雷鋒網(wǎng)按：本文作者曾少勤，GrowingIO商務(wù)分析師。

本文將和大家分享轉(zhuǎn)化分析的必要性和重要性、運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品如何做轉(zhuǎn)化分析、如何拆解轉(zhuǎn)化步驟、用戶(hù)轉(zhuǎn)化中流失的四大原因和對(duì)應(yīng)方案。

| 為什么要做轉(zhuǎn)化分析？

對(duì)于一款產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，如何讓用戶(hù)更好地轉(zhuǎn)化，是用戶(hù)能否留存下來(lái)產(chǎn)生價(jià)值的關(guān)鍵因素。

對(duì)于運(yùn)營(yíng)來(lái)說(shuō)，廣開(kāi)源路尋找目標(biāo)用戶(hù)，甚至還要選擇一些付費(fèi)渠道（如下圖）進(jìn)行投放，以獲得更好的效果。這里就要我們來(lái)評(píng)估衡量渠道帶量的效果，不僅要知道數(shù)量，還要知道質(zhì)量；否則就會(huì)產(chǎn)生為什么每天都有用戶(hù)增長(zhǎng)但效益還是不好的問(wèn)題。

不同渠道來(lái)的用戶(hù)質(zhì)量不同，也會(huì)影響到他們?cè)诋a(chǎn)品內(nèi)的轉(zhuǎn)化，這時(shí)產(chǎn)品經(jīng)理就要思考了，除此之外，也要想怎樣讓用戶(hù)更好地使用我的產(chǎn)品，更好地提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化。這里會(huì)遇到很多實(shí)際問(wèn)題，比如說(shuō)：

• 為啥運(yùn)營(yíng)天天在導(dǎo)流，但產(chǎn)品的用戶(hù)量還是上不去？
  

• 怎樣讓產(chǎn)品轉(zhuǎn)化（服務(wù)/產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)）更好？
  

• 這個(gè)新功能上線效果怎么樣？
  

• 兩個(gè)產(chǎn)品方案，哪個(gè)好？

因此，轉(zhuǎn)化的效果是和每一個(gè)運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品經(jīng)理息息相關(guān)的，我們做的很多事情，歸根結(jié)底都是為了獲得更好的產(chǎn)品轉(zhuǎn)化。但是，轉(zhuǎn)化不是一個(gè)一步到位的事情，每個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化都可能帶來(lái)更好的結(jié)果。 

以交易類(lèi)產(chǎn)品流程的用戶(hù)行為為例：流量從各個(gè)渠道過(guò)來(lái)，到達(dá)我們的落地頁(yè)，感興趣的用戶(hù)開(kāi)始瀏覽頁(yè)面，甚至開(kāi)始走購(gòu)買(mǎi)流程，直到最后購(gòu)買(mǎi)成功，在這個(gè)過(guò)程中，市場(chǎng)、產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)要充分利用工具獲得更好的轉(zhuǎn)化。

接下來(lái)我們就按照轉(zhuǎn)化的流程進(jìn)行拆解：首先，保證流量的來(lái)源是好的，如果流量的來(lái)源是有問(wèn)題的，就很難轉(zhuǎn)化下去,比如來(lái)的用戶(hù)根本不是目標(biāo)用戶(hù)，我們看到用戶(hù)來(lái)了，但是他轉(zhuǎn)化不下去。其次保證用戶(hù)在產(chǎn)品內(nèi)的轉(zhuǎn)化流暢，不因?yàn)槟K設(shè)置、BUG等問(wèn)題無(wú)法繼續(xù)下去，成為流失用戶(hù)。

| 如何做好渠道流量的轉(zhuǎn)化分析？

在最開(kāi)始衡量渠道導(dǎo)流能力的時(shí)候，我們可能更多看的是流量的數(shù)量。接下來(lái)我們可以看到更多的數(shù)據(jù)指標(biāo)，包括跳出率，停留時(shí)長(zhǎng)，瀏覽頁(yè)面來(lái)衡量流量的情況。但是，這些指標(biāo)都是輔助性指標(biāo)，可能一個(gè)渠道的跳出率并不低，但是你不能保證這個(gè)渠道的轉(zhuǎn)化一定是好的。所以，我們需要將流量來(lái)源與轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在一起，這是精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)。

1.渠道轉(zhuǎn)化分析

這里的轉(zhuǎn)化可以是產(chǎn)品轉(zhuǎn)化，比如注冊(cè)，也可以是下單支付成功，還可以是用來(lái)判斷分析渠道質(zhì)量的一些用戶(hù)行為：收藏了商品、點(diǎn)贊、查看了評(píng)論等等。用戶(hù)在產(chǎn)品內(nèi)的行為越多，轉(zhuǎn)化越多，就越可能留存下來(lái)。這時(shí)，我們就需要一些數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行評(píng)估。

