互联网从业者肯定不熟悉转换率，我们经常关注转换率，例如注册转换率，购买转换率等。这些转换指标与我们网站的运营相关：注册转换率衡量我们网站捕获用户的能力;购买转换率衡量我们网站的收入，直接影响我们的收入。

如果有两个类似的电子商务网站，他们的流量大小相同。如果其中一个网站的购买转化率很高，那么他的收入通常会更高。

　　一、影响转化率的三大因素

本文主要针对在线交易网站，包括但不限于O2O，P2P，内容社区和其他网站。众所周知，有许多因素会影响转换，因此无法逐一枚举它们。根据以往的工作经验，我们可以从三个方面进行分析：交通渠道，用户营销和网站/APP体验。

这三个因素实际上是外部（渠道流量），内部（用户营销）和内部（网站/APP体验）之间的关系。频道流量来自网站外部;用户营销是我们在现有网站上获得的一系列运营和营销工作或现有用户;网站/APP经验可通过内部产品，设计，工程等部门进行优化，也是内部因素。

　　二、流量渠道

第一个因素是渠道流量，它分为两个步骤，首选渠道和定量分配，以分析如何提高转换率。

　　什么是“优选渠道”?

我们在营销或运营时选择多个渠道，这些渠道渠道畅通，渠道不畅。频道的质量直接反映在转换率上，最终影响网站的收入。 “优化渠道”，也就是说，我们应该尽力选择质量好的渠道，放弃贫困渠道，并发挥一定的预算，以最大限度地发挥其效力。

　　什么是”量化分配”?

完成第一个频道优化后，如果您获得10个质量更好的频道。此时，问题出现了：如何在一定预算下分配10个渠道的资源？过去，我们使用更多的经验或业务理解来进行渠道资源分配。今天，我们更倾向于从定量或数学角度结合业务理解，然后考虑如何在不同渠道之间准确地分配资源。

　　案例：某电商网站购买转化率

这是电子商务网站的全站点购买转换率。我使用GrowthIO的[漏斗分析]功能来获取网站每一步的购买转换。从主页到列表页面，再到详细信息页面，再到购物车。指导最终的付款成功。与此同时，在红色框中，总购买转换率——&ndd; 1.5％，实际上并不是很高。

在[漏斗分析]中，选择[尺寸对比度]以比较来自不同频道的用户的转换功能。如下图所示，红色框显示了访问源1和访问源2的每个步骤的转换率比较。

我们可以看到访问源1和访问源2这两个渠道，它们的整体转换率非常低。与此同时，我发现访问源1，这块流量非常大。目前，根据我们业务的判断，可能有两种情况：

第一种情况：这个渠道本身的质量相对较差。

第二种情况：它可能是一个辅助通道。这个渠道的投资可能不多，但数量特别多。

对于这两种情况，我们都应该对问题进行分类和解决。如果此频道的质量本来就很差，但数量很大，我们是否可以考虑优化此频道的投放，例如广告内容，关键字，目标网页设计等，并观察一段时间。如果这个渠道的质量不错，但它只是一个辅助渠道，那么我们可以采取观望策略，观察其发展趋势，以便以后优化。

当我们过滤了频道并留下了10个更好的频道时，您如何为这10个频道分配资源？以下是来自不同渠道的受监控流量。

结合业务经验，我们会知道搜索引擎渠道（如百度SEO和SEM）的搜索准确性更好，我们应该多放一点。但它多少钱？我们需要使用数学方法来量化不同通道和总体转换率之间的关系，并采用最优解决方案。

顶部公式，转换率=F（通道1_PV，通道2_PV，···，通道n_PV），表示最终转换率是每个通道流量的函数，也就是说，我们必须首先确定转换速率和跨渠道流量之间的函数关系。那么你如何确定这种功能关系呢？这可以与商业实践或行业经验相结合。

　　方法一：线性模型

更直接的是线性模型，通道流量和最终固定转换率，这是图表上的一条直线。当然，这是一个非常极端的情况。

　　方法二：时间序列

在另一种情况下，它呈现季节性周期波动的关系。也许在第一季度和第二季度，它们是一个上升趋势，它可能会下降到第三季度和第四季度。

同时，之前的转化率与我们当前的转化率有关。此处的转换率t是指我们当前的转化率。在时间序列公司中的转换率t-1，该转换率t-1指的是前一周期的转换率。

在找到渠道流量和总转化率之间的关系后，我们将解决这个大F的值，即我们的转换率。同时，它的资格是我们的总成本M.

最终优化问题的解决方案是优化的递送组合是一组系数，其在数学上是系数，但在实际业务中，它是不同递送的组合。

上图是频道发布前后效果的比较。左边是不同渠道的资源分配，右边是最终转换率。 2014年所有渠道的最终转换率（右侧为绿色）（左侧为蓝色）较低;经过新一轮渠道优化后，2015年所有渠道的最终转化率（左侧为黄色）（右侧）为橙色）。

这个案例表明，在资源有限的情况下，渠道转换和定量分配可以有效提高转换率。

　　三、用户营销

　　什么是用户营销?

