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growth hacking其实是一种顾客成长的方法,其重要前提是以发现顾客/顾客及相关数据观察的内在为基础,加深对产品的了解,找到产品运营的宣传、销售、顾客服务以及顾客成功的分解、优化点,并以此作为成长的突破口,企业的快速

“新东方怎么利用「增长黑客」高效提升网站购买率?”

要实现真正的增长黑客,必须支撑准确的数据,以数据为导向的方法分解、测试和优化产品的各个部分,从而找到企业发展的突破口。

1 .首先利用数据观察工具发现问题,明确优化方案

2、然后,快速设计mvp (最简单可行的产品),并投入到a/b测试中;

3 .最后再次利用数据观察工具验证优化效果,不断调试问题的最优解。

新东方计划利用上述优化模型,快速找到页面优化点,有效提高网站目标购买率。

他们采用了高效的数据可视化工具热图,迅速分解了网站着陆页的客户行为:

1 .利用数据和热图进行分解,找出客户最感兴趣的副本和区域。

2 .根据分解结果,明确页面优化的要点(拷贝和结构)。

3 .根据通过热图分解得到的优化点,调整页面的设计。

4 .按每个uv (顾客访问数)的50%的比率分流,进行a/b测试。

最后,他们再次利用数据监测和热图验证访问者到达搜索路线的到达率,并继续利用上述步骤优化页面版本。

那么,新东方在着陆网页上发现了那些问题吗? 客户行为的解体具体是什么? 热图有什么样的发现内在力和正确性? 现在,让我们来看看这个经典的例子。 请感受数据驱动型运用的巨大威力。

注:示例中的所有热图均来自数据工具ptengine铂分解

这次新东方最能优化雅思主题。 他们越来越多的访问者关注主页上的课程选择中心模块,越来越多的人希望到达课程检索页面,从而增加雅思的课程注册人数。 为此,他们利用热图分析了网站的顾客行为,得出了以下7点优化策略。

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1 .将选课中心模块上移

使用ptengine观察力热图,了解客户实际浏览页面各部分的时间相对长度,浏览时间越长的地区热度越高(红色)。 如上图所示,红色部分表示客户对这部分区域感兴趣的时间比其他区域(如黄色和蓝色区域)长。 可以看出,虽然选课中心模块只放在页面的中间,但访问者对这一部分的复印兴趣依然很高。

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然后,使用ptengine浏览接触率热图监控客户所浏览页面的深度,了解客户接触页面各个区域的百分比。 上图数据的21%表示,在代表该页面的所有访问者中,有21%的顾客浏览了选择中心模块。

如果将这两个热图结合起来,您会发现选课中心模块的副本很吸引客户,但被放置在访客接触率较低的区域。 把它们上移,让更多的客户看到。

2 .优化默认的推荐类型

在ptengine中单击热图,以显示客户页面上的单击位置。 新东方在选课中心发现,具体上课新闻右侧的看课按钮点击次数不太高,默认推荐的几类报名意愿不强。 相反,很多客户点击了课程切换和类型切换按钮。 这进一步证明了目前的推荐课程与客户诉求有一定的差异,需要对推荐课程进行调整。

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3 .更改选修课中心模块的复制选项

通过页面导航栏和选课中心的热卖图新东方,文案选项中的北京聚集了很多点击,需要将城市改为可下拉的交互设计,让客户可以自由选择授课地点 第4班的人数很少被点击,不太感兴趣,可以用其他客户更关心的副本代替。

4 .产品特征模块需要优化

在观察力热图新东方,我们发现放置在最初画面区域的产品特征模块的关注度很低,客户在这里不会呆太久。 通过触摸频率的热照,我们可以更直观地看到,多达43%的客户在浏览完该区域后离开了页面。 登录页的黄金区域中显示的副本并不引起客户的兴趣。 这部分文本需要进一步优化,以便以更具吸引力的方式向目标层展示产品特征。

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5 .课程模块的顾客流失很多

这是课程和课程中心模块的浏览接触率的热照。 当两个模块的大小差不多时,前者的客户流失率达到29%,后者仅为7%。 为什么很多顾客在课程部分离开了呢? 文案本身不吸引顾客吗? 复印件的表现方法错了吗? 文案表达不理想吗? 这个模块应该放在更下面的区域吗? 还是因为很多客户点击了上面的课程详细信息按钮,跳转到了课程检索页面,导致了这一部分的高流失率?