2.區(qū)分惡意流量

渠道流量的監(jiān)控過(guò)程中，還會(huì)涉及到運(yùn)營(yíng)深?lèi)和唇^的惡意流量，怎樣將劣質(zhì)流量和優(yōu)質(zhì)流量區(qū)分開(kāi)來(lái)，因?yàn)閻阂饬髁靠倳?huì)有一些特征，比如某一部分人在一個(gè)時(shí)間里集中訪問(wèn)、硬件設(shè)備比較固定、使用特定的瀏覽器等等。

去年有一些 APP 商通過(guò)分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，如果某個(gè)渠道出現(xiàn)了一批大量 iPhone5C 的訪問(wèn)用戶(hù)，可能就有問(wèn)題了，因?yàn)闉榱烁右约賮y真，有的刷量商會(huì)用真機(jī)刷量作弊，但是考慮到成本，就多選擇了相對(duì)廉價(jià)的 iPhone5C，以至于這個(gè)機(jī)型出現(xiàn)的頻率就變得很高。惡意流量總是有跡可循的，這時(shí)我們應(yīng)該怎樣排查？

第一步：多維度對(duì)比，發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)特征

下面這張圖是各個(gè)渠道轉(zhuǎn)化的情況，渠道3 第一步的轉(zhuǎn)化效率很低，這時(shí)有可能會(huì)有問(wèn)題。

我們把渠道3的用戶(hù)拿出來(lái)，用其他維度進(jìn)行切分，比如按照地區(qū)、瀏覽器等進(jìn)行區(qū)分，分別看不同瀏覽器的轉(zhuǎn)化情況時(shí)，發(fā)現(xiàn)了某個(gè)瀏覽器的轉(zhuǎn)化率也異常低。

第二步：將關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行交叉對(duì)比

找到可能有問(wèn)題的瀏覽器后，我們做了瀏覽器版本的分布，發(fā)現(xiàn)這個(gè)渠道來(lái)的用戶(hù)使用的瀏覽器版本中，某些舊瀏覽器版本暴增。

第三步：通過(guò)時(shí)間維度進(jìn)行確認(rèn)

正常的訪問(wèn)時(shí)間應(yīng)該是M型的，上午和晚上會(huì)有兩個(gè)高峰時(shí)段，但是半夜是流量最低的時(shí)候，而渠道3用戶(hù)的訪問(wèn)時(shí)間24小時(shí)不間斷，甚至在凌晨和半夜也很高，于是我們基本上可以鎖定這個(gè)渠道是有問(wèn)題的了。

因此我們需要打通流量轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，做渠道評(píng)估，用GrowingIO這樣的數(shù)據(jù)分析工具，去定位發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。

| 如何拆解轉(zhuǎn)化步驟？

當(dāng)用戶(hù)通過(guò)各個(gè)渠道過(guò)來(lái)，進(jìn)入到產(chǎn)品內(nèi)后，我們就開(kāi)始拆解產(chǎn)品內(nèi)的轉(zhuǎn)化步驟，尋找優(yōu)化的空間。

拆解轉(zhuǎn)化步驟有兩種方法：

1.縱向按照過(guò)程拆解，研究注冊(cè)完成的數(shù)量，購(gòu)買(mǎi)成功的成單量；
2.橫向按照維度和人群拆解，轉(zhuǎn)化的結(jié)果與預(yù)期有出入，這時(shí)進(jìn)行橫向拆解，對(duì)比分析。

我們之前會(huì)聽(tīng)到很多用戶(hù)問(wèn)這樣的問(wèn)題，我這個(gè)轉(zhuǎn)化率在行業(yè)里是高呢還是低呢？我有沒(méi)有優(yōu)化的空間呢？其實(shí)我們不是非要benchmark數(shù)據(jù)，一方面很多這樣的數(shù)據(jù)是公司機(jī)密，另一方面第三方的測(cè)算方式不一定和你的一樣。 

