轉:優化轉化：除了轉化漏斗，你的彈藥庫還須要幾種分析武器

轉化分析是我講的最多的領域。五六年前我講的時候，你們不是很在意，由於那時候流量不是事兒。今天，你們彷佛都開始意識到，地上鑽個孔就能噴出油的日子彷佛離咱們愈來愈遠，若是不學會壓榨流量的價值，盈利也會離咱們愈來愈遠。

　　一旦涉及到轉化優化分析要採用什麼方法，你們必定會異口同聲道：轉化漏斗！但咱們真的作起來，就會發現，轉化漏斗僅僅只是幫咱們指出了一個（或者多個）地點（嚴格講，地點應該替換爲頁面或者app的screen）存在問題而已，至於存在什麼問題，如何分析，如何解決這些問題，則徹底不可能獨靠轉化漏斗解決。或者說，轉化漏斗，不過是轉化分析的第一步罷了，想要解決轉化問題，還差得遠！

 

　　這篇文章就是想帶你們走進轉化漏斗以後的世界，看看咱們在構建了轉化漏斗以後，還應該作些什麼。

構建轉化漏斗以後，應該作什麼

　　在個人課堂上也常常提到的一個案例，一個航空公司的轉化有很大的問題，100我的進入訂票環節，大約只有2我的最終完成了訂票，相信聽過個人課的同窗都會對這個案例有很深的印象。

　　解決這個案例中問題的方法，很明確，很直接：

　　1. 創建轉化漏斗，檢查到底轉化過程當中哪個頁面流失的用戶數量最多。

　　2. 若是有明確的用戶流失頁面，那麼咱們查明到底這些損失的人是去了哪裏——既然他們沒有繼續往購買的方向轉化，那麼他們跑到了其餘什麼地方去了呢？

　　對於上面第一步分析步驟的實現方式，咱們其實是經過構建轉化漏斗的方式，如今幾乎每個分析工具都有這個功能——直觀、高效。

　　對於上面第二步分析步驟的實現方式，我在課堂上建議你們用「next page report」報告，至於爲何要用這個報告進行分析的具體緣由我先賣個關子，這裏按下不表。

　　第二步next page report報告數據拿到以後，咱們無外乎看到兩類狀況。

　　第一類狀況，用戶沒有進入下一步的轉化環節，而是跑到了網站的其餘頁面，或者回到了以前的轉化環節。這個狀況比較常見，因爲咱們知道用戶跑到了哪裏去，因此是有針對性的優化方法的。個人課程上有詳細的方法和案例的介紹，這裏簡單複述一下，分析方法主要是依靠路徑分析、用戶轉化過程當中的usability（可用性）分析等方法。

　　第二類狀況，用戶沒有進入下一步的轉化環節，也沒有跑到其餘頁面去，而是從這個轉化的環節，直接離開了網站！

　　第二種狀況一樣很是常見，甚至更加常見！但咱們每每對此一籌莫展，由於一旦用戶直接離開，全部的行爲都戛然而止，全部的分析也都鞭長莫及。

　　上面的分析方法以下圖所示：

若是用戶直接從轉化流程中離開了網站（或app）

　　用戶直接從轉化流程中離開了網站，彷佛代表了某種強烈的感情——突然發生的負面情緒，例如憎惡。

　　例如，下圖咱們彷佛看到了這樣一種較爲強烈的情緒：

圖：點擊小圖看高清原圖

　　從用戶的閱讀線圖（在之前的文章：運營優化的祕密武器：從新認識熱圖的力量！（上）有詳細解釋什麼是閱讀線圖，簡單講，上圖中紅框內的65%意思是有65%的用戶滾動頁面，瀏覽到了頁面的這個位置。而紅框下部的38%，則代表只有38%的人瀏覽到了頁面的這一位置）能夠看到當人們看到了「15000元/年」的頁面廣告以後，大部分人都喪失了繼續瀏覽頁面的興（yong）趣（qi）。若是在這一頁發生了大量的離開網站的事件，咱們不難理解或許是價格因素讓人們望而卻步。

