二十大分析模型已覆盖企业的用户行为分析★◆★■◆、用户分析◆◆、产品分析，可以为企业前链路的营销进行全域赋能。

　　该品牌的搜索入口虽然固定在顶部导航栏◆■◆, 但是UI设计上不够明显■◆■★■★。基于此，GrowingIO分析师会分享行业最 佳实践，给运营团队做产品优化的参考，比如可以通过置顶、添加边框线■◆★■■◆、增加模块宽度等方式进行优化■◆★。

　　④右下角的模块，高曝光低转化，说明这几个模块用户体验不佳★◆★◆■，需要有针对性地优化营销策略■◆，改善用户体验，比如：

　　2、找到关键商品★◆★■，重新进行排列组合，使用户更快在首页找到感兴趣的商品或内容。

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　　私域运营是全盘工作，而且需要深入细节■★◆◆■。提升转化率并非一朝一夕可以完成，小到一张产品海报的设计★◆■■◆★、一个搜索关键词的增加，都可能成为关键优化点。

　　在此前对于搜索场景解决方案的介绍中■★★，我们曾介绍过，通过优化搜索框★◆◆■■，在搜索用户基数不变的前提下，搜索转化率可提升20%，直接影响GMV提升5%◆★◆■◆■。

　　根据对比，搜索功能使用率的benchmark为5%■★★◆★，但经过分析发现，该品牌的搜索功能总转化率仅有2%左右★◆★◆■◆，其中，首页搜索框使用率仅有2.3%。

　　其他模块&商品的运营优化同样如此，不同业务场景可以使用不同分析模型进行洞察，最终可能只需要微调几个细节★◆◆★★■，就可以带来明显的业务增长■◆。

　　目前，GrowingIO已沉淀二十大分析模型◆◆★◆，每个模型均有独特且最 匹配的分析场景能力，比如：事件分析的自由下钻探索■◆★■★◆、漏斗分析的不同期对比、留存分析的黄金拐点、首购复购的时间间隔◆★■◆★◆、LTV分析的营收平衡点等。

　　波士顿矩阵是数据分析的可视化结果，想运用波士顿矩阵进行数据洞察，需要先通过合理运用分析模型，与行业benchmark（基准）进行对比■■★★■，评估各核心运营模块&商品的健康度如何★■■★■◆。

　　分析核心转化商品的逻辑类似。下图为该品牌首页各商品的点击和支付转化对比■★■：

　　1、位于左上角的稳健产品属于转化率较高的稳健产品，因此可适度调整坑位，承接更多用户流量◆★★■◆；

　　比如「搜索框」模块，在波士顿矩阵图中，该模块位于左上角■◆★◆★，流量转化率高但用户数不及预期。这一判断是基于对该模块进行漏斗分析得出的■★■◆◆■。

　　根据行业惯例■◆，好的搜索框需要具备两个要素：提供搜索提示■■■★，快速呈现用户感兴趣的内容；突出显示，让用户一眼发现搜索入口◆★◆。

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　　①右上角的模块，高曝光高转化，是非常优质的模块◆■，说明「直播入口」模块的入口配置合理，直播间内容有助于用户成单◆★★■★。②左上角的模块■◆◆◆，低曝光高转化，需要重点提升用户点击兴趣，为该运营位的二级页面带来更多用户流量，将其向右上角推动★◆■◆。③左下角的模块，低曝光低转化，说明「货品轮播区」「购物车页」对于商城流量分发的作用较小，可持续观察，优先改善其他模块■◆◆。

　　本文将介绍另一方法论——新型波士顿矩阵，分享我们是如何通过波士顿矩阵■■◆◆★，搭配分析模型产品◆■◆◆■■，来帮助企业优化私域产品设计，从而提升私域流量◆■■，促进企业业务持续增长的。

　　（免责声明◆◆■◆■：本文转载自其它媒体，转载目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。请读者仅做参考，并请自行承担全部责任。）

　　在上篇私域运营解决方案一文中，我们介绍了通过OSM+UJM、CJA用户地图等方法论和产品，来提升私域转化的解决方案。

　　以GrowingIO深度服务的某美妆品牌为例，通过前期指标体系搭建、用户核心转化路径等分析◆◆■◆，确立了小程序内的核心运营模块后，借助新的波士顿矩阵，我们可以对其进行加购和支付的转化分析，找到引导用户活跃的功能◆★◆，进行针对性优化◆★★■■。

　　以下图为例，横坐标代表模块的用户流量，纵坐标是用户在该模块的支付转化率，图中的每一个圆圈气泡代表一个模块◆★■★■■。

　　波士顿矩阵是用来分析和规划企业产品组合的常用方法，后根据实际应用情况迭代了新型的波士顿矩阵，在数据分析中可用于渠道价值分析、不同功能模块的转化评估等多种业务运营场景◆■。

　　2、位于左下角的产品，建议持续观察转化率波动情况，进行适度的运营调优。如果一段时间内转化率没有提升，则考虑在原来的运营位用更合适的商品进行替换。