沒(méi)有行業(yè)的數(shù)據(jù)，你自己的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)就包含了很多的信息，可以從時(shí)間維度（分析每天的轉(zhuǎn)化情況，分析活動(dòng)和平時(shí)的轉(zhuǎn)化情況）、平臺(tái)維度（iOS 和 Android的情況）等其他數(shù)據(jù)維度分析，就可以找到很多的優(yōu)化空間。

| 用戶(hù)轉(zhuǎn)化流失的四大原因和對(duì)策

不同的轉(zhuǎn)化步驟的流失原因也各不相同，有的是因?yàn)槲Σ粔?，有時(shí)是使用過(guò)程中遇到了問(wèn)題。

雖然流失原因各不相同，但是主要的流失原因有這樣四大類(lèi)： 

• 需求不匹配
  

• 產(chǎn)品功能/服務(wù)/商品不合預(yù)期
  

• 交互體驗(yàn)不好
  

• “神秘”原因
  

接下來(lái)我們就來(lái)一一分析這些用戶(hù)流失的運(yùn)營(yíng)，并結(jié)合案例探索解決的方案。

• 需求不匹配

需求不匹配分多種情況，一種是產(chǎn)品能激發(fā)用戶(hù)需求，但是用戶(hù)沒(méi)有看到；另一種是產(chǎn)品就是沒(méi)有滿(mǎn)足用戶(hù)的追求。

如果我們的產(chǎn)品能激發(fā)用戶(hù)的需求，但是用戶(hù)卻沒(méi)有看到。這時(shí)候我們需要讓用戶(hù)在合適的位置看到合適的內(nèi)容。我們可以通過(guò)重點(diǎn)位置數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和熱圖分析網(wǎng)站上用戶(hù)的點(diǎn)擊行為，找到黃金位置，把最合適的內(nèi)容。

如果用戶(hù)的需求未被滿(mǎn)足，那么就有必要分析一下這部分需求。事實(shí)上，有過(guò)搜索不到結(jié)果經(jīng)歷的用戶(hù)比你想象得多。我們可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站搜索無(wú)結(jié)果頁(yè)的搜索詞信息，可以知道用戶(hù)未被滿(mǎn)足的具體需求。同時(shí)與搜索框搜索次數(shù)進(jìn)行對(duì)比，衡量是否針對(duì)這部分需求做專(zhuān)門(mén)的內(nèi)容、服務(wù)、產(chǎn)品建設(shè)。

• 產(chǎn)品功能/服務(wù)/商品不合預(yù)期

碰到產(chǎn)品的功能、服務(wù)或者商品不符合用戶(hù)預(yù)期的情況，可以分析產(chǎn)品內(nèi)的各種幫助用戶(hù)轉(zhuǎn)化的功能是不是沒(méi)有起到正向作用。這時(shí)可以把做過(guò)某一個(gè)操作的用戶(hù)分群，比如電商平臺(tái)把看過(guò)商品評(píng)論頁(yè)的用戶(hù)做出分群，來(lái)驗(yàn)證評(píng)論是不是對(duì)最終的轉(zhuǎn)化有促進(jìn)作用。

如下圖，看過(guò)評(píng)論的用戶(hù)注冊(cè)完成的轉(zhuǎn)化率（下圖右側(cè)）是53.1%，是高于總體的；如果反而比總體低，那評(píng)論這里的一些設(shè)置就可能出現(xiàn)了問(wèn)題。

• 可用性交互體驗(yàn)問(wèn)題

常見(jiàn)的情況是設(shè)備或?yàn)g覽器不適配，在分瀏覽器或設(shè)備的維度區(qū)分的時(shí)候，轉(zhuǎn)化率很低，及時(shí)發(fā)現(xiàn)定位和修復(fù)問(wèn)題。

• 其他用戶(hù)流失原因

排查后發(fā)現(xiàn)上述都沒(méi)有問(wèn)題時(shí)，就需要查看用戶(hù)的原始訪問(wèn)軌跡，有的用戶(hù)走完了大部分的轉(zhuǎn)化路徑，但是最后一步就是放棄了，如果這樣的用戶(hù)很多，就需要結(jié)合具體的產(chǎn)品去看。

對(duì)于客單價(jià)過(guò)高，用戶(hù)在這一步猶豫的情況，這時(shí)我們需要推一把用戶(hù)。需要打通用戶(hù)行為和用戶(hù)ID，然后進(jìn)一步有針對(duì)性地運(yùn)營(yíng)；比如說(shuō)對(duì)這些用戶(hù)發(fā)一些代金券或者優(yōu)惠券，刺激轉(zhuǎn)化。

轉(zhuǎn)化分析是一項(xiàng)系統(tǒng)的工作，涉及產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面。提升轉(zhuǎn)化的前提是對(duì)轉(zhuǎn)化步驟進(jìn)行充分拆解，從流量的源頭開(kāi)始評(píng)估轉(zhuǎn)化效果，借助多維度數(shù)據(jù)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行定位。

雷鋒網(wǎng)注：本文作者曾少勤畢業(yè)于北京大學(xué)，先后就職于秒針、百度、GrowingIO，有豐富的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。原文發(fā)于GrowingIO技術(shù)博客，授權(quán)雷鋒網(wǎng)發(fā)布。轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系我們授權(quán)，并保留出處和作者，不得刪減內(nèi)容。

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