产品复购率比较低，常见的原因有哪些？
– 原文标题：数据分析逻辑：流量转化漏斗模型详解 | 人人都是产品经理
– 原文地址：http://www.woshipm.com/data-analysis/571256.html
– 原文作者：王小命儿
数据分析的目的是什么？
提问人：拉登Dony
如题
回答人： 王小命儿
– 数据分析的目的，是促成用户的转化和成交。
– 通过数据分析，增加预测的准确性
转化数据分析，有哪些专业术语？
提问人：拉登Dony
如题
回答人： 王小命儿
流量、IP,UV,PV。
类似的，电数，访客人数，人流量等概念，也是转化范畴内的。
转化的数据分析，是基于什么模型的？
提问人：拉登Dony
回答人： 王小命儿
1- 流量漏斗转化模型
我们在对流量转化的数据分析时都会基于一种逻辑方案———流量漏斗转化模型进行分析。
我们可以形象的认为自身的互联网产品其本身就是一个虚拟的漏斗，用户在进行浏览到最终完成下单行为（或者其他我们认定的转化行为比如注册，关注，转发等）有多少被直接阻挡在了 “滤网” 之上，有多少顺利的达到了我们预设的 “转化行为区域”。
2- 保持老用户消费活力
当然，我们所有的活动都并不是一锤子买卖，因此也要从横向（时间）维度来分析问题。
持续的转化用户，保持老用户的消费活力也是分析工作的重中之重。
3- 提高单个用户消费价值
转化流量不仅仅是指的转化的数量而且还指转化的质量，说的比较简单点，就是要提高单个用户的消费价值。在横纵两个维度方面
电商网站的转化流程，是什么样的？
提问人：拉登Dony
回答人： 王小命儿
以大型电商网站下单流程为例，我将从
– 流量来源
– 中间页面访问
– 详情页
– 加入购物车
– 提交订单
– 复购
这几个阶段展开说明。
转化分析中，有哪些常用的指标？
提问人：拉登Dony
先熟悉一些常用指标，脱白。
回答人： 王小命儿
1- 页面 UV 点击率，越高越好
页面 UV 点击率 = 页面点击总次数 / 页面 UV 数；
点击率越高，说明页面呈现的内容有吸引力能够有效的吸引用户的关注；
2- 跳失率，越低越好
跳失率 = 通过一个入口进入就离开的次数 / 通过该入口访问的总次数。
跳失率越高，说明页面呈现内容具备欺骗性，所呈现的链接内容和文案不具备吸引力。
常见的问题有：
1，低点击率；
1，渠道引流上呈现的文案内容与承接落地页面不符。
2，高跳失率；
2，投放渠道上，与目标用户活跃范围不符的渠道，也就是说投放的渠道不精准。
3 低页面停留时间。
3，承接页出错等以及其他原因（包含但不限于 404 错误网页过期，跳转出错等）。
转化时，中间页面有哪些指标？
提问人：拉登Dony
如题
回答人： 王小命儿
1- 搜索点击率，越高越好
搜索点击率 = 点击次数 / 搜索次数；
2- UV 到详情页转化率，越高越好
UV 到详情页转化率 = 详情页 UV / 搜索或者列表页 UV
3- 搜索无结果次数，越少越好
搜索无结果次数：用以反映关键词涉及的品牌品类缺失或者未关联指标。
4- 搜索结果页首屏点击率，越高越好
搜索结果页首屏点击率 = 搜索首屏点击次数 / 搜索次数
5- 搜索次数
搜索次数：搜索词产生的搜索次数。
6- 搜索人数
搜索人数：搜索词被多少人搜索的数量（可以理解为搜索 UV）；
7- 高级筛选项点击次数
高级筛选项点击次数：在搜索列表页中，页面顶部的高级筛选项是为提供快速定位而设立的，高级筛选项的点击次数和使用率也可以为运营人员提供商品热度参考。
转化时，中间页可以做哪些事情，来提高转化率？
提问人：拉登Dony
如题
回答人： 王小命儿
总结归纳：针对搜索列表页的数据分析归为 3 点：
– 高搜索词重点优化提高点击转化；
– 无结果词分析反馈；
– 页面点击注重高筛适用率方便用户快速定位。
频道页 / 活动页，通常有哪些指标？
提问人：拉登Dony
如题
回答人： 王小命儿
1- 点击率
点击率 = 页面点击数 / 页面 UV 数
2- 到达详情页转化率
到达详情页转化率 = 到达详情页 UV / 页面 UV
页面点击率低的原因，通常有哪些？
提问人：拉登Dony
回答人： 王小命儿
低点击率的区域可能存在以下几种原因，
– 一，是图片以及图片里的文案不能吸引消费者点击，需要调整。
– 二，产品头图展示样式不合理需要调整图片内容或者调换商品。
– 三，展示区域位于首屏以下，关注度不高 – 需要调整展示位置。
产品复购率比较低，常见的原因有哪些？
提问人：拉登Dony
回答人： 王小命儿
1，老会员没有唤醒。
表示没有对老会员进行足够的唤醒，可通过短信 push 线下广告等等活动进行推广激活；
2，拉新资源投入过多。
也有可能近期投入的拉新的资源较多，导致新客增多降低了复够率，需要核实拉新活动的数据；
3，促销活动引入过多新用户。
超低价或者超优惠活动引流也会导致大量新用户引入，也会对复够率产生影响。上面的两点并不是对复够率有坏的影响，针对的客群不同，数据也应有所取舍。
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