?姐姐姐姐找工资管理的第一个屏幕要求时间表,多买一些吃,保证赢,哈哈哈。

坑位,这实际上是一些广告空间的运作,每一滴流量都是非常珍贵的,所以我们必须合理利用资源。

首先,搜索坑

搜索过程可分为:

分析数据优化过程:

分析数据1:点击推荐词/点击搜索框以优化推荐词策略,并推荐产品策略分析数据2:搜索多个词输入搜索显示结果/搜索点击以查看哪些关键词没有返回结果,分析搜索条件,掌握新产品类。分析数据3:搜索名词/搜索词输入总分析哪些是最近用户最受欢迎的产品,可以做促销分析数据4:搜索词返回结果首页屏幕详情页面点击/返回结果总数可以优化搜索词匹配和推荐的产品逻辑放屁

上述每个分支,即每个操作的漏斗转换率,是可以优化的点,从而可以在整个链路中减少用户的跳出率问题。整个搜索过程更偏向于产品,推荐算法,最佳匹配策略和优化。

二,固定坑位置

包括横幅坑,功能分类坑和活动坑。

这些坑的分析比较简单,实际上是漏斗分析+页面分析。

其中一个更重要的分析路径是事件的活动页面分析,如以下活动详细信息页面所示:

页面分析中的子模块分析。品牌连接区域,优惠券收集区域,主要产品推荐区域以及相关产品推荐区域。

ABtest点页面的颜色,页面功能区域的布局等可以做成千上万的人。

三,类别功能分析

类别功能也是用户搜索产品的主要切入点,主要通过类别查找所需产品或更准确地浏览产品。

点击该类别后,实际上会有一个二级配额,例如上图中的清除活动。页面第一个屏幕上的产品推荐也可以通过数据分析进行优化。

四,总结

每个坑实际上都是一个具有大量细分的大型漏斗。整个看起来像水一层一层地流过传统的过滤器,最后是过滤器的叶子。这是清澈的水,电子商务离开了支付订单。过滤器是一层蜂蜜,我们的产品比一层大一层,因此它可以更多地泄漏。

当然,当我们操作着陆页时,我们必须关注数据点击率(点击转化率),主要是看看我们的横幅是否看起来好看,以及功能是否良好。它还告诉我们如何在这些功能之间分配产品的总体流量。

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