网站统计数据真的准确吗?备战双十一,别让漏斗数据骗了你!

网站统计数据真的准确吗?备战双十一,别让漏斗数据骗了你!

国庆长假刚过,“数据圈”却热闹不断,在Pt小智的社群“数据圈”里,各行业大佬围绕不同主题华山论剑,特别是一群做电商的盆友,他们的讨论最为激烈:从网站统计数据到漏斗转化率、从落地页优化到渠道精细化运营,他们关注点集中在如何备战即将到来的双十一?

毕竟,互联网大数据时代,掌握了网站统计流量也就掌握了先机,有了流量就可以做精准的营销,从而转化。

不过Pt小智通过“数据圈”社群里面的讨论发现了一个奇怪现象:电商平台来自搜索引擎的流量占到网站流量的40%,但其中只有不到0.2%的人完成了支付,这意味着每1000个访客中有998人最终流失掉了,远远低于其它渠道监测到的转化率。这是为什么呢?

带着这个问题,Pt小智赶紧去找大神们解答疑惑。后来终于搞清楚了,原来这个现象还真是有双层原因。今天,Pt小智就给大家详细分析一下,并给出解决方案。

 1.转化率低,因为漏斗分析不准确

首先,转化率是考量电商运营效果最核心的指标之一。但是,如何判断搜索推广的效果好不好,转化的情况怎么样?怎么提高本店的转化?各行业的情况都是不尽相同的,如果无法掌握各渠道的数据全站监测,可能你投入的资金都会打水漂。所以转化漏斗工具也就伴随着市场的需求出现了。但究竟什么是转化漏斗呢?

简单来说,是从获取用户到最终转化成购买这整个流程,整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤,然后用转化率来衡量每一个步骤的表现,最后通过异常的数据指标找出有问题的环节,从而解决问题,优化该步骤,最终达到提升整体购买转化率的目的。

一般来讲,建立了漏斗模型以后,用户通过简单的操作就可以很清晰地分析产品的每一个功能点上用户的流失率,并以此为依据洞察用户行为背后的逻辑。常常在这里我们还会结合热图,进一步细化每一个页面上的用户点击,找到流失的症结所在,达到精准优化。举个例子,电商用户某个商品详情页图片在pc端展现正常,但是移动端却因为屏幕尺寸出现变形,导致该页面的跳出率非常高,如果你建立了漏斗模型,就可以很容易通过工具找到原因并及时修改过来,提升转化。

不过实践中发现,尽管做到了这些,依然有不少用户在抱怨为什么转化率没有改善呢?难道只是因为数据分析能力弱?就像“数据圈”社群里讨论的那个转化异常,明明是经过漏斗优化后出现的。其实,如果你已经用了各种漏斗分析的方法还不见成效,那么很可能不是运营人员出错了,而是漏斗本身就存在问题。

 2.漏斗分析不准确,数据才是原罪

漏斗分析不准确,有时候是因为数据本身出了问题。为什么这么说呢?电商消费者通过搜索引擎着陆官网而进行的购买行为,一般在支付环节会跳到第三方支付机构的页面去,而在这里,监测实际是断开了的,这意味着对于这部分用户的付费行为数据实际上是丢失了。

那这会造成什么影响呢?我们复盘电商客户过去双十一的细节,发现电商用户特别喜欢基于数据异常去做分析和优化,尤其是渠道细分、人群特征、机型、地域等维度。这个过程就像是拿放大镜去找瑕疵,如果数据本身不够精准,造成的决策失误就可能放大数倍。在过去,搜索来源到第三方支付这个链条的付费数据相当于全部缺失掉了,很难想象对于搜索依赖型电商客户数据会造成怎样的误差。

这就是说,当我们千辛万苦的搭建好漏斗模型,然后一丝不苟的寻找各种数据差异并制定优化策略的时候,却忘了电商数据的输出本身就缺失了一环。听到这里,你是不是急地想跳墙……但是先别怒,消消气儿,因为这里我要告诉大家一个好消息:这个问题Ptengine帮你解决啦!

 3.解决方案:修复第三方支付平台导致的转化监测失准

因为发现电商用户的这个痛点,Ptengine这次改版将用户的点击数据和电商后台成交数据匹配打通,通过保持渠道监测的完整性,实现跟踪用户的完整交易行为,完全修复了第三方支付平台导致的转化监测失准问题。

现在通过最新版的Ptengine工具,电商用户看到的转化漏斗数据比过去更加完整和通畅。大家不仅可以看到更真实的转化率数据,而且搜索引擎过来的这部分用户的其它特征也一目了然。

有了这个功能点,对电商用户来说是大大的福音。因为当前大多数电商数据分析工具的渠道监测和分析还很简单粗糙,无法建立从新用户开始到最终成功转化的广告投放监测闭环,无法精确得知渠道用户的真实付费情况,而利用Ptengine,这个痛点无疑已经不存在了。

文末,Pt小智提醒大家,即将到来的双十一,用户通过Ptengine,只需要通过产品面板即可清楚知晓究竟有多少用户是真正带来Revenue的,具体从哪个渠道哪个关键词来,他们(她们)的用户画像又是如何?而有了这些信息,用户可以更准确的判断消费者和渠道的好坏,让运营活动有的放矢,转化率自然会大大提升。只要巧妙利用数据分析支撑运营决策,牢牢抓住最优渠道,并深耕渠道ROI,你的电商转化不再是一个难题。

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