事实上，这是我们在网站上为用户所做的一系列操作活动，包括拉动，激活或唤醒。通过这些活动，我们的用户反复在我们的网站上购物。并且这种购买是有效的，并且这种操作或这种营销是精确的。这最终将达到提高整体购买转化率的目标。

　　如何进行用户营销?

步骤1：确定业务场景并通过绘制用户图像来识别目标用户。

第二步：在第一篇文章的基础上，在找到目标用户之后，我们必须准确推销，这称为激活或唤醒，这样这部分目标用户就可以在我们的网站上进行购买，从而改善了最终转换率。 。

　　如何进行用户画像?

该行业最常见的用法之一是对该用户的价值进行评级。当我们提到用户价值时，这个词实际上是模糊的。我们如何准确评估这个值？

我们借鉴了业内常用的RFM模型：R是新近度，即自上次购买以来的时间; F是频率是指用户的购买频率; M是货币，指用户的购买金额。我们可以从这三个维度对用户进行分类，我们可以将其划分为8个类别，这些类别可以涵盖我们想要解释的用户的价值。例如，在不久的将来购买或使用此类高频应用程序且消耗大量资金的用户可将其定义为我们的网站，或我们平台和APP的高价值用户。

通过这种划分，我们可以将整体用户划分为不同的级别。但要了解这种分类，您需要结合实际业务。

举个例子，假设我们现在是一个电子商务网站，现在正在推广销售更昂贵的数字产品。在这个时候，我们必须找到这个高价值的用户，做一些活动推送到这部分用户，而不是推动我们网站的所有用户。原因是高价值客户更有可能购买我们的新数字产品，只有精确推送才能节省成本并提高效率。

除RFM模型分类外，还可以使用其他分类方法：

1）根据会员属性进行分类，如用户性别，城市，设备，登录次数等。

2）根据用户的活动分类，用户分为未转换成员，新成员，活跃成员和无声成员。什么是未转变的成员？那些已注册但从未购买过的人。

3）根据用户的购买偏好，结合实际购买情景，给他一个分类。同时，他还可以根据用户的预定平台和促销渠道的敏感度进行划分。

4）还有注册来源，如PC/APP/H5。假设我们网站的大多数成员都是通过APP注册的。如果我们做一些激活活动，我们应该关注APP而不是PC或H5上的端口。

　　四、网站/APP体验

无论是O2O，P2P还是内容社区，一些常见且重要的体验问题都会严重影响购买转换率，如：支付链接的流畅性，页面是否简单易操作，画质清晰，搜索是准确的匹配……。

1）支付链接的流畅性，如果分支机构的经验顺利，用户流失的可能性将大大降低;

2）页面简单易操作。例如，阿里巴巴，京东或携程等大页面都有很多页面按钮，但事实上，它们有时会影响最终转换过程，因为转换过程太多。单击按钮并退出可以让用户轻松丢失;

3）图像质量，例如，如果我们购买网站，由于图像分辨率低，水印，光线不足等，很容易影响我们产品的判断，并影响最终的购买转换;

4）搜索的完全匹配，例如，用户搜索芒果，最后来自芒果干或芒果糖。实际上，它并不完全符合用户的需求。结果，用户体验受到严重影响，并且不满足用户的需求。失利。

　　案例：某电商网站转化率

在上面的转换渠道中，最后一步，点击购物车点击支付转化率特别低，但为什么这么低？为什么用户明确点击购物车，有购买意向，但最终没有成功支付？

普通的数据分析产品，粗糙的漏斗找不到原因，只能看到这一步转换率低，但为什么，不知道。因此，产品经理不知道如何优化，市场运营商不知道从哪里开始做出调整。

我们使用[用户分组]功能对已进入购物车但未点击付费的所有用户进行分组。看看在这一步中失去的人群发生了什么。

分组后，我们会查看“用户检查”。

我们发现了一个特别有趣的现象该组中的用户打开一个页面，在购物车栏中单击“购买1”，然后计划结算。但后来他发现他没有登录，然后输入登录信息，发现没有成功，然后点击忘记密码进入密码恢复页面。

关键问题是，正常理解后，在页面上设置密码检索密码后，可以正常登录。但是这个用户退回去忘记密码并检索密码。怎么会这样？然后我们亲身经历过它，发现页面中有一个bug来改变密码，也就是说，没有办法改变密码，这等于用户无法来回完成这一步，当然，最终导致用户流失。

通过这种方式，通过漏斗比较，用户分组，用户审查，分步数据跟踪，最后准确定位问题的原因，使产品经理可以知道在哪里修改，否则，产品经理无法阻止各种反复试验，各种猜测，浪费时间和精力去做无用的工作。

　　五、总结

从三大维度（渠道流量，用户营销，网站/APP体验）思考如何提高购买转化率，然后细分不同维度，做更深入的分析，然后结合业务，最终使用数据推动业务增长，增长和增长。

本文作者是GrowingIO的商业分析师赵薇。原文首次发布在微信公众号GrowingIO上。

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