在微觀層面（實(shí)戰(zhàn)方法論）通過(guò)6種轉(zhuǎn)化率分析模型提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率、用戶體驗(yàn); 大家如果能掌握好增長(zhǎng)方法論和提升轉(zhuǎn)化的秘訣，就一定可以通過(guò)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)。

本文根據(jù)謝榮生在起點(diǎn)學(xué)院公開課分享的課程整理而成，加入起點(diǎn)學(xué)院在線社員（或復(fù)制報(bào)名鏈接：http://t.cn/R53OsvD?到瀏覽器中詳細(xì)了解），即可觀看本課程視頻回放及尊享300門視頻課程學(xué)習(xí)特權(quán)。

以下為數(shù)極客CEO @謝榮生 在【起點(diǎn)學(xué)院公開課】演講實(shí)錄，編輯有修改：

1. 為什么轉(zhuǎn)化率越來(lái)越重要？

1.1 流量紅利漸失，競(jìng)爭(zhēng)日益激烈

目前新平臺(tái)、新應(yīng)用發(fā)展起來(lái)的難度比十年前要難數(shù)十倍，主要有三方面的原因：

1. 增長(zhǎng)率下降；
2. 流量集中于BAT等少數(shù)大平臺(tái)；
3. 同行競(jìng)爭(zhēng)激烈。

根據(jù)CNNIC統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示：2006年 網(wǎng)民增長(zhǎng)率為23.4%,2015年網(wǎng)民增長(zhǎng)率為 6.1%，并且持續(xù)在下降。而在增量流量減少的同時(shí)，流量集中度在顯著提高，以BAT為核心的大型互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)占據(jù)了行業(yè)內(nèi)80%的流量。 每次互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用浪潮來(lái)臨時(shí)，全國(guó)都有數(shù)千家同類平臺(tái)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，經(jīng)過(guò)3－5年競(jìng)爭(zhēng)落幕時(shí)，僅剩下排名前3的平臺(tái)脫穎而出，慘烈程度可想而知。

1.2 轉(zhuǎn)化率對(duì)于企業(yè)和產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)人員的意義

轉(zhuǎn)化率是完成轉(zhuǎn)化目標(biāo)的用戶占總體用戶的比例，注冊(cè)、下單、登錄、復(fù)購(gòu)，都可以用轉(zhuǎn)化率進(jìn)行量化，轉(zhuǎn)化率是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的增長(zhǎng)的基石。高增長(zhǎng)的平臺(tái)基本也是高轉(zhuǎn)化率的平臺(tái)，而增長(zhǎng)水平影響了企業(yè)的市場(chǎng)占有率和價(jià)值，對(duì)于在企業(yè)中工作的從業(yè)人員來(lái)說(shuō)，高增長(zhǎng)的企業(yè)也會(huì)更快促進(jìn)個(gè)人的成長(zhǎng)，獲得更豐厚的回報(bào)。

2. 如何提升轉(zhuǎn)化率

提升轉(zhuǎn)化率是全員參與的行為，企業(yè)中的高管、中層、基層都必須掌握相應(yīng)的方法，我們可以通過(guò)三個(gè)層面共同探討如何提升轉(zhuǎn)化率實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，這就是：取勢(shì)、明道、優(yōu)術(shù)。此六字出自老子所著《道德經(jīng)》，被李嘉誠(chéng)先生題為長(zhǎng)江商學(xué)院的校訓(xùn)：

• 取勢(shì)+明道=戰(zhàn)略
• 優(yōu)術(shù)=組織能力
• 企業(yè)成功=戰(zhàn)略*組織能力=（取勢(shì)+明道）*優(yōu)術(shù)

取勢(shì)，遠(yuǎn)見也；明道，真知也；優(yōu)術(shù)，實(shí)效也。取勢(shì)為要，明道其次，優(yōu)術(shù)第三，以下我們從這三個(gè)層面詳細(xì)解讀具體的方法：

2.1 提升轉(zhuǎn)化率方法論之：取勢(shì)

“勢(shì)”往往無(wú)形，卻確定了方向；“取勢(shì)”重在順勢(shì)而為，順勢(shì)則事半功倍。也就是說(shuō)，雷軍所說(shuō)的成為風(fēng)口上的豬；以下方法論中的魚塘理論、機(jī)會(huì)井理論、PMF 幫助我們“取勢(shì)”。

