心就是为商城增收负责，通过对增收的拆

rifat14mia

0 g# |' @5 o+ P% b更加丰富的数据基础，进一步提升客户画像的精准性。 4. 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）的体验优化 AR和VR技术不仅提升了客户的产品体验，还能帮助企业通过沉浸式互动获取更多客户数据。例如，汽车行业可以利用VR技术让客户“试驾”不同型号的汽车，从而更好地了解客户的偏好。这种创新的体验方式有助于增强客户与品牌的互动，进一步提升线索生成的质量。 结语 在竞争日益激烈的市场中，线索生成不仅是增加客户数量的手段，更是提升客户转化率和忠诚度的核心策略。通过合理应用多种线索生成方法和技术，企业能够实现更精确的客户定位和资源分配。未来，随着人工智能、大数据分析、区块链等技术的发展，线索生成将进一步朝智能化、个性化和自动化方向发展，为企业[size=14.6667px]。
2 ]- c- u1 K, e$ a6 t1 F- j
开拓更广阔的市场提供强有力的支持 gh本文通过实例分析，展示了 Whatsapp 数据库 如何通过数据分析、用户调研和跨部门合作，有效提升商详页的转化率，从而提高G。项目的成功不仅体现了团队对细节的深入挖掘和创新思维的应用，也证明了以用户为中心的产品优化能够带来实际的业务成果。 项目讲解思路：背景、如何发现问题，目标（数据可衡量指标），行动拆解问题、如何解决思路、最大困难、最大亮点….. 满意的点：商城商详页整体转化率提升，由提升（数据借假修真）； 我司商业模式：为垂类群体的用户，提供使用工具和交流社区的平台，主要通过广告和电商实现盈利； 我司是垂类平台，主站有流量，变现方式有导流商城，那商城的核心指标是利润，那利润=收入-成本； 收入=转化率客单价； 转化率可拆到每个漏斗列表、商详、提单、支付； 一、为什么重点讲商详页的转化率提升 那作为电商商城端产品经理，其核心考核指标大致如下：提升G、提升转化效率、提升、提升客单价、提升用户体验、提升新客留存复购等…. 产品经理到底该不该选择做B端？ 近几年互联网经历了砸钱做市场的热潮后，越来越意识到，仅靠端发力是不行的，需要尽快补齐B端的短板。那产品经理到底该不该选择转型做B端呢？ 查看详情 > 首先我司现阶段的战略重点就是提升商城G，那我的KR核心就是为商城增收负责，通过对增收的拆解（收入=转化率客单价），结合我司业务现状，转化率可提升空间非常大，那产品经理提升的核心指标之一就是整个漏斗转化率，通过对数据漏斗的拆解以及对用户调研竞品调研等，对各个漏斗都做了不同程度优化；其中商详页改版对漏斗提升最大； 二、商详数据分[size=14.6667px]。

' _$ d3 A# u& A

5 W8 |3 v4 ^+ S
  R- y7 Z0 i# O+ i7 f, n
0 Z1 ]) ~/ O" Z( J


% T) ]$ [9 p9 g7 I1 ^
析 整体渠道订单转化是，通过对漏斗的拆解，其中商详到立购/加购的转化为，与历史数据高峰时进行对比发现数据有待提高，同时也了解到低于行业水平； 由--7-=.5； 至--7-=； 以每日万为例： 万.转化8客单价=8.8万G； 万.转化8客单价=万G； 三、目标 、提升商详到立购/加购的转化率，由提升到； 预计每天增收万的G； 、提升商详页整体的用户体验（通过满意度或页面调研满意度分析，此处不展开讲解）； 四、如何拆解问题 . 通过对用户行为数据的拆解分析 每天进入商详的几万人，主要关注什么？其中主图点击，评论的点击率，商详图曝光5，其他模块数据非常差比如选规格、更改地址、发货、榜单标签、会员模块等仅有百分之几的点击率； . 通过与用研部门对用户定性和定量的调研分析，其主要用户是到商详未提单/未下单的用户，调研量8份 下单用户主要关注：信赖我司的品牌、价格合适、评论、销量、正品、品牌商家… 未下单的用户：商品价格贵，优惠信息看不懂，不包邮，退货包运费、销量评论少，商品信息杂乱、担心是不是正品… . 通过竞品+内部（I/运营/产研）各部门沟通分析：页面I设计空间留白多，信息展示没重点，价格优惠不明确，计算不清晰，缺少商品画像标签等等 具体解决思路 样式：对商详页整体样式和交互的美化，简化信息，减少留白，突出重点； 价格：对商品价格优惠信息重新梳理做调整：价格定义、促销优惠的计算；如何展示最优惠的价格； 商品信息：对商品信息进行优化；比如服务标签、副标题、选规格，属性，选地址等，增加商品画像标签体系，增加视频等； 商品相关模块：对评价、店铺优化，相关商品推荐进行调整算法逻[size=14.6667px]。
2 b; c1 G+ H' T  l3 ~* w
7 T# }4 u, n% N- J1 V1 A
辑； 其他模块的增加：退货包运费、视频讲解、问答、好评返现等等； 五、规划 第一期：解决价格问题； 第二期：I样式、商品附加信息、商品推荐算法； 第三期：优化商品服务标签和画像标签、问答、测评、评论； 第四期：商品视频、增加好评数量、问答数量等； 六、落地参考 七、具体落地 做了B试验桶，看放量后的数据效果； 商详转化率提升.5左右整体提转化到了 八、项目难点 ：价格的展示方面 R：由于历史原因导致商品价[size=14.6667px]。