這節(jié)課是饅頭商學(xué)院《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)》系列課程的第五課。感慨一下，5天很短，但堅(jiān)持的人沒(méi)有那么多，不知道是不是只是自尋安慰，。不過(guò)堅(jiān)持應(yīng)該也是可貴的吧。堅(jiān)持再加方向。一直走下去。

考慮用戶(hù)轉(zhuǎn)化一般會(huì)從運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品兩種角度去看。運(yùn)營(yíng)的角度，是關(guān)注如何讓目標(biāo)用戶(hù)群轉(zhuǎn)化成用戶(hù)群。可以從渠道來(lái)進(jìn)行判斷，看哪個(gè)渠道適合轉(zhuǎn)化用戶(hù)。付費(fèi)的渠道簡(jiǎn)單說(shuō)下：搜索引擎、視頻網(wǎng)站（游戲喜歡投放的渠道??(ˊ?? ? ??ˋ)?）、社交媒體（微博豆瓣陌陌）、線下（公交、活動(dòng)）、渠道合作（手機(jī)預(yù)裝、應(yīng)用商店）。

而從產(chǎn)品角度看則完全不同。要關(guān)注的是用戶(hù)進(jìn)入產(chǎn)品后的留存、轉(zhuǎn)化。所以要從流量和產(chǎn)品邏輯中分析到底哪些問(wèn)題導(dǎo)致了用戶(hù)的流失。

1、關(guān)注轉(zhuǎn)化的基礎(chǔ)：流量

第一步，把流量納入轉(zhuǎn)化評(píng)估系統(tǒng)。

評(píng)估流失的定義，不要太短視，只把最終轉(zhuǎn)化作為轉(zhuǎn)化率，而應(yīng)該關(guān)注用戶(hù)在產(chǎn)品里的行為，如果他在產(chǎn)品里留存、活躍，最終也極有可能實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化。所以評(píng)估可以把收藏、點(diǎn)贊、看評(píng)論等納入評(píng)估數(shù)據(jù)，如果有這些行為而沒(méi)有轉(zhuǎn)化的用戶(hù)，也不算流失率。

第二步，用靈活維度組合的分析工具來(lái)區(qū)分劣質(zhì)和優(yōu)質(zhì)渠道。

劣質(zhì)渠道現(xiàn)在越來(lái)越難分辨不過(guò)還是有兩個(gè)共通點(diǎn)可以參考。一是會(huì)集中某些固定的人群/機(jī)器，如同IP段號(hào)，同手機(jī)型號(hào)，同瀏覽器。二是訪問(wèn)時(shí)段異常。一般正常的瀏覽的時(shí)段呈M字分布，0-6低，10點(diǎn)左右達(dá)到第一個(gè)高峰，中午到達(dá)第一個(gè)低谷，從3點(diǎn)到晚間到達(dá)第二個(gè)高峰，半夜逐漸下降。如果各個(gè)時(shí)段訪問(wèn)都很大或者在低谷時(shí)期訪問(wèn)量持續(xù)巨大，則可能有問(wèn)題。所以要借助強(qiáng)大的數(shù)據(jù)工具進(jìn)行多維度對(duì)比。這里舉的數(shù)據(jù)分析工具是老師所在的growingIO，不得不說(shuō)他們的廣告植入做得很好啊，是內(nèi)核植入，成為課程不可忽視的一環(huán)啦～這是題外話了。

2、拆解轉(zhuǎn)化，尋找優(yōu)化空間

拆解維度可分為橫向縱向。橫向從人群和數(shù)據(jù)維度劃分，如區(qū)域（北京）機(jī)型（小米）用戶(hù)行為（領(lǐng)過(guò)優(yōu)惠券）。縱向從轉(zhuǎn)化流程劃分：進(jìn)入→瀏覽→點(diǎn)擊購(gòu)買(mǎi)→結(jié)算→訂單提交→購(gòu)買(mǎi)成功。