（1）魚塘理論

市場(chǎng)規(guī)模是決定一家企業(yè)規(guī)模和最主要的指標(biāo)之一，很多投資機(jī)構(gòu)只投資具有千億級(jí)以上規(guī)模市場(chǎng)中的企業(yè)，那么如何選擇適合自己的目標(biāo)市場(chǎng)呢？

市場(chǎng)機(jī)會(huì)一般可以分成以下三類：

1. 大家都看得到，都可以夠得著
   比如：美食菜譜網(wǎng)站、寵物主人社交網(wǎng)站、活動(dòng)聚會(huì)網(wǎng)站等，此類機(jī)會(huì)門檻低，競(jìng)爭(zhēng)激烈。
2. 大家看得到，大多數(shù)人夠不著
   比如：發(fā)送火箭到火星、治愈癌癥的藥品、自動(dòng)駕駛等，此類機(jī)會(huì)門檻高，需要有充足的準(zhǔn)備。
3. 大家基本看不到，也夠不著，
   比如：護(hù)理機(jī)器人、可視化搜索引擎、終身電池等，此類機(jī)會(huì)比較長(zhǎng)遠(yuǎn)，大部份人看不到，目前還很難實(shí)現(xiàn)。

阿里集團(tuán)創(chuàng)始人馬云曾經(jīng)說(shuō)過(guò)：任何一次機(jī)遇的到來(lái)，都必將經(jīng)歷四個(gè)階段:“看不見”、“看不起”、“看不懂”、“來(lái)不及”。因此在選擇目標(biāo)市場(chǎng)時(shí)，“看不見”和“看不起”的機(jī)會(huì)更容易進(jìn)入，形成積累的過(guò)程中其他人“看不懂”，而完成積累后，大家已經(jīng)“來(lái)不及”。例如：曾經(jīng)的互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，最近風(fēng)頭正勁的區(qū)塊鏈經(jīng)歷過(guò)大部份人“看不懂”的環(huán)節(jié)，如果你能通過(guò)深入研究“看懂”，也能從中找出適合你的目標(biāo)市場(chǎng)和客群。

（2）機(jī)會(huì)井理論

可能你選擇的目標(biāo)市場(chǎng)和客群的規(guī)模足夠大，但決定商機(jī)整體價(jià)值的還有一個(gè)重要的因素：你所提供的價(jià)值的深度。

Opportunity value= X(影響的人群數(shù)量)*Y(提供價(jià)值的深度)

如果你面向的客群小，但提從的價(jià)值深度足夠的話，整體價(jià)值也會(huì)得到極大的提高。作為后入者，不要刻意追求大市場(chǎng)，先集中提供一個(gè)最核心的價(jià)值，并且是最有深度的價(jià)值。

（3）PMF

如何衡量你的產(chǎn)品是否找到PMF？

“初創(chuàng)企業(yè)的生命周期可以分為兩部分：找到產(chǎn)品-市場(chǎng)匹配之前，和找到產(chǎn)品-市場(chǎng)匹配之后”——馬克·安德森（閱項(xiàng)目無(wú)數(shù)的著名連續(xù)創(chuàng)業(yè)家、風(fēng)險(xiǎn)投資家、硅谷大神），產(chǎn)品-市場(chǎng)匹配(Product-market fit,PMF)，指的是你的產(chǎn)品是否有足夠的價(jià)值，但這不是由你自己決定的，關(guān)鍵在于是否得到市場(chǎng)和客戶的認(rèn)可?！盎ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)99%創(chuàng)業(yè)失敗，只是因?yàn)闆](méi)有找準(zhǔn)它”，我們可以通過(guò)這些問(wèn)題和用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)兩種方式評(píng)價(jià)產(chǎn)品是否找到PMF。

通過(guò)問(wèn)題或問(wèn)卷來(lái)判斷：

• 你會(huì)把我們的產(chǎn)品薦給你的朋友嗎？
• 如果你不能繼續(xù)使用這個(gè)產(chǎn)品，你會(huì)有多失望？
• 有多少用戶在離開你的產(chǎn)品，有多快？

通過(guò)用戶數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷，用戶級(jí)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)：

