用户增长框架与实战（8）：电商经典漏斗shopping journey
本篇文章对电商经典漏斗shopping journey举行相识说，模子的预期是渴望用户在本阶段积聚有用互动，到达阈值，则引导用户去下一个阶段。让我们来继承学习一下吧~https://p3-sign.toutiaoimg.com/tos-cn-i-axegupay5k/f0000544904847a4933cde337fc89204~tplv-tt-large.image?_iz=30575&lk3s=06827d14&x-expires=1713956101&x-signature=HmEpiEbS3N8a%2BdKDl3G%2FWDL%2FdZo%3D假设我们告竣共识，按照session来归因。固然session的界说可以有所差别。每一个session都会有一个单独运动漏斗。我在做电商业务时，接纳的漏斗是常见的shopping journey模子，预期是渴望用户在本阶段积聚有用互动，到达阈值，则引导用户去下一个阶段。根本符合线下购物体验。
awareness > consideration > decision > payment > enjoy&share
不得不夸大，我个人以为99%的运营误解了shopping journey，包罗Google/Facebook/Tiktok的KA Manager这种广告平台的运营，通常画一个大图，把这个漏斗当成一个框，无论什么都往里装。最大区别在于口径，我以为单纯的把差别session用户运动放到一起看shopping journey是无效的阿，由于这不符合人的意识。大概他们把流量运营和品牌运营搞混了。固然品牌运营也不应该按如许明白。
[*]awareness：客户进入服装店，导购判定用户偏好，先容干系产物。假如客户是一个男士，你却先容密斯亵服，就很奇怪。
[*]consideration：给密斯讲怎么搭配，试穿。给男士讲什么材质，耐用。
[*]decision：满减，阛阓运动，线上线下同价。
[*]payment：付出安全性
[*]enjoy & share：外交代价
下面这个例子中的分值仅仅为了便于举例。
https://p3-sign.toutiaoimg.com/tos-cn-i-tjoges91tu/276c34eef4ec945454258bb61bf9e913~tplv-tt-large.image?_iz=30575&lk3s=06827d14&x-expires=1713956101&x-signature=YqnHDM6NE4COJTdFJp6oOoc942I%3D当在同一个session中，item分值凌驾一个阈值，我们在用户下次碰到这个item时，使用坑位鼓励用户举行下一步利用。当∑(item)凌驾另一个阈值，则低沉前一个阈值，鼓励用户对更多产生爱好的item举行下一步利用。
比方：用户反复3次查察了某款鞋的买家秀，下次再刷到这款，提示可以加购。
todo: 漏斗模子图
举个反例。某些业务运营团队漏斗居然是技能团队漏斗的简化版本。
impr > click > visit > first page load > item page visit > add to cart > payment
技能参数漏斗重要是给技能部门使用，为了一样寻常监控，快速定位哪个环节大概存在体系性故障。这更像是监视技能部门的工作，业务部门重复劳动，我个人以为是没有增量代价的。
为了提拔漏斗服从，有一些深度内容运营计谋。
一、怎样做awareness？
1. 从用户特性出发
好比地理位置，北京上海同属大都会，但是用户的需求差别非常大，粽子南甜北咸。类似的计谋测试效果购买转化率提拔了50%。 本人发明的算法，实在很简单，假如你细致观察抖音的保举逻辑，也应该能找到答案。
2. 实时相应
当你玩抖音的时间，点赞了一个“高速运转的呆板进入中国”视频，体系是否立即给你保举干系的段子？这个时间用户已经把答案告诉你了，就不要忽略。
