過與小夥伴們溝通,我發現很多人對轉化這件事可能步入了誤區。所以,有必要和大家分享一下具體分析方法及思維方式。
舉個例子,我們策划了一場活動,雖然動用了很多渠道,用戶的覆蓋面理論上也足夠廣,但是效果並不好,進入產品或產生購買行為的用戶非常少。
碰到這類問題時,我們該怎麼解決呢?
很多人會重新審視一遍這個活動,看看哪裡需要完善,然後改正。這是很多人普遍的做法,這樣做有什麼問題嗎?
它的問題就在於,僅憑自己主觀的意見去做修改,想到哪裡改哪裡,沒有章法可循。
其實,遇到問題最可怕的並不是你不知道怎麼做,而是你想怎麼做就怎麼做,只關注自己關注的點,忘了方法,忘了去了解你不曾想過但應該知道的東西。
那怎樣才算是合理的方法呢?
先定義問題,運用此類問題的常見分析方法,然後將問題分解,逐個細分優化。
上面的活動案例,用戶覆蓋足夠廣,但是產生的有效用戶很少,那我們基本可以確定,這是轉化低的問題。
那麼轉化低的問題怎麼解決?嗯,大多數活動轉化低是因為ABCD……解決轉化低有這麼幾種方法:ABCD……
定義了問題,也就是找到了分析問題的方法,找到了解決套路,而不是個人的主觀臆斷。
所以回到開頭,為什麼要談轉化?
「轉化」這個詞,在很多人眼裡,只是一個數據。你是否想過,究竟應該在什麼位置、什麼流程中運用它?我們只是看了下數據,發現轉化率很低,覺得要調整產品,然後就沒了,該怎麼改還是怎麼改。
無論任何工作,我們都應該講究章法,而不是盲目猜想。
接下來,我們會列舉幾個模型,試圖幫助大家具體分析轉化問題。
一、漏斗模型
這個模型很多人都知道。漏斗模型是一個線性流程,從開始到結束,用戶在每一個環節,都會產生流失,就像漏斗一樣。

上圖是未註冊/未登錄用戶搜索商品,形成購物轉化的過程。隨着流程的深入,用戶在每個階段都會產生流失。
我們要做的,就是減少每個步驟中用戶的流失率。下面我們來看看漏斗模型的使用步驟:
步驟一:描繪流程
就像上圖一樣,畫出你產品轉化的核心流程。
步驟二:列出影響因素
我們以「搜索關鍵詞」節點為例,它的因素可以是:
- 搜索框還有哪些可以優化?
- 操作邏輯是否順手?
- 模糊搜索程度如何?
- 提示是否到位?
- 搜索頁面推薦是否合理?
- 搜索歷史能否再優化?
- 搜索結果是否能繼續優化?
- ……
僅以「搜索關鍵詞」這個環節作為參考,其他的環節大家可以繼續舉例深挖,我們需要的是列出每一個環節的影響因子,越詳細越好。
步驟三:逐個優化每個因素
找到了這些影響因素,我們就要逐個優化它們,確保流程通順。
漏斗模型適用於所有轉化的流程,當你策劃活動,拉來了很多新用戶或者增加了產品的訪問用戶數,但並沒有達到期望的轉化效果,這個模型就可以派上用場了。
在使用這個模型時,如果我們能思考這3個問題,還有助於幫你達到更好的效果:
(1)漏斗的流程是否可以縮短?
流程節點越少,流失的可能性也就越小。
(2)模型流程節點順序是否可以調整?
調整順序有時也有助於實現產品的轉化。我以「運營小咖秀」網站為例,如果我想提高用戶登錄數據,所以將「登錄」節點提前,用戶在瀏覽的時候,提示登錄。

