近幾年電商行業(yè)的各大網站一方面紛紛通過降價、促銷等方式來吸引用戶，一方面在推廣上加大成本，導致在拉新引流上的成本加大。

但是，單純通過這種「價格戰(zhàn)」的方式可行麼?答案是否定的。

衡量ROI 最重要的兩部分：成本和轉化，大部分公司在做的是整體性的 ROI 衡量，但是整體性衡量只能幫助我們評估渠道，并不能優(yōu)化渠道。

所以我會從提升轉化率的角度，來講如何提高渠道的 ROI，如何打破用戶「只看不買」魔咒，把流量轉化為注冊和購買。

互聯網從業(yè)者對轉化率這個指標肯定不陌生，我們經常會關注到轉化率，如注冊轉化率、購買轉化率等，這些轉化率指標和網站運營息息相關。注冊轉化率可以衡量我們網站獲取用戶的能力;購買轉化率可以衡量我們網站營收的能力，直接影響我們的營收。那么該如何提升注冊轉化率呢?

影響轉化率的三大因素其實是外部(渠道流量)、內部(用戶營銷)和內部(網站 / App 體驗)。

渠道流量是我們從網站外部獲取的。用戶營銷是我們對于網站已有用戶進行運營和營銷工作。網站 / App 體驗是可以通過內部產品、設計、工程等部門來優(yōu)化的，也屬于內部因素。

| 渠道流量

第一個因素是渠道流量，主要分優(yōu)選渠道和量化分配兩個步驟，以此來解析如何提升轉化率。

什么是“優(yōu)選渠道”?

我們在營銷或運營的時候會選擇多個渠道，這些渠道有好的也有差的。渠道質量直接體現在轉化率上，最終影響網站的營收?！皟?yōu)化渠道”就是我們應該盡量選擇質量好的渠道，放棄差的渠道，將投放預算發(fā)揮大效果。

什么是”量化分配”?

在完成了第一步渠道優(yōu)選后，假如你得到了 10 個質量比較好的渠道。那么問題來了：在預算一定的情況下，10 個渠道該如何進行資源的分配?以往，我們更多的是憑借經驗或者業(yè)務上的理解，非常主觀的進行渠道資源分配。如今，我們更加傾向從量化或者數學的角度，結合業(yè)務的理解，考慮如何精準進行不同渠道的資源分配。

案例：某電商網站購買轉化率

這是一個電商網站全站購買轉化率的情況，用 GrowingIO 的漏斗分析功能得到該網站每一步的購買轉化情況，用戶從首頁到列表頁，再到詳情頁，再到購物車，直到最終支付成功。在紅色方框內，有一個總的購買轉化率——1.5%，很低。

讓我們通過漏斗分析的維度對比，比較不同渠道過來的用戶的轉化情況。如下圖：

我們可以看到，紅框里訪問來源 1 和 2，這兩個渠道的總體轉化率都是非常低的。但是訪問來源 1 的流量卻遠遠高于來源 2。依靠我們對業(yè)務的判斷，可能會有兩種情況：

第一種情況：這個渠道它本身質量比較差。

第二種情況：可能它是一個輔助渠道。這個渠道的投入，可能并不是很多，但是這個量卻特別大。

針對這兩種情況分類解決問題，如果這個渠道質量本來就比較差，但是量很大，我們能否考慮去優(yōu)化這個渠道的投放，比如廣告內容、關鍵字、落地頁設計等等，并且觀察一段時間。如果這個渠道質量并不差，但是只是一個輔助渠道，那么這個時候我們可以采取觀望策略，觀看其發(fā)展趨勢以便后期優(yōu)化。

當我們篩選完渠道后，剩下 10 個比較優(yōu)質的渠道，那么這 10 個渠道該如何分配資源呢?

下面是用 GrowingIO 采集到的該網站從不同渠道來的流量情況：

結合業(yè)務經驗，我們會知道搜索引擎渠道百度 SEO 和 SEM 的客戶匹配精度是比較好的，我們應該多投放一點。

上圖是渠道投放前后效果對比。左邊是不同渠道的資源分配，右邊是最終的轉化率。2014 年的所有渠道的投放組合(左邊藍色)的最終轉化率(右邊綠色)偏低;經過新一輪的渠道優(yōu)化后，大幅度提高了 SEM 的投放后，2015 年所有渠道的投放組合(左邊黃色)的最終轉化率(右邊橙色)大幅度上升。

我們可以看到，即使是在資源有限的情況下，通過渠道優(yōu)選和量化分配，也可以有效提升轉化率：

| 用戶營銷

什么是用戶營銷?

對產品里的用戶做的一系列運營的活動，包括拉新、激活或者喚醒等，通過這些活動，使用戶反復進行購買。這樣的運營或營銷才是精準的，最后才能達到提高整體購買轉化率的目的。

如何進行用戶營銷?

步驟一：確定業(yè)務場景，通過繪制用戶畫像，來找準我們的目標用戶。

步驟二：在第一條的基礎上，我們找到了目標用戶之后，就要精準營銷，就是所謂的激活或者喚醒，使得這部分目標用戶，在我們的網站上進行購買，從而提高最終的轉化率。

業(yè)內比較經驗的一個用法，就是對這個用戶價值度的分級。我們提到用戶價值度的話，這個詞實際上是比較含糊的，我們如何精準的去為這個價值度做一個分級?

