互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者對(duì)轉(zhuǎn)化率這個(gè)指標(biāo)肯定不陌生，我們經(jīng)常會(huì)關(guān)注到轉(zhuǎn)化率，如注冊(cè)轉(zhuǎn)化率、購(gòu)買轉(zhuǎn)化率等。這些轉(zhuǎn)化率指標(biāo)跟我們的網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)息息相關(guān)：注冊(cè)轉(zhuǎn)化率可以衡量我們網(wǎng)站獲取用戶的能力;購(gòu)買轉(zhuǎn)化率可以衡量我們網(wǎng)站營(yíng)收的能力，直接影響我們的營(yíng)收。

假如有兩個(gè)類似的電商網(wǎng)站，他們的流量規(guī)模差不多。如果其中一個(gè)網(wǎng)站的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率比較高的話，那么他的營(yíng)收一般來說是更高的。

一、影響轉(zhuǎn)化率的三大因素

本文主要針對(duì)線上交易類網(wǎng)站，包括但不限于O2O、P2P、內(nèi)容社區(qū)等網(wǎng)站。眾所周知，影響轉(zhuǎn)化的因素很多，不可能一一列舉。根據(jù)以往的工作經(jīng)驗(yàn)，我們可以從三大角度去分析：流量渠道、用戶營(yíng)銷和網(wǎng)站/APP體驗(yàn)。

這三大因素其實(shí)是外部(渠道流量)、內(nèi)部(用戶營(yíng)銷)和內(nèi)部(網(wǎng)站/APP體驗(yàn))的關(guān)系。渠道流量是我們從網(wǎng)站外部獲取的;用戶營(yíng)銷是我們對(duì)于我們現(xiàn)有網(wǎng)站已經(jīng)獲得的或者是已有的用戶，進(jìn)行的一系列運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷工作;網(wǎng)站/APP體驗(yàn)是可以通過內(nèi)部產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、工程等部門來優(yōu)化的，也屬于內(nèi)部因素。

二、流量渠道

第一個(gè)因素是渠道流量，主要分優(yōu)選渠道和量化分配兩步驟來解析如何提升轉(zhuǎn)化率。

什么是“優(yōu)選渠道”?

我們?cè)跔I(yíng)銷或者運(yùn)營(yíng)的時(shí)候會(huì)選擇多個(gè)渠道，在這些渠道中有好的渠道，也有差的渠道。渠道質(zhì)量直接體現(xiàn)在轉(zhuǎn)化率上，最終影響網(wǎng)站的營(yíng)收。“優(yōu)化渠道”即我們應(yīng)該盡量選擇質(zhì)量好的渠道，放棄差的渠道，將一定的投放預(yù)算發(fā)揮其大效果。

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(gè)質(zhì)量比較好的渠道。那么這個(gè)時(shí)候，問題來了：在預(yù)算一定的情況下，10個(gè)渠道該如何進(jìn)行資源的分配?以往，我們更多的是憑借經(jīng)驗(yàn)或者業(yè)務(wù)上的理解，非常主觀的進(jìn)行渠道資源分配。如今，我們更加傾向從量化或者數(shù)學(xué)的角度，結(jié)合業(yè)務(wù)的理解，然后去考慮如何精準(zhǔn)進(jìn)行不同渠道的資源分配。

案例：某電商網(wǎng)站購(gòu)買轉(zhuǎn)化率

這是一個(gè)電商網(wǎng)站的全站購(gòu)買轉(zhuǎn)化率情況，我用GrowingIO的【漏斗分析】功能得到該網(wǎng)站每一步的購(gòu)買轉(zhuǎn)化情況，用戶從首頁到列表頁，再到詳情頁，再到購(gòu)物車，指導(dǎo)最終的支付成功。同時(shí)在紅色方框內(nèi)，有一個(gè)總的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率——1.5%，實(shí)際上并不是很高。

在【漏斗分析】中選擇【維度對(duì)比】，比較不同渠道過來的用戶的轉(zhuǎn)化功能。如下圖，紅色方框內(nèi)顯示的是訪問來源1和訪問來源2的每一步轉(zhuǎn)化率比較。

