轉化率不僅是一個數(shù)據(jù)指標，其本質(zhì)是用戶體驗的真實反映。

在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和運營的分析領域中，轉化分析是最為核心和關鍵的場景。以電商網(wǎng)站購物為例，一次成功的購買行為依次涉及搜索、瀏覽、加入購物車、修改訂單、結算、支付等多個環(huán)節(jié)，任何一個環(huán)節(jié)的問題都可能導致用戶最終購買行為的失敗。在精益化運營的背景下，如何做好轉化分析儼然成為一門學問。

什么是轉化？當用戶向您業(yè)務價值點方向進行了一次操作，就產(chǎn)生了一次轉化。這里的業(yè)務價值點包括但不限于完成注冊、下載、購買等行為。每一次大的轉化都包含若干個小的轉化環(huán)節(jié)，我們普遍使用轉化漏斗（Funnel）來展示這一過程。

一、基礎分析：轉化的每一步都需要打磨

轉化分析的基礎階段，要衡量總轉化率、每一步轉化率及其隨時間的變化趨勢。下圖是經(jīng)典的轉化漏斗，展示了總體轉化率、每一步的流量和轉化率。

轉化漏斗

以注冊流程為例，“總轉化率 9.54%” 這個信息對我們優(yōu)化注冊流、提升轉化率沒有太大幫助。但是借助上面的漏斗圖，我們不難發(fā)現(xiàn)：從第一步到第二步的轉化率才18.5%，明顯低于前后兩個環(huán)節(jié)。發(fā)現(xiàn)了問題所在，我們就可以針對性地優(yōu)化注冊流，最大效率地提升注冊轉化率。

轉化率趨勢

同時，對每一個轉化率進行實時監(jiān)測，可以幫助我們及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品中的突發(fā)問題。

某日，該注冊流總轉化率異常下降。如上圖所示，漏斗分析發(fā)現(xiàn)是第1步轉化率驟跌導致的，而該環(huán)節(jié)正是填寫手機驗證碼的環(huán)節(jié) 。產(chǎn)品經(jīng)理檢查發(fā)現(xiàn)，短信驗證碼的代理商因為欠費而自動停止了短信驗證服務。充值完成后，注冊流程恢復正常，轉化率也慢慢恢復到正常水平。

二、進階分析：多維度分析用戶體驗

用戶體驗受到眾多因素的影響，進而直接影響到轉化率。要想更好地提升轉化率，需要對不同維度的因素進行考慮，包括但不限于用戶的：操作系統(tǒng)、瀏覽器類型、訪問來源、操作平臺、訪問來源等等。

多維度轉化率分析

以用戶的瀏覽器為例，我們對不同瀏覽器的轉化率進行一一對比，發(fā)現(xiàn) Chrome 瀏覽器的轉化率高達12.9%；而 IE 瀏覽器的轉化率不足 8%。工程師研究后發(fā)現(xiàn)，原因是該網(wǎng)站采用了新的 Java 架構，不適應 IE 框架，導致 IE 瀏覽器環(huán)境下用戶體驗非常差，注冊轉化率非常低。

不僅限于瀏覽器，用戶的操作系統(tǒng)、PC 端還是移動端、訪問來源等等常見因素都可能影響到轉化率。越高級的產(chǎn)品或者運營人員，應該考慮的更加精細，不斷從細節(jié)來打磨產(chǎn)品，才能不斷提升轉化率。

三、高級分析：多維度交叉分析，支持產(chǎn)品不斷迭代

發(fā)現(xiàn)問題的過程往往需要拆分很多次，這時你需要一個支持多重維度交叉分析的漏斗。

多維度交叉分析

一個電商網(wǎng)站在用漏斗衡量交易轉化時發(fā)現(xiàn)，App 上的用戶量高于網(wǎng)站，但總體轉化率卻很低，問題出在哪里呢？

我們把兩個漏斗放在一起交叉對比，不難發(fā)現(xiàn)移動端用戶提交訂單到支付環(huán)節(jié)的轉化率明顯低于網(wǎng)頁端，正是這個環(huán)節(jié)拉低了移動端整體轉化率。值得注意的是，提交了訂單的用戶購買意愿非常強烈，是很有潛力喚回的一批用戶。

經(jīng)過用戶行為洞察發(fā)現(xiàn)，這些用戶很多選擇了返回到上一步，而不是去支付。對比網(wǎng)站和 App 在支付頁面的信息結構發(fā)現(xiàn)，App 上的支付頁面缺少了訂單商品的詳細描述、收貨人地址和聯(lián)系方式等信息；這樣就給用戶帶來了猶豫，使很多用戶返回到上一步確認，從而導致轉化率下降。

于是，產(chǎn)品經(jīng)理參考網(wǎng)站的信息結構，補充了 App 支付頁面的訂單信息，同時在支付環(huán)節(jié)進行流失用戶召回。

優(yōu)化后轉化率大幅度提升

從漏斗的趨勢圖中監(jiān)測支付環(huán)節(jié)優(yōu)化后的效果，App 端提交訂單到支付環(huán)節(jié)的轉化率明顯提升，甚至略高于網(wǎng)站轉化率，整體轉化率也被拉高。同時，在漏斗中選擇進行召回的用戶作為目標用戶，觀測召回后的轉化率變化，以此來評估本次喚回活動的效果。

這么細微的轉化問題，僅靠直覺是很難發(fā)現(xiàn)。它需要產(chǎn)品或者運營人員高度的數(shù)據(jù)敏銳感、嫻熟的業(yè)務技能，這也是轉化分析高級階段的表現(xiàn)。

四、總結：思維與工具

提升轉化率，既需要有數(shù)據(jù)驅動的意識，也需要熟練掌握一定的數(shù)據(jù)分析工具。其次，需要有強烈的數(shù)據(jù)驅動意識，對業(yè)務嫻熟于心。轉化率不僅是一個數(shù)據(jù)指標，其本質(zhì)是用戶體驗的真實反映。當我們對用戶體驗分析的維度不斷增加，對我們產(chǎn)品和用戶行為的思考不斷深入的時候，我們也就在轉化分析的路上不斷進階。

本文節(jié)選自GrowingIO?《產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析手冊 | 能力升級必備》

本文由 @GrowingIO 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉載。