對(duì)于這個(gè)縱向流程來(lái)分析不同步驟不同的流失原因。瀏覽而未購(gòu)買(mǎi)的流失原因是需求不匹配或功能不合預(yù)期。而購(gòu)買(mǎi)到購(gòu)買(mǎi)成功的流失，也更多是因?yàn)榻换ンw驗(yàn)的問(wèn)題。另外還會(huì)有一些具體問(wèn)題具體分析的“神秘”問(wèn)題。

針對(duì)這些原因，尋找優(yōu)化的方法。

需求不匹配

不考慮真正的用戶(hù)沒(méi)有需求的極端情況，另分為兩種情況。

一是產(chǎn)品能滿(mǎn)足用戶(hù)需求但用戶(hù)沒(méi)看見(jiàn)。那么要分析點(diǎn)擊量大的內(nèi)容，是因?yàn)槲恢眠€是內(nèi)容，找到黃金位置，放置轉(zhuǎn)化潛力最好的內(nèi)容。怎么找呢？對(duì)于列表式頁(yè)面，把重要的放在前面。非列表式會(huì)比較繁瑣但是產(chǎn)品的常見(jiàn)頁(yè)面布局。那么兩種維度是對(duì)重要位置進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以及，研究焦點(diǎn)關(guān)注最多的熱圖。

二是產(chǎn)品不能滿(mǎn)足需求，那么需要研究哪些需求沒(méi)有被滿(mǎn)足。要對(duì)搜索次數(shù)多的，而沒(méi)有相關(guān)內(nèi)容的詞條進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。尋找是因?yàn)闆](méi)有做好這個(gè)品類(lèi)，還是因?yàn)槟：阉髯龅貌粔颉?/p>

功能不合預(yù)期

這個(gè)情況要考慮評(píng)論、客服對(duì)轉(zhuǎn)化是否有正向作用。舉例，要驗(yàn)證評(píng)論對(duì)有沒(méi)有轉(zhuǎn)化的正向作用。也要分出看過(guò)評(píng)論和沒(méi)看過(guò)兩種用戶(hù)，再?gòu)母鞑襟E研究轉(zhuǎn)化率。一般看過(guò)評(píng)論的人因?yàn)橘?gòu)買(mǎi)資源更強(qiáng)，所以瀏覽頁(yè)的訪問(wèn)量高很正常，而如果在結(jié)算，支付成功頁(yè)高才能證明評(píng)論對(duì)轉(zhuǎn)化有正向幫助。如果反而比總體低，則是有問(wèn)題的（本身應(yīng)該購(gòu)買(mǎi)意向更強(qiáng)的）。這個(gè)例子可以說(shuō)明，要分群體地應(yīng)用到應(yīng)用到相應(yīng)漏斗里（每個(gè)步驟的訪問(wèn)量）。

交互體驗(yàn)不好

如果調(diào)試員每天去點(diǎn)擊產(chǎn)品的每個(gè)操作頁(yè)面是不現(xiàn)實(shí)的，人力和時(shí)間都耗費(fèi)太大。所以要分維度來(lái)看每個(gè)維度是否出現(xiàn)異常。如果某機(jī)型、瀏覽器突然轉(zhuǎn)化率降低，則要注意設(shè)備適配性的問(wèn)題了。譬如這位老師遇到的iPhone6p 的按鈕按不了，以及上節(jié)課里，注冊(cè)第二步的頁(yè)面，注冊(cè)按鈕變成登錄而無(wú)法注冊(cè)，都是這個(gè)原因。

神秘原因

這個(gè)需要PM去看用戶(hù)原始訪問(wèn)軌跡，細(xì)查用戶(hù)的每一步。找到大致的流失問(wèn)題（如客單價(jià)很高），就可以通過(guò)訪客打通機(jī)制，”推”用戶(hù)一把。在用戶(hù)注冊(cè)時(shí)要留下個(gè)人資料，這是可以把用戶(hù)id與信息id關(guān)聯(lián)，推送信息（對(duì)應(yīng)客單價(jià)高的例子可以贈(zèng)送優(yōu)惠券），促進(jìn)下一次轉(zhuǎn)化。