我們可以看到，訪問來源1和訪問來源2，這兩個(gè)渠道，他們的總體轉(zhuǎn)化率都是非常低的。同時(shí)發(fā)現(xiàn)訪問來源1，這一塊的這個(gè)流量，卻非常大。那么這時(shí)候，依靠我們業(yè)務(wù)的這個(gè)判斷，可能會(huì)有兩種情況：

第一種情況：這個(gè)渠道它本身質(zhì)量比較差。

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

針對(duì)這兩種情況，我們應(yīng)該分類解決問題。如果說這個(gè)渠道質(zhì)量本來就比較差，但是量很大，我們能否考慮去優(yōu)化這個(gè)渠道的投放，比如廣告內(nèi)容、關(guān)鍵字、落地頁設(shè)計(jì)等等 ，并且觀察一段時(shí)間。 假如說這個(gè)渠道質(zhì)量并不差，但是只是一個(gè)輔助渠道，那么這個(gè)時(shí)候我們可以采取觀望策略，觀看其發(fā)展趨勢(shì)以便后期優(yōu)化。

當(dāng)我們篩選完渠道后，剩下10個(gè)比較優(yōu)質(zhì)的渠道，那么這10個(gè)渠道該如何分配資源呢?下面是監(jiān)測(cè)到的該網(wǎng)站從不同渠道來的流量情況。

結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，我們會(huì)知道搜索引擎渠道(如百度SEO和SEM)的客戶匹配精度是比較好的，我們應(yīng)該多投放一點(diǎn)。但是具體投放多少呢?我們需要通過數(shù)學(xué)方法來量化不同渠道和總體的轉(zhuǎn)化率之間的關(guān)系，取最優(yōu)解。

最上面的式子，轉(zhuǎn)化率=F(渠道1_PV，渠道2_PV，···，渠道n_PV)，說的是最終的轉(zhuǎn)化率是各個(gè)渠道流量的函數(shù)結(jié)果，就是說我們要先確定轉(zhuǎn)化率和各個(gè)渠道流量之間的一個(gè)函數(shù)關(guān)系。那么如何來確定這個(gè)函數(shù)關(guān)系呢，這個(gè)大家可以結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際或者行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

方法一：線性模型

比較簡(jiǎn)單易懂的就是線性模型，渠道流量和最終的轉(zhuǎn)化固定比例，在圖表上就是一條直線。當(dāng)然，這是一種非常極端的情況。

方法二：時(shí)間序列

還有一種情況的話，它會(huì)呈現(xiàn)出一種季節(jié)周期波動(dòng)的一種關(guān)系?？赡茉赒1、Q2，他們是一個(gè)上升的一個(gè)趨勢(shì)，可能到了Q3、Q4就下降了。

同時(shí)它之前的那個(gè)轉(zhuǎn)化率，跟我們現(xiàn)在的轉(zhuǎn)化率也會(huì)有一個(gè)關(guān)系。這里面轉(zhuǎn)化率t，指的就是我們現(xiàn)在的轉(zhuǎn)化率。在時(shí)間序列公司中轉(zhuǎn)化率t-1，這個(gè)t-1這個(gè)轉(zhuǎn)化率指的是上一個(gè)周期的轉(zhuǎn)化率。

找好渠道流量和總轉(zhuǎn)化率之間的關(guān)系后，我們接下來就要去求解這個(gè)大F的值，這個(gè)大F，就是我們的轉(zhuǎn)化率。同時(shí)，它有一個(gè)限定條件是我們的總花費(fèi)M。

最終優(yōu)化問題的解，是一個(gè)優(yōu)化后的投放組合是一組系數(shù)，在數(shù)學(xué)上來講就是一種系數(shù)，但實(shí)際業(yè)務(wù)上來講的話，它是不同的一個(gè)投放的一個(gè)組合。

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

這個(gè)案例說明了，在資源有限的情況下，通過渠道優(yōu)選和量化分配，可以有效提升轉(zhuǎn)化率。

三、用戶營(yíng)銷

什么是用戶營(yíng)銷?

