月度归档:2011 年二月

关键指标背后的秘密

secret-of-kpi  前面的一篇文章介绍了可以用来评估KPI的数据上下文——质量控制图,通常我们会用KPI来衡量一些内容的质量、流量的质量,以及访问的质量等,我们经常根据KPI指标直接排序,并认为排在前几名的就是优质的内容,但其实这种方式并不是对所有的KPI都有效。举个最简单的例子:转化率Conversion Rate是很多网站的KPI指标,一般我们会让为Conversion Rate越高则渠道质量越好,或者内容质量越高,但有一种情况,如果网站内容普遍的转化率为10%,但有一个内容的访问次数一共2次,其中有一次实现了成功的转化,那该内容的转化率就是50%,是不是很“高”?是不是真的有这么高?

  所以我们在分析关键指标的变化趋势,控制KPI的质量的时候,还需要注意一个问题,那就是如何运用KPI进行有效的评价

  其实Google Analytics已经给了我们答案,在前段时间推出了Weighted Sort(赋权排序)的功能,Avinash Kaushik先生在先前的博文——End of Dumb Tables in Web Analytics Tools! Hello: Weighted Sort对这个功能做过介绍,因为近段时间需要用到这个功能,但我的数据并不在GA上,所以我必须自己设计一套给关键指标赋权的体系,以发现到底这些KPI值可以达到多少预期,这里来分享下我的应用实例。

KPI期望值公式

  还是以转化率Conversion Rate为例,电子商务中每个商品的转化率应该是:购买该商品成功的数量/该商品被浏览的次数,所以从统计学的角度来看,当商品的浏览次数(不妨叫做基数,数学上的集合元素个数或者统计学上的样本总数)这个基数越大时,转化率CR的置信度也就越高,同样是10%的转化率,浏览次数为1000的商品显然要比浏览次数只有100的商品在转化率这个数值上的可信度要高,统计学上称为“大数定理”。

  根据上面的结论,我们需要根据每个商品转化率的真实值(Actual Value),权衡它的可信度,进而计算得到该商品转化率的期望值(Excepted Value),而这里的可信度就是真实值可以获得的权重,比如60%,那么还有个问题,既然是加权和,另外的40%的权重应该由什么来中和呢?参考GA中Weighted Sort的计算公式,用的是均值,也就是所有转化率的平均,非常不错的idea,于是我们可以得到以下公式了:

期望值(Excepted Value)=权重(Weight)×真实值(Actual Value)+(1-权重)×均值(Average Value)

  我们看看哪些数据我们现在就可以拿到,权重显然还不行,真实值应该已经统计得到了,均值?既然有了所有的真实值,那么均值就是一个取平均的简单计算了。好的,那下面就说说我是如何来确定这个权重的。

权重的确定

  先看看权重需要符合哪些原则,应该表现为怎样的一个特征。显然,权重的取值范围应该在[0,1],也就是0到100%之间;另外,权重跟基数应该是正相关的,也就是基数越大,权重应该越大。如果你看过我之前的文章——数据的标准化,是不是已经想到了什么?是的,里面有几个公式可以直接用,简单地说,就是将基数进行归一化处理。

  KPI的基数一般都是自然数,比如转化率的浏览次数、Bounce Rate的访问数,人均消费的用户数等,所以反正切函数atan不适用,min-max和log函数都适用,可以用散点图简单看一下分别用这两种方法归一化之后权重和基数的变化关系:

Min-max

min-max-plot

  Min-max是直线的正相关,也就是权重和基数同比例地变化,变化速度一直。

Log函数

log-plot

  Log函数是对数曲线的正相关,也就是权重的变化速度要比基数来得快。

  根据这两个方法的特征,我选择了log函数作为权重的计算函数,因为它更符合基数和可信度之间的关系。

应用实例

  既然KPI期望值的计算公式,及公式所有需要的数据都已经可以得到了,那么我们就来看看,KPI的基数是如何影响KPI的期望值的:

log-weight-fit

  即基数越大,期望值越接近真实值,反之,则越接近平均值。算法和公式确定之后,我们就可以将其应用到实际的案例当中去了,这里以网站的转化率CR为例,看看这个KPI期望值的算法是不是有效的。

渠道 进入访问数 转化访问数 真实转化率 权重 期望转化率
渠道1 1534 118 7.69% 79.81% 7.51%
渠道2 9817 641 6.53% 100.00% 6.53%
渠道3 682 43 6.30% 70.99% 6.45%
渠道4 136 11 8.09% 53.45% 7.49%
渠道5 795 69 8.68% 72.65% 8.17%
总计 12964 882 6.80%    

  表格中的例子是用转化率评价每个渠道流量的质量,比对加权前后的转化率情况,可以看到渠道4由于进入的访问数(基数)较小,所以预期的转化并没有真实值反映的那么好,甚至要差于渠道1;而渠道1因为基数较大,其真实转化率基本能够反映现实情况,渠道2因为基数最大,所以期望值就是实际值。

  你也不妨试着用上述的方法转化下你的KPI,发掘一下KPI背后到底隐藏着哪些真相,也许你会发现转化后的结果更加可信,更加能让数据需求方所接受了,那么这个转变就成功了。不要忘了在评论中发表下尝试后的感想,分享下你的使用经历。 

