分類彙整: 數據化營運

用 Mixpanel 的免費功能，來做回訪率提升的研究

發佈日期: 作者:

Mixpanel 的免費版，就有 20M 的 Event 事件，蠻適合 0 到 1，甚至是 1 到 10 的產品，都可以透過他的功能來研究，如何提升回訪率這個關鍵議題。剛好昨天順手 Demo 了一下怎麼做，發現真的蠻多人不知道可以這樣用的，所以在這邊用假資料寫篇文章記錄一下。
閱讀全文 →

SaaS 續約率要多少才合理？

發佈日期: 作者:

SaaS 服務通常都是訂閱型的服務，通常在設定續約率目標時，應該是要設多少？80%？70%？還是要 90% 呢？

我上網 Google 了一下，有人說，如果月付，這樣這數字至少要 95%，因為月續約率 95% 的話，過了一年之後是 95% 的 10次方，原本的用戶大概就剩下剛好一半。

聽起來好像有點道理，但又有哪裡怪怪的，一半是我們追求的數字嗎？
閱讀全文 →

八種拆解營收的方法

發佈日期: 作者:

為何要拆解營收

現在的數據非常多，光是 Google Analytics 上就有上百個維度，超過500種以上的數據，呈現在你眼前，再加上交易數據、廣告投放數據…等等，數據太多很容易讓人埋首數據當中，大多數的行銷人員其實是被數據給淹沒了，不知道該從何處著手，現在是不缺數據的年代，缺的是怎麼解讀數據，還有利用數據讓營收真正有感成長。
閱讀全文 →

三個常見的漏斗設計誤區

發佈日期: 作者:

關於漏斗，有幾個常見的誤區，在這邊想跟大家提醒一下。

漏斗常見的誤區一：漏斗是越短越好

先前有提到，漏斗的每一個步驟，都不會是100%的轉換率，一開始最多人，每經過一個步驟，就會少一些人。所以呢，就有些人會誤會，那漏斗會不會是越少步驟越好，經過的步驟少，人也會掉得比較少。

這其實是常見的一個誤解，讓我舉個團購網站的例子。
閱讀全文 →

疫情下，品牌電商的應變心得分享

發佈日期: 作者:

關於疫情，我協助的品牌電商應該也算是疫情重災區，我也協助他們做了一些應變，整理一下給大家參考我們的應變作法。

先分辨，什麼產品不受疫情影響

  • 把不受疫情影響的產品找出來，把SEO和廣告往這類集中
  • 針對這些不受影響的產品，推出疫情期間限定的活動，並限定期限，提高轉化率
  • 培養客戶的預算降低，廣告和SEO都集中離成交比較近、動機比較強的用戶。
  • 廣告和SEO，抓著「疫情期間雖然不行OO，但沒關係，還可以XX」的訴求打一波，把原本因疫情不能滿足的需求，替代成不受疫情影響的需求。
  • 這些不受疫情影響的產品，以前他們不是主力商品，現在變成了主力商品，所以要多投入心力去優化文案、圖片、影片，甚至是廣告受眾的嘗試，還有預算的加碼，都一併要重新規劃
  • 利用競爭對手休息或還在煩惱的時候，每週產出 Content

閱讀全文 →

有限資料下， 如何計算 LTV

發佈日期: 作者:

在往下之前，我們先來看一下常見的 LTV 計算公式是什麼 (以訂閱制服務為例）：

LTV = ARPU / Churn rate

（可看一下這：LTV公式怎麼來的）

問題來了，你的訂閱服務剛上線不久，有用戶付費，也有用戶流失了，但在計算 LTV 上，有幾個點讓你很苦惱：

  • 每個月的 Churn Rate 變化很大，第一個月50%，第二個月5%，第三個月變10%，那我在公式中的 churn rate，該抓多少？
  • 年約方案還沒有用戶流失，這樣 難道公式中的 Churn rate 用 0 套入嗎？這樣會造成 LTV 無法計算。

閱讀全文 →