　　固然，成熟的優化師會再用AB測試的方法確保萬無一失。

　　分析轉化的本質，實際上就是細分。構建轉化漏斗就是一種細分，是按照轉化的步驟的細分，可是問題是，轉化漏斗的最小步驟是一個頁面（或者是app的screen）。這裏便存在問題，一個頁面對於轉化而言，並不是是一個最小的步驟，由於一個頁面可能包含多個用戶須要操做的轉化步驟，所以轉化漏斗這一方法自己並非最小分解步驟的細分，這還不足以讓咱們可以定位到真正的問題上。這也是爲何，僅僅構建轉化漏斗不足以幫助咱們優化轉化的一個重要緣由。

　　有一種情境是咱們常常看到的，在一個轉化過程當中，咱們明確遇到了一個很是典型的「轉化流失頁面」，不少用戶到了這個頁面以後，再也不繼續進行轉化，也沒有去其餘的網頁，而是直接離開網站！以下圖所示：

　　

 

　　這個頁面是轉化過程當中的一個關鍵頁面，用戶購買過程當中必然會進入這個「Pricing」頁面，在這裏配置他所須要的服務，而且根據配置的服務，網站會提供不一樣的價格。進入到這個頁面，意味着用戶對這個產品確實有必定的興趣。從設計看，這個頁面有很是不錯的創新，由於人們能夠任意組合他們的須要，這令人們能夠以最合適的價格買到他們最須要的服務，而無需爲他們不須要的服務買單。一個爲顧客考慮周到的方案，不過卻彷佛有些事與願違，用戶並不太買帳，43.5%的用戶到這個頁面以後，會離開這個網站。

　　若是咱們用轉化漏斗進行分析，咱們很容易定位到問題：Pricing頁面必定存在某種「使人感受不安」的因素，形成了人們的大量流失。這個頁面是有問題的。

　　可是，僅此而已，由於人們從這裏離開了網站，轉化漏斗已經不能再告訴咱們更多信息了。

　　在這種狀況下，咱們必須更進一步瞭解用戶的行爲。前面講過，轉化漏斗並非更細顆粒化的細分，咱們須要更進一步細分用戶的行爲。

　　這一狀況下用描述用戶頁面交互行爲的工具——熱力圖更合適不過。如今，這個頁面的熱圖狀況以下圖所示（利用鉑金分析工具）：

　　在圖中你能夠看到，人們確實大量的使用了產品配置的工具，左邊的兩個能夠拖動的滑竿和右邊的貨幣單位切換，有大量的使用，但是，最終點擊下面綠色按鈕「Sign up to the free trial」的狀況，卻至關罕見（這個按鈕並未顯示出紅色的點擊狀態，代表並無太多人點擊這個按鈕）。

　　用戶點擊熱力圖顯示了轉化漏斗不能告訴的內容——人們願意在這一頁交互，可是人們並不樂於「sign up for free」。

　　用戶不會直接告訴你爲何他們不肯意點擊這個綠色的按鈕，但咱們至少知道了，人們對產品的配置感興趣——用戶並不是看到這個頁面就離開，他們有深度的交互（除了熱圖，你還能夠看這個頁面的停留時間，這裏就不作截圖介紹了），他們只是不肯意點擊按鈕進入下一步罷了。

　　咱們猜想，用戶不太樂意的緣由多是：1. 這裏明明是在談論pricing，但按鈕倒是關於free trial，讓用戶至關零亂。2. 過於靈活的配置方式可能讓用戶在價格上猶豫不決，反而影響了他們的購買決策——在購物心理學上很清晰的代表，這是每一個人都有不一樣程度的「選擇恐懼症」。與Dell這樣網站本身配置電腦的有限選擇不一樣，這個產品服務的配置實在是有過多的數量選擇，這很是容易形成用戶的猶豫。

　　新的設計取消了上面具備創意的方式，而選擇了更平淡無奇的方式。但這一方式，幾乎被全部企業所使用，看來不是沒有道理。應用這個老掉牙的頁面後（以下圖所示），退出率下降到20%左右，最終的轉化提升了一倍多。