用户从一个女装创意进入APP，但是对一款墨镜产生了强爱好，你还要不要主推女装呢？相比某些业务的内容保举逻辑，最快是逐日革新的，这种服从很难满意生存节奏快的人群。大概你会受到寻衅，实时相应的硬件本钱过高，复杂度过高。但我们只须要找到一个非常详细的细分范畴，针对一小部门特定人群睁开测试即可。拿到阶段性效果，就很容易说服技能团队。
3. 反向利用-购买频次
先说一个反例，你大概经常发现刚刚从某平台买了一个产物，立即在其他媒体上看到这个产物本身的广告。最少同一个SKU是严峻错误。别的我以为这不符合购买频次的逻辑。比方快时尚类尤其服装同品类都可以做到1-2周，但是同品类厨具，最少12个月，乃至36个月都有大概。详细方案暂不睁开。
4. 须要对产物共同
还须要产物团队的共同。我提出的底层逻辑是，在同样session时间内，进步有用信息所占的视觉面积。以landing page为例，再次从反例入手：
[*]为了便于搜刮，landing page上制作了搜刮框。但根据我数据分析效果，这个功能险些没有人使用，更别提对效果的贡献。那么就须要业务给产物提需求，拿掉这个模块。约莫可以节流5%的视觉面积。
[*]由于第三方公司说，代金券黑白常告急的，以是产物专门开发了领券的模块。同样颠末数据分析，没人使用。拿掉这个模块。约莫可以节流20%的视觉面积。 我实地观察的时间问用户为什么不使用代金券，网络了大量用户的答案我才发现，某些业务的代金券都是忽悠人的，由于用户根本无法使用，跟用户想买的产物八竿子打不着。商艺属于广告，就是由于产物的计谋导致这部门商家得到了非常多的曝光机会，但题目是这本质是斲丧用户的时间。用户的时间就是一样寻常业务的真实本钱，固然未计入管帐本钱。
二、怎样做consideration？
对于awareness 分值充足高的某一个item，当用户再次从某一个展示位（好比搜刮效果页）看到的时间，应该多展示consideration阶段的内容。根据业务特性定制。比方服装，客户最大痛点并非代价，也不是退货流程，而是称身。互联网业务的本质是淘汰信息不对等。
为了便于明白再次举个反例。某业务从第三方机构通干涉卷调研得出结论，买家的评价黑白常告急的。为了增长批评数目，开发了一个功能，任何人只要把笔墨和图片都填到批评里，则可以得到不错的积分夸奖，积分可以兑换代金券。由于这个计谋是从竞争对手抄过来的，竞争对手的批评区都是垃圾信息泛滥，可想这个功能的效果。
按照我的逻辑，精确的计谋应该是通过明白的模板的方式引导买家评价，好比告诉买家，应该怎样照相。同时给卖家一个选择权和优质内容引导发起，把优质批评置顶，同时买家可以得到超等丰厚的积分夸奖。否则只能得到非常低的。最闭幕果肯定会看到，各种高矮胖瘦，各种pose的优质买家秀。买家渴望看到跟本身身材相似的人穿上是什么感觉。更简单一点的计谋，就是同一为服装业务定制尺度化的身材规格，包罗但不但限于三维等规格，乃至头围，假如卖帽子的话。 由于穿搭也是这个业务这个阶段的痛点，那么在这个阶段，也应该多展示穿搭组合的信息。
三、怎样做decision？
全部条件都满意了，用户大概由于什么不提交订单呢？照旧要从业务角度出发，逐个找到计谋。也不肯定全部的品类都有在这个阶段有优化的须要。仅放两个例子，以后有机会再丰富。
[*]照旧服装类。万一线下拿到货，跟线上确实差别大。走退货流程很贫苦。利润空间充足大的商品，可以思量劈面验货，对面料，做工不满意可以劈面退。但是要留意做好风控，可以从最优质买家开始公测。
[*]尺度品类，重要是电子产物。某些新兴地区，用户大多倾向于线下购物的。应主打假一赔十的计谋。把这个信息做成可视化很强的形态。比方一个盾牌。让斲丧者充实相识。由于产物本身没什么变量，只要参数都对齐，唯一变量就是代价。用户险些只关心是否正品。
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