• 每周使用天數(shù)超過(guò)3天
• 新增日活躍用戶DAU超過(guò)100
• 30%新用戶次日留存
• 達(dá)到10萬(wàn)用戶量

SaaS 產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)：

• 5%付費(fèi)轉(zhuǎn)化率
• LTV/CAC>3，即用戶終生價(jià)值/用戶獲取成本>3
• 月流失率<2%
• 月銷售流水達(dá)到10萬(wàn)
• 用戶獲取成本的回本時(shí)間<12月

如何激發(fā)用戶的動(dòng)機(jī)，吸引用戶并快速達(dá)到PMF？

Simon Sinek，在《START WITH WHY》書中說(shuō)到“人們不會(huì)購(gòu)買你所做的，他們購(gòu)買的是你為什么這么做。 你只需要做什么來(lái)證明你的信仰”，他們認(rèn)同你的“WHY”，其實(shí)他們也是為了滿足自己的信念。Apple公司的iphone銷售的好，不僅是因?yàn)樗麄冏隽艘豢罡子茫每吹氖謾C(jī)，而是因?yàn)檎J(rèn)同他們挑戰(zhàn)現(xiàn)有產(chǎn)品的現(xiàn)狀，Think differen的理念。

通過(guò)思考WHY，讓產(chǎn)品具備了?格化屬性，也形成了?個(gè)?戶天然的篩選器，與用戶精神?度共鳴，讓用戶發(fā)?內(nèi)?認(rèn)同你的產(chǎn)品或服務(wù)，占據(jù)?智?地，建立持久的用戶忠誠(chéng)度。

2.2 提升轉(zhuǎn)化率方法論之：明道

取勢(shì)務(wù)虛，明道求實(shí)，虛實(shí)結(jié)合，方可行事。道者，規(guī)律也。明道者，確定思路、尋求路徑。?通過(guò) 用戶決策模型、行為動(dòng)機(jī)模型、北極星指標(biāo) 可以幫助我們?cè)谧非筇嵘D(zhuǎn)化率的過(guò)程“明道”。

（1）用戶轉(zhuǎn)化模型

AARRR轉(zhuǎn)化漏斗和市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)中的消費(fèi)決策模型保持高度一致：獲客與用戶需求對(duì)應(yīng)，了解用戶如何找到我們; 激活與用戶收集信息的過(guò)程對(duì)應(yīng)，這個(gè)過(guò)程中用戶完成首次激活; 留存與評(píng)價(jià)方案對(duì)應(yīng)，對(duì)于好的體驗(yàn)，用戶會(huì)留下來(lái); 收入和決定購(gòu)買對(duì)應(yīng)，當(dāng)用戶完成購(gòu)買，平臺(tái)也獲得了收入; 用戶購(gòu)買完成后有持續(xù)良好的體驗(yàn)，則會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品的再傳播。

（2）行為動(dòng)機(jī)模型Fogg’s Behavior Model

那么用戶是如何完成上述的激活、留存、交易轉(zhuǎn)化行為的呢？ 我們需要了解行為背后的原因是哪些？ 斯坦福大學(xué)的Fogg提出的行為模型(B＝MAT)顯示，三個(gè)要素必須在同一時(shí)刻收斂才能發(fā)生行為：動(dòng)機(jī)，能力和觸發(fā)器。當(dāng)行為沒(méi)有發(fā)生時(shí)，這三個(gè)元素中至少有一個(gè)缺失。當(dāng)動(dòng)機(jī)高時(shí)，人們可接受的行為難度也比較高，動(dòng)機(jī)低時(shí)，行為難度相應(yīng)較低，因此在產(chǎn)品設(shè)計(jì)觸發(fā)機(jī)制時(shí)，需要考慮到這幾個(gè)因素的影響，好的產(chǎn)品擁有足夠低的行為門檻。

小結(jié)：市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)的消費(fèi)決策模型，讓我們明確每個(gè)階段的目標(biāo); 動(dòng)機(jī)行為學(xué)模型(FBM)，指導(dǎo)我們不斷提升動(dòng)機(jī); 產(chǎn)品化的實(shí)現(xiàn)漏斗(AARRR)，知道每一步要做什么。它們不是孤立的，他們的終極目標(biāo)，都是讓用戶產(chǎn)生購(gòu)買行為。三個(gè)模型結(jié)合起來(lái)，分別是why，how，what。

