登录 免费体验Demo
首页 公司动态 新闻资讯 用好「新型波士顿矩阵」,快速提升私域转化|场景解决方案

用好「新型波士顿矩阵」,快速提升私域转化|场景解决方案

来源:GrowingIO微信公众号    2023-12-07

私域运营是全盘工作,而且需要深入细节。提升转化率并非一朝一夕可以完成,小到一张产品海报的设计、一个搜索关键词的增加,都可能成为关键优化点。

在上篇私域运营解决方案(戳我了解)一文中,我们介绍了通过OSM+UJM、CJA用户地图等方法论和产品,来提升私域转化的解决方案。

本文将介绍另一方法论——新型波士顿矩阵,分享我们是如何通过波士顿矩阵,搭配分析模型产品,来帮助企业优化私域产品设计,从而提升私域流量,促进企业业务持续增长的。

在产品侧,提升私域转化需要解决两个关键问题:

1、找到核心引导用户活跃的功能,优化转化路径;

2、找到关键商品,重新进行排列组合,使用户更快在首页找到感兴趣的商品或内容。

本文涉及的方法论和产品分别为:

方法论:新型波士顿矩阵

产品:增长分析(UBA)分析模型

方法论:通过波士顿矩阵,评估核心运营模块&商品的流量转化效果

波士顿矩阵是用来分析和规划企业产品组合的常用方法,后根据实际应用情况迭代了新型的波士顿矩阵,在数据分析中可用于渠道价值分析、不同功能模块的转化评估等多种业务运营场景。

以GrowingIO深度服务的某美妆品牌为例,通过前期指标体系搭建、用户核心转化路径等分析,确立了小程序内的核心运营模块后,借助新的波士顿矩阵,我们可以对其进行加购和支付的转化分析,找到引导用户活跃的功能,进行针对性优化。

以下图为例,横坐标代表模块的用户流量,纵坐标是用户在该模块的支付转化率,图中的每一个圆圈气泡代表一个模块。

核心运营模块波士顿矩阵对比示例

我们可以将核心模块分成四个象限:

① 右上角的模块,高曝光高转化,是非常优质的模块,说明「直播入口」模块的入口配置合理,直播间内容有助于用户成单。

②左上角的模块,低曝光高转化,需要重点提升用户点击兴趣,为该运营位的二级页面带来更多用户流量,将其向右上角推动。

③左下角的模块,低曝光低转化,说明「货品轮播区」「购物车页」对于商城流量分发的作用较小,可持续观察,优先改善其他模块。

④右下角的模块,高曝光低转化,说明这几个模块用户体验不佳,需要有针对性地优化营销策略,改善用户体验,比如:

  • 参考同行业其他小程序,改善分类页菜单导流设计;

  • 通过商品热度分析,及时调整商品榜单及产品集合页的商品排布顺序等。

分析核心转化商品的逻辑类似。下图为该品牌首页各商品的点击和支付转化对比:

首页各商品点击和转化对比

通过该图进行洞察,GrowingIO分析师给出了以下运营建议:

1、位于左上角的稳健产品属于转化率较高的稳健产品,因此可适度调整坑位,承接更多用户流量;

2、位于左下角的产品,建议持续观察转化率波动情况,进行适度的运营调优。如果一段时间内转化率没有提升,则考虑在原来的运营位用更合适的商品进行替换。

产品:通过分析模型层层下钻,优化运营细节

波士顿矩阵是数据分析的可视化结果,想运用波士顿矩阵进行数据洞察,需要先通过合理运用分析模型,与行业benchmark(基准)进行对比,评估各核心运营模块&商品的健康度如何。

比如「搜索框」模块,在波士顿矩阵图中,该模块位于左上角,流量转化率高但用户数不及预期。这一判断是基于对该模块进行漏斗分析得出的。

首页搜索使用转化率漏斗分析示例

根据对比,搜索功能使用率的benchmark为5%,但经过分析发现,该品牌的搜索功能总转化率仅有2%左右,其中,首页搜索框使用率仅有2.3%。

根据行业惯例,好的搜索框需要具备两个要素:

  • 提供搜索提示,快速呈现用户感兴趣的内容;

  • 突出显示,让用户一眼发现搜索入口。

该品牌的搜索入口虽然固定在顶部导航栏, 但是UI设计上不够明显。基于此,GrowingIO分析师会分享行业最佳实践,给运营团队做产品优化的参考,比如可以通过置顶、添加边框线、增加模块宽度等方式进行优化。

在此前对于搜索场景解决方案(戳我了解)的介绍中,我们曾介绍过,通过优化搜索框,在搜索用户基数不变的前提下,搜索转化率可提升20%,直接影响GMV提升5%。

其他模块&商品的运营优化同样如此,不同业务场景可以使用不同分析模型进行洞察,最终可能只需要微调几个细节,就可以带来明显的业务增长。

目前,GrowingIO已沉淀二十大分析模型,每个模型均有独特且最匹配的分析场景能力,比如:事件分析的自由下钻探索、漏斗分析的不同期对比、留存分析的黄金拐点、首购复购的时间间隔、LTV分析的营收平衡点等。

二十大分析模型已覆盖企业的用户行为分析、用户分析、产品分析,可以为企业前链路的营销进行全域赋能。


最新新闻

全域全场景智能易用的分析云

探索