(3)漏斗模型是否有斷層?
注意不要讓整個漏斗模型中斷,如果用戶在流程走向中,跳轉頁面去進行其他操作,很有可能會流失。
很多產品使用郵箱註冊,但是郵箱驗證需要用戶跳轉至個人郵箱,而郵箱登錄後才能驗證,正因為郵箱的登錄和驗證是個比較繁瑣的過程,很容易導致用戶的跳出。
如果我們將郵箱驗證改為短信驗證,這樣不用跳轉頁面,註冊成功率是不是就提高了呢?
所以,如果用戶在未登錄情況下購物,結算需要登錄賬號,這時最好不要跳轉頁面,直接彈出登錄框,哪怕需要頁面跳轉,用戶在登錄完成,也應該直接跳轉至結算流程繼續結算。

三、關注點路徑模型
不同於漏斗模型是以流程為分析基礎,關注點路徑模型是單個頁面為分析基礎。
關注點路徑模型主要是記錄用戶關注的痛點/爽點/癢點過程中的視覺路徑,視覺路徑中根據關注的程度不同,顏色深淺不同。
如下圖,這是一張常見的熱力圖:

熱力圖與關注點路徑圖像相似。
熱力圖是以點擊數作為統計展示,顏色從冷色到暖色代表了用戶的點擊頻次。
關注點路徑圖像顏色,是從冷色到暖色代表了用戶的關注程度,通過這些關注的焦點可以匯成一個視覺路徑,如下圖:

可以看出,關注點路徑並不是通過數據智能繪製的,而是需要結合用戶的關注焦點和視覺走向手動繪製,紅色區域代表用戶最為關注的痛點,數字和線條代表用戶關注焦點的轉移路徑。
那麼,這個關注點路徑模型怎麼用呢?
① 篩選出頁面中用戶會關注的區域。
② 繪製視覺路徑。像上圖一樣。當然,不同用戶的視覺路徑可能會有差異,所以我們只關注主要的視覺路徑,這是一個綜合考量下的視覺路徑。
③ 標註用戶關注(癢點/爽點/痛點)的程度,確定優化目標區域的等級。比如說高級的痛點應該滿足更高級的要求,低級別的痛點可用就可以了,對用戶的決策影響不大。
④ 調整視覺路徑。如果你發現,更高級別的關注點放置的位置較為靠下或靠邊,那麼就需要調整到頁面更重要的位置,減少用戶查找成本、決策時間和流失。
三、渠道轉化模型
對於產品來說,我們做拉新工作,除了對新用戶數量有要求之外,還有就是“精準”,因為高精準就意味着高轉化。
如果你的產品面向高端用戶,一款手錶幾千塊,拉來的用戶都是學生,其實是在拉新活動上浪費錢。
而渠道轉化模型,可以非常清晰地幫你驗證渠道的效果。
如下圖所示:

我們假設四種渠道,在資金人力投入相同的情況下,都能拉到5萬用戶。從轉化率的角度考量,渠道一的轉化率為10%,渠道四的轉化率為50%,通過對比,我們應加大渠道四的投入,減少渠道一的投入的。
下面我們來看另一種情況:

還是四種渠道,在資金及人力投入相同的情況下,渠道一能拉到80萬用戶,渠道四能拉到5萬用戶,雖然渠道1的轉化率很低,只有10%,不如渠道4的轉化率,但渠道一的用戶吸納數量卻是渠道四的3.2倍,那麼這個時候,就應該加大在渠道一的投入。
渠道轉化模型的目的,在於對比各個渠道的投入產出效率,幫你做最優的渠道選擇。前提是需要有數據支撐。
四、成長轉化模型
成長轉化模型,類似積分體系成長模型。不同點在於,他也可以是用戶的一定時間區間內的目標模型。

我們需要定義每個級別的目標和要求,在設置充分的獎勵後,用戶逐漸由普通用戶向資深用戶轉化。
在這個轉化過程中,我們需要關注的是,每個節點的獎勵和要求是否合理,每兩個節點中的誘餌或需求滿足情況是否足夠。
以遊戲常見成長體系為例,在遊戲的初始階段,讓往往會設置各種小的任務、各種輕易獲取的紅包和各種容易達成的目標,用以促使新用戶在平台上產生更多的交互以及快速成長,促進留存,並向資深玩家轉化。
在中後期則逐漸加大用戶成長難度,用以促進遊戲用戶的付費轉化。
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