（3）北極星指標(biāo)

① AHa moment

AHa moment也叫頓悟時(shí)刻，在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中的AHa moment指的是影響用戶留存的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化行為，F(xiàn)acebook、Twitter等公司的AHa moment如下圖：

這些量化指標(biāo)不能完美的代表你所有的?戶，僅簡(jiǎn)單的代表?多數(shù)用戶，在發(fā)?某個(gè)數(shù)量的?戶為后，真正體會(huì)到產(chǎn)品價(jià)值的那個(gè)時(shí)刻，有些?戶進(jìn)?狀態(tài)的速度快，有些速度慢。（如同有些?慢熱，有些??點(diǎn)就燃），AHa moment 應(yīng)該是?個(gè)具體的，可量化的，?且是在轉(zhuǎn)化漏?中偏早期的行為/體驗(yàn)。

那么，如何量化你產(chǎn)品的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化行為呢？

以互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)平臺(tái)為例：行為與留存交集的最大化，就是關(guān)鍵轉(zhuǎn)化行為。

② 北極星指標(biāo)

“North Star Metric” 北極星指標(biāo)，又叫做“OMTM” One metric that matters, 唯一重要的指標(biāo)。之所以叫北極星指標(biāo)，是因?yàn)檫@個(gè)指標(biāo)一旦確立，就像北極星一樣，高高閃耀在天空中，指引著公司全體人員，向著同一個(gè)方向邁進(jìn)。北極星指標(biāo)是一個(gè)輸出性指標(biāo)，遲滯性指標(biāo)，只能代表業(yè)務(wù)的某一個(gè)維度，不為其它指標(biāo)間的相互犧牲所負(fù)責(zé)。

如何選擇北極星指標(biāo)：

• 什么樣的一個(gè)指標(biāo)是公司所有人都為之努力的？
• 所有的策略規(guī)劃都是為了提升那個(gè)指標(biāo)？
• 這個(gè)指標(biāo)一定是與你所提供的價(jià)值相關(guān)聯(lián)的
• 是不是所有人都能理解這個(gè)指標(biāo)的含義？
• 不要輕易的放棄和更改這個(gè)指標(biāo)，一定要堅(jiān)持一段時(shí)間

一個(gè)企業(yè)的健康運(yùn)行是受多個(gè)維度的指標(biāo)所影響的，每個(gè)維度都會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，至少每個(gè)產(chǎn)品應(yīng)該包含以下三類:留存度 (Breadth of retention)、產(chǎn)品互動(dòng)性 (Depth of engagement)、商業(yè)化 (Monetization)。

③ 從AHa moment到北極星指標(biāo)

AHa moment 關(guān)鍵轉(zhuǎn)化行為就是北極星指標(biāo)的輸入性指標(biāo)，如果用戶體會(huì)到A-HA moment, 那么它一定能提升你的北極星指標(biāo)，盡快推動(dòng)用戶體驗(yàn)到A-HA moment，讓他們對(duì)你的產(chǎn)品上癮。

2.3 提升轉(zhuǎn)化率方法論之：優(yōu)術(shù)

“術(shù)”是能力，能力是知識(shí)、方法、策略和經(jīng)驗(yàn)的集合體，很多企業(yè)在勢(shì)和道方面有優(yōu)勢(shì)，但最后失敗在術(shù)的層面，“術(shù)”是可解決實(shí)際問(wèn)題的流程和策略，是可以提高效果和效率的技巧。?漏斗分析、微轉(zhuǎn)化分析等6種轉(zhuǎn)化率提升秘訣幫助我們“優(yōu)術(shù)”。

（1）基礎(chǔ)分析方法

① 細(xì)分分析

細(xì)分分析是一切分析方法的本源，因?yàn)閱我痪S度下的指標(biāo)數(shù)據(jù)的信息價(jià)值很低，細(xì)分幾乎幫助我們解決所有問(wèn)題。比如轉(zhuǎn)化漏斗，實(shí)際上就是把轉(zhuǎn)化過(guò)程按照步驟進(jìn)行細(xì)分。所謂下鉆，就是在分析指標(biāo)的變化時(shí)，按一定的維度不斷的分解。比如，按地區(qū)維度，從大區(qū)到省份，從省份到城市，從省市到區(qū)。所謂上卷就是反過(guò)來(lái)。隨著維度的下鉆和上卷，數(shù)據(jù)會(huì)不斷細(xì)分和匯總，在這個(gè)過(guò)程中，我們往往能找到問(wèn)題的根源。