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客户流失的实际情况可能非常多和复杂。 正确的方法是用a/b测试等方法继续验证你的推断是否正确。 解体难度越高的区域,优化空之间往往也越大,全力应对这些问题是购买率的第一增长点。

6 .课程模块侧重于课程详细按钮

在ptengine的页面上分解热图新东方后,发现该地区的课程详细按钮的点击率为1.41%,远远超过了课程咨询的0.22%。 他们把课程咨询这个按钮设定为亮色,目的是让客户直接联系新东方客户,第一时间向客户提供咨询,处理疑惑。 但是,在热图中,我们发现客户真正呼吁的是自己查看课程的详细情况。 为了尽量拉近公司需求与顾客诉求的距离,新东方的决策以顾客为中心,尝试将课程咨询的相关服务纳入课程详细的页面。

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7、面对不同的广告渠道,制定对比性优化方案;

通过使用ptengine的热图,我们按源渠道对功能进行了客户分类,发现不同受众类型的导航栏热图有明显差异。 由上图可见,广告渠道流量与网站互动少,搜索区与搜索竞价互动也高。 与表现不佳的展示广告渠道相比,他们进一步细分,找出了对交流贡献较大的哪个广告来源,抹去了哪个冤枉钱的广告来源。

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如上图所示,在新东方,功能上采用了ptengine的热图,得到了a (上)、b ) )下)两条展示广告路线的分解热图。 可以看到,上面的a展示频道整体上不仅点击量低,而且很多点击集中在页面右上角的其他路线(托福、gre、sat等)上。 对于首要宣传该雅思课程的网页来说,a渠道存在引流客户定位不准确、流量质量低的问题。 增加b渠道投资,减少或关闭a渠道投资,可以比较有效地提高广告投放的效果,提高页面的购买率。

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同样,其他两种企业品牌专业区域渠道和各大搜索引擎的竞价渠道,也可以通过热图在各个方面比较各功能不同的渠道、不同关键词的投放效果。 增加优质渠道的投资,逐渐减少低质量渠道的投资,保证所有的钱都花在刀刃上。

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除此之外,我们还发现,在新东方,来自不同渠道的客户对页面的兴趣点也有所不同。 来自展示广告的访客关注名师、我们等企业品牌实力反应文案的各大搜索引擎企业品牌区的访客,从课程、校区等直接关注产品购买相关内容的各搜索引擎关注竞价的访客既关注课程,也关注企业品牌

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通过路线到达的客户往往有不同的诉求和访问意图。 如果能够对照不同渠道的不同登录页面进行设计,强调该渠道的顾客最感兴趣的文案,网站的购买率可能会再次飞跃。

读了上面的样本介绍,我相信你对热图的分解有一个大致的轮廓。 热图最大的特点是直观快捷。 例如,ptengine (白金分解)不需要使用分解工具分解大量的页面访问次数、要素的点击次数等定量的数据。 其热图直接利用点击、观察力和鼠标滚动跟踪等方法,生成客户行为的可视化报告。

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热图的出现和迅速发展,给数据驱动的运营理念注入了新的活力。 数据的客观性大大降低了运营决策的风险,数据的可视化热图大大提高了运营决策的速度。 在这个机会很快消失的时代,选择优秀的数据观察工具,可以抓住时代的契机,站在最高的风口上。

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ptengine利用点击、观察力、滚动到达等热图工具进行可视化分解,有效改善顾客体验,提高转换。 对白金分解( ptengine )和烫染感兴趣的人可以采用邀请代码xdf,登录ptengine后免费采用。

标题:“新东方怎么利用「增长黑客」高效提升网站购买率?”

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