其實(shí)就是我們對(duì)自己網(wǎng)站里的用戶做的一系列運(yùn)營(yíng)的活動(dòng)，包括拉新、激活或者喚醒這一類動(dòng)作。通過這些活動(dòng)，使得我們的用戶反復(fù)的在我們的網(wǎng)站進(jìn)行購(gòu)買。而且這樣的購(gòu)買，是有效率的，而且這樣的運(yùn)營(yíng)或者這樣的營(yíng)銷是精準(zhǔn)的。這樣最后才能達(dá)到提高我們整體購(gòu)買轉(zhuǎn)化率的一個(gè)目的。

如何進(jìn)行用戶營(yíng)銷?

步驟一：確定業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過繪制用戶畫像，來找準(zhǔn)我們的目標(biāo)用戶。

步驟二：在第一條的基礎(chǔ)上，我們找到了目標(biāo)用戶之后，就要精準(zhǔn)營(yíng)銷，就是所謂的激活或者喚醒，使得這部分目標(biāo)用戶，在我們的網(wǎng)站上進(jìn)行購(gòu)買，從而提高最終的轉(zhuǎn)化率。

如何進(jìn)行用戶畫像?

業(yè)內(nèi)比較常用的一個(gè)用法，就是對(duì)這個(gè)用戶價(jià)值度的分級(jí)。我們提到用戶價(jià)值度的話，這個(gè)詞實(shí)際上是比較含糊的，我們?nèi)绾尉珳?zhǔn)的去為這個(gè)價(jià)值度做一個(gè)分級(jí)?

我們借鑒業(yè)內(nèi)常用的RFM模型：R是Recency，就是最近一次購(gòu)買距現(xiàn)在的時(shí)間;F是Frequency指的是用戶的購(gòu)買頻次;M是Monetary，指的是用戶的購(gòu)買金額。我們可以從這三個(gè)維度，對(duì)用戶進(jìn)行一個(gè)分級(jí)，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(gè)用戶的價(jià)值。比如說，近期有購(gòu)買或者有使用的這樣高頻次使用，同時(shí)高金額消費(fèi)這樣的用戶，我們可以把它定義為我們網(wǎng)站，或者我們平臺(tái)、APP的高價(jià)值用戶。

通過這個(gè)劃分，我們可以把自己的整體用戶，分成不同的等級(jí)。但是想理解這個(gè)分類，還需要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)。

舉一例子，假設(shè)我們現(xiàn)在是一個(gè)電商類的網(wǎng)站，現(xiàn)在舉行一個(gè)促銷活動(dòng)賣比較貴的數(shù)碼產(chǎn)品。那么這時(shí)候，我們就要找到這個(gè)高價(jià)值用戶，向這部分用戶做一些活動(dòng)推送，而并不是向我們網(wǎng)站的全部用戶做這個(gè)推送。原因是，高價(jià)值的客戶購(gòu)買我們新的數(shù)碼產(chǎn)品的可能性更高，只有精準(zhǔn)推送，才能節(jié)省成本，提高效率。

除了RFM模型分類，還可以用其他分類方法：

1)根據(jù)會(huì)員屬性進(jìn)行分類，如用戶的性別、城市、設(shè)備、登陸次數(shù)等。

2)根據(jù)用戶的活躍度進(jìn)行分類，把用戶分為未轉(zhuǎn)化會(huì)員、新會(huì)員、活躍會(huì)員和沉寂會(huì)員。什么是未轉(zhuǎn)化會(huì)員?就是指那些注冊(cè)了，但是從來沒有購(gòu)買的用戶。

3)根據(jù)用戶的購(gòu)買偏好，結(jié)合實(shí)際購(gòu)買的場(chǎng)景，給他做一個(gè)分類。同時(shí)也可以根據(jù)用戶的預(yù)定平臺(tái)和推廣渠道的敏感來給他分。

4)也有通過注冊(cè)來源，比如說PC/APP/H5。假如說我們的網(wǎng)站中大多數(shù)會(huì)員通過APP端注冊(cè)來的。那我們做一些激活活動(dòng)的話，應(yīng)該著重發(fā)力在APP，而不是選擇在PC或者H5這樣的端口。

四、網(wǎng)站/APP體驗(yàn)

無論是O2O、P2P還是內(nèi)容社區(qū)等網(wǎng)站，一些常見而又重要的體驗(yàn)問題都會(huì)嚴(yán)重影響購(gòu)買轉(zhuǎn)化率，比如：支付環(huán)節(jié)的流暢性、頁面是否簡(jiǎn)潔和操作是否容易、圖片質(zhì)量是否清晰、搜索是否精準(zhǔn)匹配…….