流量渠道的分析和評(píng)估也需要大量用到維度交叉細(xì)分的方法，比如我們將渠道的數(shù)量和質(zhì)量交叉分析，就能找出優(yōu)質(zhì)渠道。第一象限? 渠道質(zhì)量又高流量又大，應(yīng)該繼續(xù)保持渠道的投放策略和投放力度; 第二象限 渠道的質(zhì)量比較高但流量比較小。應(yīng)該加大渠道的投放，并持續(xù)關(guān)注渠道質(zhì)量變化; 第三象限 這個(gè)象限里渠道質(zhì)量又差，帶來(lái)流量又小，應(yīng)該謹(jǐn)慎調(diào)整逐步優(yōu)化掉這個(gè)渠道; 第四象限 渠道質(zhì)量比較差，但是流量較大，應(yīng)該分析渠道數(shù)據(jù)做更精準(zhǔn)的投放，提高渠道質(zhì)量。

② 對(duì)比分析法

對(duì)比分析法，是將兩個(gè)相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從數(shù)量上展示和說(shuō)明研究對(duì)象的規(guī)模大小、水平高低、速度快慢等相對(duì)數(shù)值，通過(guò)相同維度下的指標(biāo)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)和找出業(yè)務(wù)在不同階段的問(wèn)題。

對(duì)比分析的方法：

1）對(duì)比類型包括絕對(duì)數(shù)對(duì)比與相對(duì)數(shù)對(duì)比，兩種數(shù)據(jù)需要結(jié)合起來(lái)進(jìn)行對(duì)比。

2）對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)分為以下4種：

• 時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)：同比、環(huán)比、定基比。通過(guò)這三種方式，可以分析業(yè)務(wù)增長(zhǎng)水平、速度等信息。
• 空間標(biāo)準(zhǔn)：分為三類：與相似空間比較、與領(lǐng)先空間比較、與擴(kuò)大空間比較
• 經(jīng)驗(yàn)或理論標(biāo)準(zhǔn)：例如，恩格爾系數(shù)、活躍度;
• 計(jì)劃完成標(biāo)準(zhǔn)：例如：KPI。

3）對(duì)比分析原則：

• 指標(biāo)的內(nèi)涵和外延可比
• 指標(biāo)的時(shí)間范圍可比
• 指標(biāo)的計(jì)算方法可比;
• 總體性質(zhì)可比。

③ 聚類分析

聚類分析就是根據(jù)事物彼此不同的屬性進(jìn)行辨認(rèn)，將具有相似屬性的事物聚為一類，使得同一類的事物具有高度的相似性。聚類分析具有簡(jiǎn)單、直觀的特征聚類分析在網(wǎng)站分析的應(yīng)用：用戶分群、用戶標(biāo)簽法; 來(lái)源聚類主要包括渠道、關(guān)鍵詞等; 頁(yè)面聚類，相似/相關(guān)頁(yè)面分組法，例如：在頁(yè)面分析中，經(jīng)常存在帶?參數(shù)的頁(yè)面，比如：資訊詳情頁(yè)面、商品頁(yè)面、店鋪?lái)?yè)面等，都是屬于同一類頁(yè)面

3. 提升轉(zhuǎn)化率的六大秘訣

3.1 轉(zhuǎn)化率提升法則

轉(zhuǎn)化率的提升是一個(gè)持續(xù)和長(zhǎng)期的過(guò)程，在某個(gè)階段通過(guò)數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化方法提升指標(biāo)，但經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，因?yàn)榄h(huán)境的變化、用戶習(xí)慣的變化等各種原因，有些方法和措施需要進(jìn)行調(diào)整才能持續(xù)保持高轉(zhuǎn)化率。因此，我們需要掌握轉(zhuǎn)化率提升的閉環(huán)，持續(xù)進(jìn)行改進(jìn)。

