转化分析深度解析：超越转化漏斗，掌握流量价值最大化策略
转化分析是我谈论最多的领域。五六年前，当我谈到这个问题时，人们并不太在意，因为当时交通还不算什么。如今，大家似乎都开始意识到，在地上钻个洞就能喷出石油的日子似乎离我们越来越远了。如果我们不学会挤压流量的价值，利润就会离我们越来越远。一旦说到用什么方法进行转化优化分析，大家肯定都会说同一句话：转化漏斗！但当我们真正去做的时候，我们会发现转化漏斗只能帮助我们指出一个（或多个）位置的问题（严格来说，这些位置应该被页面或应用程序取代）。至于存在哪些问题，如何分析？ ，如何解决这些问题仅靠转化漏斗是完全无法解决的。换句话说，转化漏斗只是转化分析的第一步。解决转换问题还有很长的路要走！
本文想带你进入转化漏斗之后的世界，看看构建了转化漏斗之后我们还应该做什么。
建立转化渠道后该怎么做
有一个案例在网上经常被提及。航空公司转型存在很大问题。 100人进入预订流程，最终只有约2人完成预订。相信听过我课的同学都会对这个案例很熟悉。印象非常深刻。
本例解决问题的方法非常清晰直接：
1. 建立转化漏斗，查看转化过程中哪个页面流失的用户最多。
2、如果有一个清晰的用户流失页面，那么我们就可以找出这些流失的用户去了哪里——既然他们没有继续向购买方向转化，那么他们又去了哪里？
至于上面第一步分析的实现，我们实际上是构建了一个转化漏斗。现在几乎每个分析工具都有这个功能——直观且高效。
关于上面分析的第二步的实现，我在课堂上建议大家使用“下一页”报告。至于使用这份报告进行分析的具体原因，我先尝试一下，这里就不一一列举了。
第二步，获取下一页报表数据后，我们只能看到两类情况。
第一种情况，用户没有进入下一个转换步骤，而是转到网站的其他页面，或者返回到上一个转换步骤。这种情况比较常见。因为我们知道用户去了哪里，所以我们有针对性的优化方法。有详细的方法和案例介绍。让我们在这里简要回顾一下它们。分析方法主要依靠用户转化过程中的路径分析和（可用性）分析。
第二种情况，用户没有进入下一步转换，也没有进入其他页面，而是直接从这一步转换离开网站！
第二种情况也很常见，甚至更常见！但我们常常很无奈，因为一旦用户直接离开，所有的行为都戛然而止，所有的分析都超出了我们的能力。
上述分析方法如下图所示：
如果用户直接来自转化流程
离开网站（或应用程序）
用户在转化过程中直接离开网站似乎表明了某种强烈的情绪——突然的负面情绪，比如厌恶。
例如，在下图中我们似乎看到了如此强烈的情感：
图片：点击小图可查看高分辨率原图
从用户的阅读折线图来看（上一篇文章：有详细解释过什么是阅读折线图，简单来说，上图红框内的65%表示有65%的用户滚动了页面并浏览了以及红框下方的38%，说明只有38%的人浏览到了页面的这个位置）可以看出，人们看到“15000”之后元/年”的页面广告，大多数人失去了继续浏览该页面的兴趣（yong）qi）。如果有很多人在此页面上离开该网站，很容易理解，也许价格因素使人们望而却步。
当然，成熟的优化器会使用AB测试方法来确保不出问题。
分析转化的本质其实就是细分。构建转化漏斗是一种细分，是按照转化的步骤进行细分。但问题是转化渠道的最小步骤是页面（或应用程序）。这里有一个问题。一个页面并不是最小的转换步骤，因为一个页面可能包含多个用户需要操作的转换步骤。因此，转化漏斗法本身并不是最小分解步骤的分解。这还不足以让我们定位真正的问题。这也是为什么仅仅构建转化漏斗不足以帮助我们优化转化的一个重要原因。
有一种情况我们经常见到。在转化过程中，我们显然会遇到一个非常典型的“转化损失页面”。很多用户到达这个页面后，就不再继续转化或者前往其他网页。相反，直接离开该网站！如下图：
该页面是转换过程中的关键页面。用户在购买过程中必然会进入这个“”页面，在这里可以配置自己需要的服务，并且根据配置的服务，网站会提供不同的价格。进入该页面意味着用户确实对该产品感兴趣。从设计上来看，这个页面有一个非常好的创新，因为人们可以任意组合自己的需求，这使得人们能够以最合适的价格购买他们最需要的服务，而不必为他们不需要的服务付费。对客户来说是一个周到的计划，但似乎适得其反。用户并不真正买账。 43.5%的用户在到达此页面后会离开网站。