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

2)頁面簡(jiǎn)潔和操作容易，如像阿里巴巴、京東或攜程這些大網(wǎng)站，頁面按鈕會(huì)非常多，但事實(shí)上，它們有時(shí)候反而會(huì)影響最終轉(zhuǎn)化流程，因?yàn)檫@整個(gè)轉(zhuǎn)化流程中，有太多點(diǎn)擊按鈕和出口，導(dǎo)致用戶很容易流失;

3)圖片質(zhì)量，比如我們進(jìn)行一個(gè)網(wǎng)站購(gòu)買，很容易因?yàn)閳D片分辨率太低、打有水印、光線較差等因素影響我們產(chǎn)品的判斷，而影響最終的購(gòu)買轉(zhuǎn)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(shí)際上并沒有精確匹配用戶的需求，結(jié)果就是嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)，導(dǎo)致用戶需求沒有得到滿足而流失。

案例：某電商網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率

上圖轉(zhuǎn)化漏斗中，最后一步，點(diǎn)擊購(gòu)物車到點(diǎn)擊支付的轉(zhuǎn)化率特別低，但是為什么這么低?用戶為什么明明點(diǎn)擊了購(gòu)物車，有購(gòu)買意向，但是最終并沒有支付成功?

普通的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、粗糙的漏斗是找不到原因的，只能看到這步轉(zhuǎn)化低，但是為什么呢，不知道。因而，產(chǎn)品經(jīng)理也不知道如何做優(yōu)化，市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)人員不知道該從什么地方著手做調(diào)整。

我們用【用戶分群】功能，把所有“進(jìn)入購(gòu)物車但并沒有點(diǎn)擊支付“的用戶做個(gè)分群，看看這一步流失的人群，到底經(jīng)歷了一些什么事情。

分群之后，我們看下“用戶細(xì)查”。

我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)特別有趣的現(xiàn)象，這個(gè)分群里的某個(gè)用戶打開了某個(gè)頁面，在購(gòu)物車欄點(diǎn)擊了購(gòu)買1，然后打算結(jié)算。但隨后他發(fā)現(xiàn)自己沒有登錄、然后輸入登錄信息又發(fā)現(xiàn)沒有成功，再點(diǎn)擊忘記密碼，進(jìn)入找回密碼頁面。

關(guān)鍵問題是，按正常理解，在找回密碼的頁面上設(shè)置完密碼后，就可以正常登錄了。但這個(gè)用戶又彈回來繼續(xù)到忘記密碼、找回密碼，怎么會(huì)這樣。然后我們親自體驗(yàn)了一下，發(fā)現(xiàn)在修改密碼這頁有個(gè)BUG，就是沒法修改密碼，等于用戶來來回回?zé)o法完成這一步，當(dāng)然最終會(huì)導(dǎo)致用戶的流失。

這樣，通過漏斗對(duì)比、用戶分群、用戶細(xì)查，一步步做數(shù)據(jù)追蹤，終于準(zhǔn)確定位了問題原因，這樣產(chǎn)品經(jīng)理才能知道在哪里修改，否則，產(chǎn)品經(jīng)理只能不停各種試錯(cuò)、各種猜測(cè)，不停浪費(fèi)時(shí)間和精力做無用功。

五、總結(jié)

從三個(gè)大維度(渠道流量、用戶營(yíng)銷、網(wǎng)站/APP體驗(yàn))去思考如何提高購(gòu)買轉(zhuǎn)化率，然后再通過不同維度去細(xì)分，做更深入的分析，再結(jié)合業(yè)務(wù)，最終用數(shù)據(jù)不停驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)、增長(zhǎng)再增長(zhǎng)。

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