轉(zhuǎn)化率提升的過(guò)程就像飛機(jī)起飛的過(guò)程一樣，動(dòng)力就是用戶感知的好處(動(dòng)機(jī))減去感知的成本(行為難度)，而良好的用戶體驗(yàn)(觸發(fā)機(jī)制)能讓轉(zhuǎn)化率提升更快。 我們所有的分析方法都是為了優(yōu)化這個(gè)等式：提升體驗(yàn)、降低門檻。

3.2 漏斗分析法

轉(zhuǎn)化分析常用的工具是轉(zhuǎn)化漏斗，簡(jiǎn)稱漏斗（funnel）。新用戶在注冊(cè)流程中不斷流失，最終形成一個(gè)類似漏斗的形狀。用戶行為數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，我們不僅看最終的轉(zhuǎn)化率，也關(guān)心轉(zhuǎn)化的每一步的轉(zhuǎn)化率。

（1）如何科學(xué)地構(gòu)建漏斗

以往我們會(huì)通過(guò)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的經(jīng)驗(yàn)去構(gòu)建漏斗，但這個(gè)漏斗是否具有代表性，優(yōu)化這個(gè)漏斗對(duì)于整體轉(zhuǎn)化率的提升有多大作用，心里沒(méi)有底氣，這時(shí)我們可以通過(guò)用戶流向分析去了解用戶的主流路徑。

圖：用戶流向分析

用戶流向分析，非常直觀，但需要分析人員有一定的經(jīng)驗(yàn)和判斷能力。為了解決這個(gè)問(wèn)題，數(shù)極客研發(fā)了智能路徑分析功能，只需要選擇轉(zhuǎn)化目標(biāo)后，一鍵就能分析出用戶轉(zhuǎn)化的主流路徑。將創(chuàng)建漏斗的效率縮短到了幾秒鐘。

圖：智能轉(zhuǎn)化分析

（2）漏斗對(duì)比分析法

轉(zhuǎn)化分析僅用普通的漏斗是不夠的，需要分析影響轉(zhuǎn)化的細(xì)節(jié)因素，能否進(jìn)行細(xì)分和對(duì)比分析非常關(guān)鍵。例如：轉(zhuǎn)化漏斗按用戶來(lái)源渠道對(duì)比，可以掌握不同渠道的轉(zhuǎn)化差異用于優(yōu)化渠道; 而按用戶設(shè)備對(duì)比，則可以了解不同設(shè)備的用戶的轉(zhuǎn)化差異(例如：一款價(jià)格較高的產(chǎn)品，從下單到支付轉(zhuǎn)化率，使用iphone的用戶比android的用戶明顯要高)。

圖：漏斗對(duì)比分析

（3）漏斗與用戶流向結(jié)合分析法

一般的轉(zhuǎn)化漏斗只有主干流程，而沒(méi)有每個(gè)步驟流入流出的詳細(xì)信息，當(dāng)我們?cè)诜治鲇脩糇?cè)轉(zhuǎn)化時(shí)，如果能知道沒(méi)有轉(zhuǎn)化到下一步的用戶去了哪，我們就能更有效的規(guī)劃好用戶的轉(zhuǎn)化路徑。例如下圖中的轉(zhuǎn)化路徑，沒(méi)有進(jìn)入第二步的用戶，有88%是直接離開了，而還有10%的用戶是注冊(cè)用戶選擇直接登錄，只有2％的用戶繞過(guò)了落地頁(yè)去網(wǎng)站首頁(yè)了; 而沒(méi)有從第二步轉(zhuǎn)化至第三步的用戶100％都離開了。這是比較典型的封閉式落地頁(yè)，因此只需要優(yōu)化第三步的轉(zhuǎn)化率即可提升整體轉(zhuǎn)化率。

3.3 微轉(zhuǎn)化分析法

很多行為分析產(chǎn)品只能分析到功能層級(jí)和事件層級(jí)的轉(zhuǎn)化，但在用戶交互細(xì)節(jié)分析方面存在嚴(yán)重的缺失， 比如：在上圖的漏斗中我們分析出最后一步是影響轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵，但最后一步是注冊(cè)表單，因此對(duì)于填寫表單的細(xì)節(jié)行為分析就至關(guān)重要， 這種行為我們稱為微轉(zhuǎn)化。

例如：填寫表單所花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)，填寫但沒(méi)有提交表單的用戶在填哪個(gè)字段時(shí)流失，表單字段空白率等表單填寫行為。