　　這個例子彷佛確實能說明沒有轉化漏斗不行，但光有轉化漏斗也不行，由於你仍是不知道問題在哪裏，直到有更詳細的用戶數據才能真正幫到你。下面咱們再看一個例子：

轉化流程幾個步驟最優？——多幾步好，仍是少幾步好？

　　我記得在好多年前，你們有過一個共識（固然，今天看起來這個共識是不正確的），那就是既然每一步轉化都會損失一部分用戶（轉化漏斗每一步都會有用戶流失），那麼咱們幹嗎須要這麼多步驟，咱們應該減小轉化步驟，讓用戶快速進入轉化的最後環節。

　　這個想法大錯特錯的緣由在於，轉化漏斗不是咱們強在給消費者的，而是存在於消費者本身的心中。哪怕你只爲你的轉化設置一步，讓消費者在一頁中完成全部的操做程序，你仍然不必定可以顯著提高轉化率。消費者心裏接受的過程不會由於你人爲減小步驟而隨之加速，相反，激進的減小轉化過程當中的步驟，會傷害購買體驗，甚至下降轉化率。

　　步驟的多寡沒有教條，惟有與消費者心中的轉化漏斗相一致，才能琴瑟和鳴，得到最好的轉化體驗。所以，千萬不能盲信理論，實踐出真知。看下面的一個例子：

　　這是一個沒有使用多個購物步驟的典型網站（見下圖），並且在PC端和移動端有徹底一致的體驗。這種在一個步驟（頁面）中就完成整個購物轉化的方式好嗎？

　　好與很差，取決於用戶是否的行爲是否符合你的預期。答案彷佛是明確的，在PC端，用戶從這個頁面到生成訂單的轉化率是23%，而在移動端，則只有11%，不及PC端的一半。

　　一個頁面便走徹底程的購物，並不是沒有轉化步驟，而是把幾乎全部步驟濃縮在一個頁面上。因此，上面的例子不是減小了轉化過程當中的步驟，只是減小了翻頁的數量而已！真正減小轉化步驟的狀況也是存在的，這個在個人課堂上會跟朋友們介紹，這裏就再也不多囉嗦了。

　　這個例子中，減小了翻頁的數量，對用戶而言是友好的嗎？看兩個數據圖。第一個圖，是PC端用戶在這個頁面上的交互狀況；第二個圖比較小，是移動端用戶在這個頁面上的交互狀況。兩個圖都可以點擊看全尺寸圖。

上圖：PC端用戶的交互狀況

上圖：移動端用戶的交互狀況

　　從PC和移動端用戶的交互狀況對比看，移動端流量相對較少，因此熱點也不是很顯著。不過，瀏覽線能夠看出兩者之間的很大差別，PC端的用戶69%的狀況下瀏覽到了頁面最下端的紅色按鈕位置，而移動端這一比例只有39%。這一差別至關強烈的代表，移動端用戶的使用體驗並很差，網站沒有爲移動端作自適應，且將全部步驟填充在一個頁面中對於移動端太長了！顯然，在PC端這不是問題，但在移動端，用戶再也不適應，最好的解決方法是在移動端從新設計購物過程，把這一頁拆成三頁，讓用戶可以更從容的在小屏上進行交互。

　　這就是爲何咱們說，長短無定法，最佳轉化必定來自於最佳體驗。頁面長度的增減、元素的配置等，也都不是一成不變的，也都來自於用戶而不是老闆的體驗。

按照人羣的細分，轉化的故事會變得不一樣

　　好久之前我寫過文章，關於細分在分析中的重要性。分析轉化咱們每每都是使用宏觀的方法，看轉化漏斗也是看所有流量的轉化漏斗，但分析細分流量的轉化在不少時候更加劇要。

　　因爲流量的差別性——不一樣來源的流量背後的人羣不一樣，轉化也可能有很大差別。例以下面的例子（點擊下圖看全尺寸圖）：

　　一個產品的詳情頁，對於不一樣搜索關鍵詞來的流量，用戶的行爲有巨大的差別。

　　咱們上面講的轉化分析的方法，若是一樣按照細分流量來分析，可能也會有很大的數據區別。一般，咱們用以下的方法來細分對人羣進行鍼對轉化分析的細分：

　　方法一：按照流量來源的差別進行細分。這種是最直觀的方式。一般，咱們不只僅按照流量的大類細分，對於流量很巨大的流量渠道，諸如SEM或者SEO，咱們也會作進一步的細分。