業(yè)內常用的 RFM 模型：R 是 Recency，就是最近一次購買距現在的時間;F 是 Frequency 指的是用戶的購買頻次;M 是 Monetary，指的是用戶的購買金額。

我們可以從這三個維度，對用戶進行一個分級，我們可以把它分成 8 類，這 8 類可以涵蓋我們想要說明的這個用戶的價值。比如說，近期有購買或者有使用的這樣高頻次使用，同時高金額消費這樣的用戶，我們可以把它定義為我們網站，或者我們平臺、App 的高價值用戶：

通過這個劃分，我們可以把自己的整體用戶，分成不同的等級。

假設我們是一個電商類的網站，在促銷比較貴的數碼產品。這時候我們就要找到高價值用戶，做活動推送，而不是全部用戶。因為高價值的用戶購買數碼產品的可能性更高，實現精準推送。

除了 RFM 模型分類，還有其他分類方法：

1)根據會員屬性進行分類，如用戶的性別、城市、設備、登陸次數等。

2)根據用戶的活躍度進行分類，把用戶分為未轉化會員、新會員、活躍會員和沉寂會員。什么是未轉化會員?就是指那些注冊了，但是從來沒有購買的用戶。

3)根據用戶的購買偏好，結合實際購買的場景，給他做一個分類。同時也可以根據用戶的預定平臺和推廣渠道的敏感來給他分。

4)也有通過注冊來源，比如說 PC / APP / H5。假如說我們的網站中大多數會員通過 APP 端注冊來的。那我們做一些激活活動的話，應該著重發(fā)力在 APP，而不是選擇在 PC 或者 H5 這樣的端口。

| 優(yōu)化網站 / App 體驗

無論是 O2O、P2P 還是內容社區(qū)等網站，一些常見而又重要的體驗問題都會嚴重影響購買轉化率，比如：支付環(huán)節(jié)的流暢性、頁面是否簡潔和操作是否容易、圖片質量是否清晰、搜索是否精準匹配…….

1)支付環(huán)節(jié)的流暢性，假如支環(huán)節(jié)體驗流暢的話，用戶流失可能性會大幅降低;

2)頁面簡潔和操作容易，如像阿里巴巴、京東或攜程這些大網站，頁面按鈕會非常多，但事實上，它們有時候反而會影響最終轉化流程，因為這整個轉化流程中，有太多點擊按鈕和出口，導致用戶很容易流失;

3)圖片質量，比如我們在購買時很容易因為圖片分辨率太低、打有水印、光線較差等因素影響我們的判斷，影響最終的購買轉化;

4)搜索的精確匹配，比如用戶搜索的是芒果，最終出來的卻是芒果干或芒果糖等，實際上并沒有精確匹配用戶的需求，結果就是嚴重影響用戶體驗，導致用戶需求沒有得到滿足而流失。

案例：某電商網站轉化率

我們可以從轉化漏斗中看到，點擊購物車到點擊支付的轉化率特別低，為什么呢?

用戶是有購買意向的，但是卻最終并沒有支付成功。這很可惜。

普通的數據分析產品、粗糙的漏斗是找不到原因的，只能看到這步轉化低，但是不知道為什么。因此產品經理也不知道如何做優(yōu)化，市場運營人員不知道該從什么地方著手做調整。

通過 GrowingIO 用戶分群功能，把所有“進入購物車但并沒有點擊支付“的用戶做個分群， 同時通過用戶細查，看看這一步流失的人群，到底經歷了一些什么事情，用戶細查可以精準查看每一位用戶在網站上的瀏覽、點擊、停留、輸入等行為。

我們發(fā)現這個分群里有一個用戶打開了商品頁面，并在購物車欄點擊了購買 1，然后進入到結算環(huán)節(jié)。這時他發(fā)現自己沒有登錄、輸入登錄信息又沒有成功，再點擊忘記密碼，進入找回密碼頁面。

關鍵問題是，按正常理解，在找回密碼的頁面上設置完密碼后，就可以正常登錄了。但這個用戶又彈回來繼續(xù)到忘記密碼、找回密碼。為什么會這樣?我們親自體驗了一下，發(fā)現在修改密碼這頁有個 Bug，就是沒法修改密碼，等于用戶來來回回無法完成這一步，當然最終會導致用戶的流失。

通過漏斗對比、用戶分群、用戶細查，一步步做數據追蹤，終于準確定位了問題原因，這樣產品經理才能知道在哪里修改，否則，產品經理只能不停各種試錯、各種猜測，不停浪費時間和精力做無用功。

| 總結

從三個大維度(渠道流量、用戶營銷、網站 / APP 體驗)去思考如何提高購買轉化率，然后再通過不同維度去細分，做更深入的分析，這一切的前提是用數據不停驅動業(yè)務增長、增長再增長。

文章題目：電商推廣有哪些ROI高的推廣方法
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