データ操作の改善（データ操作方法を使用して記事のコンバージョン率を向上させる方法）

データ操作方法を活用して記事のコンバージョン率を向上させる方法

この記事では、キャリブレーション、モデリング、アトリビューション、起動、レビューという 5 つのステップからなるデータ操作の方法を紹介します。

最近では多くの商品を公式アカウントで販売する必要が出てきています。公式アカウントは現在、多くの商品を宣伝・広告するための重要なチャネルの一つとなっており、最も重要なのは公式アカウント記事のコンバージョン（商品持参）です。

では、どうすれば公開アカウントの記事の売上を伸ばすことができるのでしょうか?この記事では、データ運用の方法やアイデアを通じて、パブリックアカウントで販売される商品の売上をいかに短期間で伸ばすかを事例を用いてお伝えします。

私が担当した顧客単価169元のコースの販売を例に挙げてみます。このコースは声楽、つまり歌唱について学びます。最終的に、記事は3,000回読まれ、200コースが販売され、注文転換率は15％と高く、1つの記事で3万元を超える収益を達成しました。

私たちはプロモーションに1円も費やさず、フォロワー5万人未満とWeChatモーメント6件の公開アカウントを通じてメッセージをプッシュすることでこれを達成しました。では、データ操作を通じてこれをどのように実現できるでしょうか?

キャリブレーションは、運用アクティビティまたはプロジェクトのコア データ インジケーターを決定するプロセスです。通常、コアデータ指標を見つけるには、まず運用目標を明確にする必要があります。

例えば、営業系の公認アカウント記事の場合、運営目的は一般的に商品を販売すること（講座を販売すること）です。現時点でのコアデータ指標は、その商品の最終販売数量です。

最終的な売上高を明確にすることの意義は、その後の全ての業務戦略や行動が売上高を中心に据えられ、最終的に中核指標から逸脱してはならないということです。

モデリング、コアデータ指標と二次指標および三次指標間の関係モデルを確立します。コア データ インジケーターを、運用戦略を明確に導くことができる二次データ インジケーターと三次データ インジケーターに分解し、最終的にデータに基づく運用の目標を達成します。

では、コアデータ指標をどのように分類すればよいのでしょうか?

重要な方法は、ユーザーの全体的なパスを整理することです。各パス ステップのデータ インジケーターを決定します。このインジケーターは、必要な 2 番目と 3 番目のレベルのデータ インジケーターです。

たとえば、このパブリック アカウント販売コースの記事のユーザー パスは次のとおりです。

二次指標は記事閲覧数と商品訪問者数、三次指標は公式アカウント記事の総露出、記事クリック数、記事内商品クリック数、購入ボタンクリック数であることがわかります。この時点で、コア指標と三次指標間の相関モデルを確立できます。

コア指標である注文数をX、露出をA、記事開封率をB、商品クリックコンバージョン率をC、注文コンバージョン率をDとすると、注文数X=A*B*C*Dという数式モデルが得られます。

帰属、第 3 レベルの指標に影響を与えるすべての要因を整理します。注文数がどのデータに関連しているかがわかったら、各リンクのデータを改善することに重点を置きます。これらのデータに影響を与える要因は明らかであり、このステップは全体的なデータ操作プロセスの中で最も重要なステップでもあります。

まず、Aは記事の露出です。このデータは基本的に固定されており、WeChat エコシステムの全体的なリソースに依存します。たとえば、あなたの公式アカウントには何人のフォロワーがいますか？プライベートの WeChat アカウントや WeChat グループはありますか?

今回、私たちの露出数はWeChatアカウント6つだけで、それぞれに約2,000人の友達がいて、公開アカウントのファンは5万人未満です。変更できるデータは、B、C、Dの3つです。

Bは記事の開封率で、開封率はタイトルによって異なります。また、友人の輪の中での開封率は推薦の文言によっても左右されます。

C は商品のクリックスルーコンバージョン率であり、実際には記事内の商品の位置と、商品の表示が十分に分かりやすく魅力的であるかどうかによって決まります。

最後に、商品注文コンバージョン率 D です。この考え方は、商品詳細ページがユーザーにとってより魅力的かどうかによって決まります。この時点で、注文数を増やすためにどのパスまたは詳細を最適化する必要があるかが明確にわかります。

テストとリリース後、第 3 レベルの指標に影響を与えるすべての要因を特定しました。次のステップは、運用戦略とすべての詳細をテストして決定することです。最初のステップは、記事の開封率であるBを向上させることです。私たちの焦点は、開封率が最も高いタイトルをテストすることです。まず、5 つのタイトルを考え出し、ユーザーに投票してもらい、最も票数が多かった上位 2 つのタイトルを選択してもらいます。

その後、それを永続的なリンクにして、それぞれ 1,900 人以上の友人がいる 2 つの WeChat モーメントに同時に投稿しました。 2 番目のタイトルの方が開封率が著しく高いことがわかりました。

この時点で公式アカウントの記事タイトルが決定しました。つまり、B の最大化が達成されます。 2つ目は、商品のクリックスルーコンバージョン率であるCを向上させることです。

私たちはさらに 2 つの方法をテストして比較しました。1 つはテキスト内の製品をクリックするための赤いボタンを追加する方法、もう 1 つは追加しない方法です。その結果、Cは10.38%から19.38%に増加し、ほぼ2倍になりました。

以下のように表示されます。

最後に、商品訪問者から最終注文までのコンバージョン率Dを向上させることです。このデータは主に製品の詳細ページによって異なります。詳細ページでコースのハイライトが説明され、ユーザーの信頼の問題が解決され、ユーザーが注文するのに十分な魅力があるかどうか。もう 1 つは、最終的な購入までのプロセス全体がスムーズかつシンプルであるかどうかです。これまでに、キャリブレーションからモデリング、アトリビューション、テストまでの完全なデータ操作方法を完了しました。最終的に、200件の注文を処理し、30,000元の売上収益を上げました。

データの比較は次のとおりです。

レビュー: イベント前にどれだけ準備を万全に整えても、イベントの詳細がどれだけ完璧だと思っても。活動全体が開始された後でも、最適化できる詳細や戦略が常に存在し、これが運用の魅力であり、つまり、常に以前よりも優れた成果を上げることができるのです。

各アクティビティは、前回のものよりも詳細かつ適切に最適化される必要があります。レビューは重要なステップです。プロジェクトが完了したら、データ分析レポートとプロジェクト ログを通じてプロジェクト全体の包括的かつ詳細なレビューが行われ、さらに最適化できる詳細と戦略が見つかります。

例えば、今回は実際に記事のコメント欄で抽選を行うことでユーザー転送や活動を促進し、公開アカウントユーザーと公開アカウント間の粘着性を強め、記事が販売記事だからといってユーザーと公開アカウントのつながりを弱めることはありません。

最後に、データ操作を通じて公共アカウント販売のコンバージョン率を向上させる方法をまとめます。

• 最初のステップは、コア指標を決定することです
• 2 番目のステップは、コア指標と第 3 レベルの指標間の相関モデルを見つけるためのモデリングです。
• 3番目のステップは帰属であり、第3レベルの指標に影響を与えるすべての要因を整理する。
• 4 番目のステップは、発売をテストし、影響要因に応じてすべての詳細と戦略を最適化して、各第 3 レベルの指標を最大化することです。
• 最後に、プロジェクトが完了した後、プロセス全体を見直して、再度最適化できる詳細と重要なポイントを見つけ、最終的にデータに基づく運用の目標を達成します。

この記事はもともと、Everyone is a Product Manager で @操作周刊 によって公開されました。無断転載禁止

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