　　方法二：按照campaign（營銷活動，典型如促銷、新品上市等）進行細分的轉化分析。

　　方法三：按照流量的新老程度、流量的忠誠程度進行細分。在個人課堂上，介紹app內購的轉化分析的時候，也介紹了相關的案例。對於電商而言，一個廣泛現象是，70%的收入來自於30%的發生過購買的客戶，所以如何讓人們發生第一次購買就顯得很是重要。按照新流量進行細分，分析他們的轉化，對於優化你的整個生意有很重大的意義。

　　方法四：按照區域進行細分。這個很少講了。也很直觀。

　　方法五：按照創意類別、着陸頁、站內推廣等等進行細分。這種方法和進行流量來源的細分比較相似，很少說了。

　　細分的方式並不複雜，可是，咱們在進行細分轉化分析後，面對的結果可能會比較棘手：不一樣的細分人羣，轉化狀況存在巨大懸殊！這種狀況如何處理呢？

　　簡單講，處理的方法是對不一樣的人羣，採起不一樣的轉化配置，即：承接頁面的佈局、元素的差別化；轉化過程的差別化；誘導的差別（促銷、產品介紹等）；微轉化設置的差別等等。另外，web端和app端均可以設置動態頁面來促進不一樣類型流量的轉化。

總結

　　面對轉化，咱們手中可用的武器其實不少。但萬變不離其宗，即咱們務必要知道用戶在轉化過程當中的交互是什麼樣的，不管是查看轉化漏斗（宏觀的交互行爲），仍是查看熱力圖（微觀的交互行爲），仍是查看微轉化，或是使用更細分的方法，本質上都是對用戶轉化交互的深層次瞭解和分析。轉化優化並不困難，轉化的優化理論上也沒有所謂的「止境」。基本的方法掌握好，不管在什麼樣的轉化場景中，都是適用的。也歡迎朋友們提出本身的好方法！

轉化分析是我講的最多的領域。五六年前我講的時候，你們不是很在意，由於那時候流量不是事兒。今天，你們彷佛都開始意識到，地上鑽個孔就能噴出油的日子彷佛離咱們愈來愈遠，若是不學會壓榨流量的價值，盈利也會離咱們愈來愈遠。

　　一旦涉及到轉化優化分析要採用什麼方法，你們必定會異口同聲道：轉化漏斗！但咱們真的作起來，就會發現，轉化漏斗僅僅只是幫咱們指出了一個（或者多個）地點（嚴格講，地點應該替換爲頁面或者app的screen）存在問題而已，至於存在什麼問題，如何分析，如何解決這些問題，則徹底不可能獨靠轉化漏斗解決。或者說，轉化漏斗，不過是轉化分析的第一步罷了，想要解決轉化問題，還差得遠！

 

　　這篇文章就是想帶你們走進轉化漏斗以後的世界，看看咱們在構建了轉化漏斗以後，還應該作些什麼。

構建轉化漏斗以後，應該作什麼

　　在個人課堂上也常常提到的一個案例，一個航空公司的轉化有很大的問題，100我的進入訂票環節，大約只有2我的最終完成了訂票，相信聽過個人課的同窗都會對這個案例有很深的印象。

　　解決這個案例中問題的方法，很明確，很直接：

　　1. 創建轉化漏斗，檢查到底轉化過程當中哪個頁面流失的用戶數量最多。

　　2. 若是有明確的用戶流失頁面，那麼咱們查明到底這些損失的人是去了哪裏——既然他們沒有繼續往購買的方向轉化，那麼他們跑到了其餘什麼地方去了呢？

　　對於上面第一步分析步驟的實現方式，咱們其實是經過構建轉化漏斗的方式，如今幾乎每個分析工具都有這個功能——直觀、高效。

　　對於上面第二步分析步驟的實現方式，我在課堂上建議你們用「next page report」報告，至於爲何要用這個報告進行分析的具體緣由我先賣個關子，這裏按下不表。