圖：表單填寫轉(zhuǎn)化漏斗

圖：表單填寫時(shí)長(zhǎng)

通過(guò)上述表單填寫的微轉(zhuǎn)化分析，用戶從開始填寫到注冊(cè)成功轉(zhuǎn)化率達(dá)85％，而流量到填寫只有8%，可以得出影響轉(zhuǎn)化的最大泄漏點(diǎn)就是填寫率，那么如何提高填寫率就是我們提升注冊(cè)轉(zhuǎn)化的核心。有效的內(nèi)容和精準(zhǔn)的渠道是影響填寫的核心因素，渠道因素我們?cè)讷@客分析中已經(jīng)講過(guò)，這就引出我們微轉(zhuǎn)化分析的第4種工具：用戶注意力分析。

3.4 熱力圖分析法

用戶在頁(yè)面上的點(diǎn)擊、瀏覽、在頁(yè)面元素上的停留時(shí)長(zhǎng)、滾動(dòng)屏幕等用戶與頁(yè)面內(nèi)容的交互行為，這些都代表用戶對(duì)產(chǎn)品要展示的信息的關(guān)注程度，是否能吸引用戶的眼球。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可以可視化，那么行為數(shù)據(jù)如何可視化呢？? 數(shù)極客把上述行為轉(zhuǎn)化成了分屏觸達(dá)率熱圖、鏈接點(diǎn)擊圖、頁(yè)面點(diǎn)擊圖、瀏覽熱圖、注意力熱圖這5種熱圖，通過(guò)5種熱圖的交叉分析，可以有效的分析出用戶最關(guān)注的內(nèi)容。

圖：注意力熱圖

只有能掌握微轉(zhuǎn)化的交互行為分析，才能更有效的提高轉(zhuǎn)化率。而一切不能有效提高平臺(tái)轉(zhuǎn)化率的分析工具都在浪費(fèi)企業(yè)的人力和時(shí)間資源，這也是眾多企業(yè)沒(méi)有從用戶行為分析中獲益的根本原因。

3.5 定性分析法

用戶體驗(yàn)是企業(yè)的頭等大事，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、用戶研究、研發(fā)、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷、客戶服務(wù)等眾多環(huán)節(jié)，都需要掌握用戶的真實(shí)體驗(yàn)過(guò)程。但如何優(yōu)化用戶體驗(yàn)向來(lái)是內(nèi)部爭(zhēng)議較多，主要原因還是通過(guò)定量數(shù)據(jù)分析難以具體和形象的描述。通過(guò)行為分析分現(xiàn)異常用戶行為時(shí)，能否重現(xiàn)用戶使用你的產(chǎn)品時(shí)的具體場(chǎng)景，這對(duì)于優(yōu)化產(chǎn)品的體驗(yàn)至關(guān)重要。

以前我在淘寶時(shí)，用戶體驗(yàn)部門會(huì)通過(guò)邀請(qǐng)用戶到公司進(jìn)行訪談，做可用性實(shí)驗(yàn)的方式來(lái)進(jìn)行體驗(yàn)優(yōu)化，但這種方式需要化費(fèi)比較多的時(shí)間和費(fèi)用投入，樣本不一定具有代表性。為了解決這個(gè)難題，數(shù)極客研發(fā)了用戶行為錄屏工具，無(wú)需邀請(qǐng)用戶到公司實(shí)地錄制節(jié)省成本，直觀高效的以視頻形式還原用戶的真實(shí)操作，使得企業(yè)各崗位均能掌握用戶體驗(yàn)一手信息，幫助產(chǎn)品研發(fā)提高用戶體驗(yàn)。

圖：用戶行為錄屏播放界面

3.6 A/B測(cè)試

（1）什么是A/B 測(cè)試？

A/B 測(cè)試是一種通過(guò)數(shù)據(jù)分析科學(xué)優(yōu)化產(chǎn)品的方法，為同一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)制定兩個(gè)或多個(gè)方案，隨機(jī)選擇兩部分用戶，讓一部分用戶使用 A 方案，另一部分用戶使用 B 方案，統(tǒng)計(jì)并對(duì)比不同方案的點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、活躍留存等指標(biāo)，找到最優(yōu)的產(chǎn)品決策方案。在精益創(chuàng)業(yè)思想中，不要做一個(gè)大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗(yàn)證的小而精的東西?？焖衮?yàn)證，如何驗(yàn)證的？主要方法就是A/B測(cè)試。

