本文以互金产品为例,分析了流量分配的逻辑—— 找到最合适的流量、流量分配到最有效的入口、 提升最终流量转化。
做产品的时候大家都爱说数据驱动,数据驱动的本质是用数据体现流量转化效率,指导提升流量转化效率。
提升效率的命题,是在特定限定条件下寻找最优解。本质上一切流量问题都是广告问题。最后都会绕回到竞价广告。核心就是头部的广告位流量(价值/价格)最贵,长尾流量通过精准分配提高利用效率。今天用来讲流量分配用的例子是一个互金产品,买流量卖流量,是除了广告平台以外,最具有代表性的流量变现类产品。
这个产品的核心是找流量、分配流量、流量转化。
01 找到最合适的流量
找到最合适的流量,才能在一开始就提升流量量级,充分利用流量预算,同时也节约试错时间。
为了找到最合适的流量来源,应该经过以下几个步骤:
【制定目标人群-目标人群属性-寻找渠道类型-比较渠道价值-渠道引流-渠道价值评估】
以最近在知乎疯狂投广告的还呗为例:
- 制定目标人群:(拥有信用卡、消费意愿大于能力)刚毕业工作的年轻人,在大城市的打工者
- 目标人群属性:接触信息丰富、有经济能力
- 寻找渠道类型:内容平台、电商平台、互金平台···
- 比较渠道价值:在各类渠道中询价,找到预估ROI最高的渠道
- 渠道引流:根据渠道特征,制定投放广告方案,如果使用直投H5收集用户手机号码,那可以通过后台实时切换调整,提升转化效率。
- 渠道价值评估:根据各个渠道的用户行为表现,建立渠道价值评估模型,建立渠道清退标准,这个以后有机会再讲,不展开了。
02 流量分配到最有效的入口
流量已经来到了产品,为了充分利用流量,创造最高价值。大部分产品都不限于一种变现方式,譬如互金产品,可能会有记账、信用卡管理、投资、贷款、社区、查征信等功能。这些功能有的是为了提升用户活跃,有的是为了获取用户信息,有的是为了变现。
在这些功能中,可以按照战略/ROI做分配。分层分级导流,提升流量效率。
对于主产品来说,职责如下:
- 保证核心功能的可用
- 收集用户信息对用户分层分级
- 向各个分支功能导流
- 提供运营工具
这里的核心是要提升首次流量分配效率。譬如说,投资小额和投资大额的用户可能并不重合(打比方,实际上并不一定),那不拆分流量,让流量自行流向这两个功能就不够高效。应该在一开始就分析用户类型,将用户分别导入对应的功能。
03 提升最终流量转化
第三步是最终流量转化。
流量转化变现有几个步骤,譬如说在互金产品里流程如下:
用户进入首页-用户进入各个功能区域-用户点击贷款产品-用户输入手机号码注册-用户申请贷款-用户查看贷款进度-用户完成贷款-引导用户到其他产品做二次变现。
这个过程是一个大的漏斗模型,每个步骤都存在转化提升空间。各个步骤之间的转化提升,以后有机会一点点的理出来写吧。
同时,互金产品的流量价格非常昂贵,必须要提升流量转化效率才能cover成本。在引导向各个贷款产品时,若贷款产品是自营,那就需要考虑各个自营产品的ROI(其实也可以看作是机会成本),如果贷款产品非自营,就需要考虑这些甲方产品的出价。这样来看,这种模式就会接近于竞价广告,最好的位置,最多的流量会导入最高价产品。
短期看这样的策略是最优的,但这样会导致平台只能存在2-3家超级甲方(即使保守估计头部产品都会吸收五成以上的流量),再想极端一点,在甲方成本允许的情况下,所有的流量都导入一家甲方是短期最优的。但是这样会导致产品过度依赖少数几家甲方,风险极高。同时无法接触到新的甲方,寻找不到更高价产品。
这样引申出了新的问题:
- 运营位和产品列表之间流量分配
- 各个产品之间如果做科学的流量分配
- ROI与其他因素的协调:如客户等
这些展开又是更大的一篇文章,核心两点:
- 一是交互上做控制,例如适当控制运营位的展现方式,占据屏幕比例等;
- 二是产品机制上做控制。
那么现在假设我们已经解决了以上的问题,新的问题又诞生了。
**不同位置吸引的用户,质量是不同的。**
个人经验来说,像banner这种运营位引的量是很差的,很多人只是随便点点,这个也可以类推到很多传统运营位。但是产品推荐列表的头部位置是很好的,但推荐列表的尾部又是很差的。
虽然上面我们解决了“量”的分配问题,现在“质”的问题又出现了。
怎么把同质的流量去做合理分配呢?
这就涉及到流量控制了。
- 控时间;
- 控量级;
- 控设备号/手机号/IP···;
- 控场景(展示条件);
- 控客群。
通过对产品以各种方式进行控量,达到短期内效果最大化的控“质”。达到这种程度,基本上可以满足控质+控量的需求。但还能不能更好一点呢?
这就需要对用户和用户行为做分析。对用户做分析,一是根据自建的用户数据库做比对,二是获取用户行为去做风控分析。不同质量的用户以不同价格销售给不同客户,获取最大收益。
最后
流量控制在产品早期核心是抓大放小,而在后期则是精细化运营。前期要建立体系,大处着手,提升整体数据。后期要小处着眼,揪出异常数据,制定对应策略。
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