　　第二步next page report報告數據拿到以後，咱們無外乎看到兩類狀況。

　　第一類狀況，用戶沒有進入下一步的轉化環節，而是跑到了網站的其餘頁面，或者回到了以前的轉化環節。這個狀況比較常見，因爲咱們知道用戶跑到了哪裏去，因此是有針對性的優化方法的。個人課程上有詳細的方法和案例的介紹，這裏簡單複述一下，分析方法主要是依靠路徑分析、用戶轉化過程當中的usability（可用性）分析等方法。

　　第二類狀況，用戶沒有進入下一步的轉化環節，也沒有跑到其餘頁面去，而是從這個轉化的環節，直接離開了網站！

　　第二種狀況一樣很是常見，甚至更加常見！但咱們每每對此一籌莫展，由於一旦用戶直接離開，全部的行爲都戛然而止，全部的分析也都鞭長莫及。

　　上面的分析方法以下圖所示：

若是用戶直接從轉化流程中離開了網站（或app）

　　用戶直接從轉化流程中離開了網站，彷佛代表了某種強烈的感情——突然發生的負面情緒，例如憎惡。

　　例如，下圖咱們彷佛看到了這樣一種較爲強烈的情緒：

圖：點擊小圖看高清原圖

　　從用戶的閱讀線圖（在之前的文章：運營優化的祕密武器：從新認識熱圖的力量！（上）有詳細解釋什麼是閱讀線圖，簡單講，上圖中紅框內的65%意思是有65%的用戶滾動頁面，瀏覽到了頁面的這個位置。而紅框下部的38%，則代表只有38%的人瀏覽到了頁面的這一位置）能夠看到當人們看到了「15000元/年」的頁面廣告以後，大部分人都喪失了繼續瀏覽頁面的興（yong）趣（qi）。若是在這一頁發生了大量的離開網站的事件，咱們不難理解或許是價格因素讓人們望而卻步。

　　固然，成熟的優化師會再用AB測試的方法確保萬無一失。

　　分析轉化的本質，實際上就是細分。構建轉化漏斗就是一種細分，是按照轉化的步驟的細分，可是問題是，轉化漏斗的最小步驟是一個頁面（或者是app的screen）。這裏便存在問題，一個頁面對於轉化而言，並不是是一個最小的步驟，由於一個頁面可能包含多個用戶須要操做的轉化步驟，所以轉化漏斗這一方法自己並非最小分解步驟的細分，這還不足以讓咱們可以定位到真正的問題上。這也是爲何，僅僅構建轉化漏斗不足以幫助咱們優化轉化的一個重要緣由。

　　有一種情境是咱們常常看到的，在一個轉化過程當中，咱們明確遇到了一個很是典型的「轉化流失頁面」，不少用戶到了這個頁面以後，再也不繼續進行轉化，也沒有去其餘的網頁，而是直接離開網站！以下圖所示：

　　

 

　　這個頁面是轉化過程當中的一個關鍵頁面，用戶購買過程當中必然會進入這個「Pricing」頁面，在這裏配置他所須要的服務，而且根據配置的服務，網站會提供不一樣的價格。進入到這個頁面，意味着用戶對這個產品確實有必定的興趣。從設計看，這個頁面有很是不錯的創新，由於人們能夠任意組合他們的須要，這令人們能夠以最合適的價格買到他們最須要的服務，而無需爲他們不須要的服務買單。一個爲顧客考慮周到的方案，不過卻彷佛有些事與願違，用戶並不太買帳，43.5%的用戶到這個頁面以後，會離開這個網站。

　　若是咱們用轉化漏斗進行分析，咱們很容易定位到問題：Pricing頁面必定存在某種「使人感受不安」的因素，形成了人們的大量流失。這個頁面是有問題的。

　　可是，僅此而已，由於人們從這裏離開了網站，轉化漏斗已經不能再告訴咱們更多信息了。

　　在這種狀況下，咱們必須更進一步瞭解用戶的行爲。前面講過，轉化漏斗並非更細顆粒化的細分，咱們須要更進一步細分用戶的行爲。

　　這一狀況下用描述用戶頁面交互行爲的工具——熱力圖更合適不過。如今，這個頁面的熱圖狀況以下圖所示（利用鉑金分析工具）：

　　在圖中你能夠看到，人們確實大量的使用了產品配置的工具，左邊的兩個能夠拖動的滑竿和右邊的貨幣單位切換，有大量的使用，但是，最終點擊下面綠色按鈕「Sign up to the free trial」的狀況，卻至關罕見（這個按鈕並未顯示出紅色的點擊狀態，代表並無太多人點擊這個按鈕）。