需要注意的是，A/B 測(cè)試 不是簡(jiǎn)單的對(duì)比測(cè)試，國(guó)內(nèi)99%的企業(yè)都會(huì)誤認(rèn)為僅僅是對(duì)比測(cè)試，通過(guò)簡(jiǎn)單的比例指標(biāo)，選擇表現(xiàn)較好的一組方法上線后，發(fā)現(xiàn)這一組方法反而導(dǎo)致了整體指標(biāo)的下降。 原因就是A/B 測(cè)試的方法不正確，沒(méi)有使用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法從流量的隨機(jī)分配到測(cè)試結(jié)果進(jìn)行科學(xué)的解讀。

（2）A/B測(cè)試的價(jià)值

• 避免風(fēng)險(xiǎn)： “后驗(yàn)”主義產(chǎn)品驗(yàn)證，如未達(dá)到預(yù)期，回滾導(dǎo)致開發(fā)成本高，客戶流失風(fēng)險(xiǎn)高；
• 科學(xué)決策：大部分產(chǎn)品經(jīng)理依靠直覺(jué)去決策，但實(shí)際情況是我們想的不一定是用戶想的；再厲害的PM也跑不過(guò)一半的A/B測(cè)試；
• 低成本高效：傳統(tǒng)的開發(fā)流程，上線需要排期，開發(fā)迭代效率低，AB測(cè)試不需要發(fā)版，直接可以快速驗(yàn)證方案。

（3）A/B測(cè)試的應(yīng)用場(chǎng)景

• 新頁(yè)面能否提升停留時(shí)間，提升關(guān)鍵行為的轉(zhuǎn)化率？
• button樣式調(diào)整，能否帶來(lái)更多的點(diǎn)擊，提升轉(zhuǎn)化率？
• 新流程是否流暢，比舊流程更好的用戶體驗(yàn)？
• 新算法是否能有效提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率？

（4）如何做好A/B測(cè)試

• 制定清晰的測(cè)試計(jì)劃(時(shí)間、數(shù)量、目標(biāo)、成功標(biāo)準(zhǔn))
• 定義可衡量的轉(zhuǎn)化標(biāo)準(zhǔn)
• 找出測(cè)試元素、發(fā)布測(cè)試方案、分配流量
• 跟蹤數(shù)據(jù)表現(xiàn)，調(diào)整測(cè)試要素，找到最優(yōu)方案
• 持續(xù)改進(jìn)

不應(yīng)犯的錯(cuò)誤：

• 無(wú)清晰測(cè)試計(jì)劃
• 流量太少、分配不一致、時(shí)間太長(zhǎng)
• 缺乏監(jiān)測(cè)
• 沒(méi)有評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

總結(jié)

在宏觀層面(戰(zhàn)略和規(guī)劃)通過(guò)增長(zhǎng)方法論中的魚塘理論、機(jī)會(huì)井理論幫助規(guī)劃企業(yè)的目標(biāo)市場(chǎng)、客戶群體，明確企業(yè)提供的核心價(jià)值深度，用AARRR、消費(fèi)決策模型、行為動(dòng)機(jī)模型完成PMF(產(chǎn)品-市場(chǎng)匹配)，找出Aha moment(留存關(guān)鍵行為) 快速轉(zhuǎn)化為北極星指標(biāo);。

在微觀層面（實(shí)戰(zhàn)方法論）通過(guò)6種轉(zhuǎn)化率分析模型 提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率、用戶體驗(yàn); 大家如果能掌握好增長(zhǎng)方法論和提升轉(zhuǎn)化的秘訣，就一定可以通過(guò)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)。

作者：謝榮生 ，數(shù)極客CEO。對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)MBA，擁有16年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)成功經(jīng)驗(yàn)。曾任國(guó)美金融創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員&產(chǎn)品總監(jiān)、百合網(wǎng)婚禮聯(lián)合創(chuàng)始人，先后負(fù)責(zé)產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)；曾任淘寶網(wǎng)高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理，負(fù)責(zé)淘寶千億級(jí)交易產(chǎn)品（家具、生活服務(wù)）；曾幫助多家知名平臺(tái)成功實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

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