关键转化路径优化

  其实网站分析中很重要的一块就是网站的关键转化路径分析,可能很多的网站分析师在这一方面都倾注了大量的时间和精力,尽最大的努力寻找最优的转化路径,因为优化关键转化路径相当于提高转化率,进而提高网站收益。所以,尤其对于电子商务网站或者付费服务网站而言,关键转化路径分析尤为重要。之前的文章——网站转化率与漏斗模型对关键路径的定义和分析做过简单介绍,同时推荐了一个非常形象的数据展现方式——漏斗模型,能够让每一步的转化看起来一目了然。

  既然对关键路径和转化率的定义和计算已经做过介绍,这篇文章不再累赘,这里只是想分享一下近段时间在统计关键路径的数据时对数据表现出的特征的一些感受,不知道跟大家日常看到的想到的是否一样。

  其实对网站转化路径的优化无非就是一句话:简化、多样化关键转化路径

简化转化路径

  简化转化路径是近些年在关键转化路径分析优化方面讨论的较多的,同时大部分网站也都是朝这个方向在做,也带来了不错的效果。简单看一下电子商务网站转化路径的简化流程:

original_path

  首先是把放入购物车作为了可选步骤,而不是必需步骤,购物车可以为购买多种商品的顾客带来方便,因为可以统一下单,也就是只需要完成一次订单填写和确认的工作;而对于只购买了一样商品的用户而言,显然放入购物车步骤是一个累赘,直接拿着商品结账就完了。

  再者就是前段时间网上讨论很多的对注册和登录步骤的简化,用户选择购物和选择成为网站的会员完全是两码事,为什么买东西就一定要先注册成为网站用户?就像你去超市买东西为什么一定要办一张会员卡。当然注册成为网站会员可以为你下次的购买带来不少的方便,对于网站而言,只有用户注册才能构建器网站完整的CRM系统,实现用户的跟踪分析和用户的保留,所以一度注册登录是网上购物的必需步骤。但随着去年团购网站的纷纷涌现,用户对去每个网站消费都要注册一遍感到了厌烦,于是就有了简化注册的讨论,毕竟给网站带来直接利益的还是用户的购买行为,没有必要因为注册步骤的存在而引起潜在消费用户的流失。

多样化转化路径

  其实上面说的“放入购物车”从必需的步骤到可选的步骤就是一个转化路径多样化的实现,这种灵活的选择同时满足了购买单独商品和购买多种商品的用户需求;但这里要说的是另一种多样化的形式。

  先简单再看下上面的转化步骤,有哪几个是必需的步骤?商品、订单和支付,这3个分别代表了信息流、物流和资金流,是必需的(对于某些不需要物流的虚拟商品而言,订单步骤也是可以省略的,这里不考虑这类商品)。所以最简单的转化路径应该是:

simplest_path

  跟上面简化后的步骤比较下:

simplify_path

  少了一个浏览商品详情页面的步骤,我们先不去讨论这个步骤到底是否是必需的,先看下数据能告诉我们什么?

  刚好公司的产品同时提供了以上的两种转化路径,可以通过数据来分析一下这两种路径哪个更加有效。不妨将上面那条最简化路径叫做路径1,下面的叫路径2,先看下用户的选择,有多少用户选择路径1完成购买,数据的结果大概是50%,也就是选择路径1和路径2的用户几乎相等;再看看下从“确认订单”到“完成支付”的转化情况,这是两条路径都有的转化,数据显示路径1的转化率要比路径2高了30%,可以看到选择路径1的用户具有更加明确的目的性,就是为了完成购买;那是不是如果只提供路径2一种选择,那些有明确购买目的的用户即使走路径2也会产生跟路径1一样的转化质量呢?这个显然是不可能的,一旦转化步骤多了一步,肯定会多多少少伴随着部分用户的流失,数据显示如果只提供路径2,整体转化率要比提供两条路径低了20%左右,所以对于这个案例,提供两条转化路径对于整体转化率的提升上显然是有效的。

  当然每个数据分析的结果都是以运营环境及产品业务的特征为基础的,在不同的商业模式下完全相同的分析指标可能得到的是完全不同的结果。所以需要对以上数据的环境做个说明:移动互联网的网络环境使用户多请求一个页面的成本相对较高;产品的规格比较统一,差异性小,质量比较稳定;运营的商品价格较低,对于用户而言购买的风险相对较低。

  现在再来回答上面的问题——商品详情页面是不是必需的?用户总是在寻求最简单有效的实现途径来降低成本,但同时也会担心风险的存在,而不同的用户对待风险的态度又会有所不同,诸如上述的运营环境,当风险相对较小时,会有相当一部分用户选择最简化的转化途径来满足自身的需求,同时那些较为严谨的用户也有更多的选择来屏蔽风险。所以转化路径的多样化指的是根据自身产品和业务的特征,定制多种的转化路径来满足不同用户的需求。假设卓越首页也上加上这样的“立即购买”按钮,不知道会有多少用户会选择去点击这些按钮:

amazon_buy_alternate

  最后总结起来无非就是一句话:给用户更多的选择。还是以用户中心的理论,不要因为网站自身的需要而给用户造成额外的麻烦和负担,给用户更多的选择和自由,只要用户参与进来了,就是在为网站创造价值,而网站存在的本质无非就是体现其应有的价值。