优化路径研究：探索最佳路径规划的科学方法

优化路径研究:探索最佳路径规划的科学方法方法

1.对目标或 目标进行研究

在计划一开始就对目标进行研究,应该先锁定、拆分目标,然后根据目标对路径进行扩展,把最初的目标进行拆分,可以是细分到几个目标,但有些是完全不需要的。在制定目标时,只需保证路径的长度,并尽量罗列出几个有代表性的目标,这样就有一个思考顺序,把路径的长度压缩到最短。在你执行的时候可以再进一步,不需要你先保证路径的长度,同时把整个路径在渠道、传播、进入、排名等都要进行优化。

2.结合用户路径来做

既然目标是提升转化率,那么当目标是引导购买,那么就要以用户路径作为指引。现在大多数产品都很重视用户路径的优化,比如 的产品页都是让用户下载 app 页,而不是让用户下载 app 页,而不是引导用户注册 app。所以,当目标明确后,就可以通过优化用户路径的方式来保证 app 页的转化率。

用户路径一般是2-3个步骤,用户路径优化通常包括:

1)当路径数积累足够多,就可以根据优化路径的难度,将分支进行拆分;

2)在保证目标准确的情况下,将分支进行横向拆分;

3)针对各分支所设定的等级,分别设置对应的门槛。

如果对自己的目标是不是很清楚,就先确定路径的重要性,再进行目标拆分,不仅有利于达成目标,而且能够避免一些不必要的不必要麻烦,能够使优化更有条理。

在做数据分析的时候,这个数据运营往往被忽视,我们通常将它理解为与其他运营岗位的数据对比。事实上,数据分析的结果并不一定是最完美的,也不能主宰整个运营的。在我们在做数据分析的时候,往往会去单独拿出一个指标来评估当前工作的可行性,而不是直接把指标和结果进行对比。如果我们只把数据和实际的指标进行对比,往往会发现两种数据的优劣之处:

1)片面的分析:我们经常说数据的真实性比结果更重要。比如,通过数据就能了解我们的客户是谁、客户的产品有什么价值、客户给我们带来的利益是什么,然而,我们却不知道,每一个客户背后背后的业务都是由哪些业务数据构成的。

而没有数据的监控和分析工作,就不能判断出需要哪些数据运营,哪些数据是可以量化的,哪些是需要优化的,而不是一成不变的。我们需要的是能够了解用户的深层次需求和需求,从而去筛选出具有价值的数据,这样就能更好的确保我们的工作是有效的。