　　用戶點擊熱力圖顯示了轉化漏斗不能告訴的內容——人們願意在這一頁交互，可是人們並不樂於「sign up for free」。

　　用戶不會直接告訴你爲何他們不肯意點擊這個綠色的按鈕，但咱們至少知道了，人們對產品的配置感興趣——用戶並不是看到這個頁面就離開，他們有深度的交互（除了熱圖，你還能夠看這個頁面的停留時間，這裏就不作截圖介紹了），他們只是不肯意點擊按鈕進入下一步罷了。

　　咱們猜想，用戶不太樂意的緣由多是：1. 這裏明明是在談論pricing，但按鈕倒是關於free trial，讓用戶至關零亂。2. 過於靈活的配置方式可能讓用戶在價格上猶豫不決，反而影響了他們的購買決策——在購物心理學上很清晰的代表，這是每一個人都有不一樣程度的「選擇恐懼症」。與Dell這樣網站本身配置電腦的有限選擇不一樣，這個產品服務的配置實在是有過多的數量選擇，這很是容易形成用戶的猶豫。

　　新的設計取消了上面具備創意的方式，而選擇了更平淡無奇的方式。但這一方式，幾乎被全部企業所使用，看來不是沒有道理。應用這個老掉牙的頁面後（以下圖所示），退出率下降到20%左右，最終的轉化提升了一倍多。

　　這個例子彷佛確實能說明沒有轉化漏斗不行，但光有轉化漏斗也不行，由於你仍是不知道問題在哪裏，直到有更詳細的用戶數據才能真正幫到你。下面咱們再看一個例子：

轉化流程幾個步驟最優？——多幾步好，仍是少幾步好？

　　我記得在好多年前，你們有過一個共識（固然，今天看起來這個共識是不正確的），那就是既然每一步轉化都會損失一部分用戶（轉化漏斗每一步都會有用戶流失），那麼咱們幹嗎須要這麼多步驟，咱們應該減小轉化步驟，讓用戶快速進入轉化的最後環節。

　　這個想法大錯特錯的緣由在於，轉化漏斗不是咱們強在給消費者的，而是存在於消費者本身的心中。哪怕你只爲你的轉化設置一步，讓消費者在一頁中完成全部的操做程序，你仍然不必定可以顯著提高轉化率。消費者心裏接受的過程不會由於你人爲減小步驟而隨之加速，相反，激進的減小轉化過程當中的步驟，會傷害購買體驗，甚至下降轉化率。

　　步驟的多寡沒有教條，惟有與消費者心中的轉化漏斗相一致，才能琴瑟和鳴，得到最好的轉化體驗。所以，千萬不能盲信理論，實踐出真知。看下面的一個例子：

　　這是一個沒有使用多個購物步驟的典型網站（見下圖），並且在PC端和移動端有徹底一致的體驗。這種在一個步驟（頁面）中就完成整個購物轉化的方式好嗎？

　　好與很差，取決於用戶是否的行爲是否符合你的預期。答案彷佛是明確的，在PC端，用戶從這個頁面到生成訂單的轉化率是23%，而在移動端，則只有11%，不及PC端的一半。

　　一個頁面便走徹底程的購物，並不是沒有轉化步驟，而是把幾乎全部步驟濃縮在一個頁面上。因此，上面的例子不是減小了轉化過程當中的步驟，只是減小了翻頁的數量而已！真正減小轉化步驟的狀況也是存在的，這個在個人課堂上會跟朋友們介紹，這裏就再也不多囉嗦了。

　　這個例子中，減小了翻頁的數量，對用戶而言是友好的嗎？看兩個數據圖。第一個圖，是PC端用戶在這個頁面上的交互狀況；第二個圖比較小，是移動端用戶在這個頁面上的交互狀況。兩個圖都可以點擊看全尺寸圖。

上圖：PC端用戶的交互狀況

上圖：移動端用戶的交互狀況

　　從PC和移動端用戶的交互狀況對比看，移動端流量相對較少，因此熱點也不是很顯著。不過，瀏覽線能夠看出兩者之間的很大差別，PC端的用戶69%的狀況下瀏覽到了頁面最下端的紅色按鈕位置，而移動端這一比例只有39%。這一差別至關強烈的代表，移動端用戶的使用體驗並很差，網站沒有爲移動端作自適應，且將全部步驟填充在一個頁面中對於移動端太長了！顯然，在PC端這不是問題，但在移動端，用戶再也不適應，最好的解決方法是在移動端從新設計購物過程，把這一頁拆成三頁，讓用戶可以更從容的在小屏上進行交互。

　　這就是爲何咱們說，長短無定法，最佳轉化必定來自於最佳體驗。頁面長度的增減、元素的配置等，也都不是一成不變的，也都來自於用戶而不是老闆的體驗。

按照人羣的細分，轉化的故事會變得不一樣

　　好久之前我寫過文章，關於細分在分析中的重要性。分析轉化咱們每每都是使用宏觀的方法，看轉化漏斗也是看所有流量的轉化漏斗，但分析細分流量的轉化在不少時候更加劇要。

　　因爲流量的差別性——不一樣來源的流量背後的人羣不一樣，轉化也可能有很大差別。例以下面的例子（點擊下圖看全尺寸圖）：

　　一個產品的詳情頁，對於不一樣搜索關鍵詞來的流量，用戶的行爲有巨大的差別。

　　咱們上面講的轉化分析的方法，若是一樣按照細分流量來分析，可能也會有很大的數據區別。一般，咱們用以下的方法來細分對人羣進行鍼對轉化分析的細分：

　　方法一：按照流量來源的差別進行細分。這種是最直觀的方式。一般，咱們不只僅按照流量的大類細分，對於流量很巨大的流量渠道，諸如SEM或者SEO，咱們也會作進一步的細分。

　　方法二：按照campaign（營銷活動，典型如促銷、新品上市等）進行細分的轉化分析。

　　方法三：按照流量的新老程度、流量的忠誠程度進行細分。在個人課堂上，介紹app內購的轉化分析的時候，也介紹了相關的案例。對於電商而言，一個廣泛現象是，70%的收入來自於30%的發生過購買的客戶，所以如何讓人們發生第一次購買就顯得很是重要。按照新流量進行細分，分析他們的轉化，對於優化你的整個生意有很重大的意義。

　　方法四：按照區域進行細分。這個很少講了。也很直觀。

　　方法五：按照創意類別、着陸頁、站內推廣等等進行細分。這種方法和進行流量來源的細分比較相似，很少說了。

　　細分的方式並不複雜，可是，咱們在進行細分轉化分析後，面對的結果可能會比較棘手：不一樣的細分人羣，轉化狀況存在巨大懸殊！這種狀況如何處理呢？

　　簡單講，處理的方法是對不一樣的人羣，採起不一樣的轉化配置，即：承接頁面的佈局、元素的差別化；轉化過程的差別化；誘導的差別（促銷、產品介紹等）；微轉化設置的差別等等。另外，web端和app端均可以設置動態頁面來促進不一樣類型流量的轉化。

總結

　　面對轉化，咱們手中可用的武器其實不少。但萬變不離其宗，即咱們務必要知道用戶在轉化過程當中的交互是什麼樣的，不管是查看轉化漏斗（宏觀的交互行爲），仍是查看熱力圖（微觀的交互行爲），仍是查看微轉化，或是使用更細分的方法，本質上都是對用戶轉化交互的深層次瞭解和分析。轉化優化並不困難，轉化的優化理論上也沒有所謂的「止境」。基本的方法掌握好，不管在什麼樣的轉化場景中，都是適用的。也歡迎朋友們提出本身的好方法！