如果我们用转化漏斗来分析，我们就很容易定位问题：页面上肯定存在某种“不安”的因素，导致了大量的人流失。此页面有问题。
但仅此而已，因为人们从这里离开网站，而转化渠道无法告诉我们更多信息。
在这种情况下，我们必须仔细观察用户的行为。如前所述，转化漏斗并不是更细粒度的细分。我们需要进一步细分用户行为。
https://img2.baidu.com/it/u=182301631,2762040293&fm=253&fmt=JPEG&app=138&f=JPEG?w=800&h=1070
这种情况下，使用一个描述用户页面交互行为的工具——热图就更合适了。现在，该页面的热图如下所示（使用白金分析工具）：
正如您在图片中看到的那样，人们确实使用了很多产品配置工具。左边的两个可拖动滑块和右边的货币单位切换用得很多。然而，最终，他们点击了下面的绿色按钮“注册”。到免费试用”的情况比较少见（这个按钮没有显示红色点击状态，说明点击这个按钮的人不多）。
用户点击热图告诉你转化漏斗无法告诉你的事情——人们愿意与页面互动，但人们不愿意“免费注册”。
用户不会直接告诉你为什么他们不愿意点击绿色按钮，但我们至少知道人们对产品的配置感兴趣——用户看到这个页面后并没有离开，他们有深入的互动（另外到热图，你还可以在这个页面查看停留时长（这里我就不截图了），他们只是不想点击按钮进入下一步。
我们猜测用户不高兴的原因可能是： 1、明明是在说，但是按钮却是免费试用，这让用户相当困惑。 2、过于灵活的配置方式可能会让用户对价格犹豫不决，从而影响购买决策。购物心理清楚地表明，这是每个人都不同程度地存在的“选择恐惧症”。 。与戴尔等网站对自己电脑的配置选项有限不同，这款产品和服务配置的选项确实太多，很容易让用户犹豫不决。
新设计消除了上述创造性方法，转而采用更平淡的方法。但这种方法几乎所有公司都在使用，看起来也不无道理。应用这个老式页面（如下图）后，退出率下降到20%左右，最终转化率增加了一倍多。
这个例子似乎确实说明了没有转化漏斗是不行的，但是光有转化漏斗是不行的，因为你仍然不知道问题出在哪里，直到你有更详细的、真正能帮助你的用户数据。让我们看另一个例子：
转换过程中的最佳步骤是什么？ ——多走多少步好还是少走多少步好？
记得很多年前，大家都有一个共识（当然今天看来这个共识是不正确的），那就是既然每一步转化都会失去一些用户（转化漏斗的每一步都会失去用户），那么我们应该做什么？既然需要这么多步骤，我们就应该减少转化步骤，让用户快速进入最后的转化阶段。
这种想法之所以是完全错误的，是因为转化漏斗并不是我们提供给消费者的东西，而是存在于消费者自己的心里。即使你只为你的转化设置了一步，让消费者在一页上完成所有操作，你仍然可能无法显着提高转化率。人为减少步骤并不会加速消费者内心接受的过程。相反，从根本上减少转化过程中的步骤会损害购买体验，甚至降低转化率。
关于步数没有教条。只有与消费者心目中的转化漏斗一致，才能达到最佳的转化体验。所以，千万不要盲目相信理论，实践才会给你真知。考虑以下示例：
这是一个典型的网站，不使用多个购物步骤（见下图），并且在PC和移动设备上具有完全一致的体验。这是一种一步（页面）完成整个购物转化的好方法吗？
是好还是坏取决于用户的行为是否符合你的期望。答案似乎很清楚。 PC端，用户从该页面到产生订单的转化率为23%，而移动端仅为11%，不到PC端的一半。
整个购物流程在一个页面上完成。并不是没有转换步骤，而是几乎所有步骤都浓缩在一页上。因此，上面的例子并没有减少转换过程中的步骤，它只是减少了翻页次数！还有一些情况可以真正减少转换步骤。这个我会介绍给朋友们的，这里就不详细说了。
在这个例子中，减少翻页次数是不是对用户友好？看两张数据图。第一张图为PC用户在该页面的交互；第二张图片较小，显示了移动用户在此页面上的交互。可以单击这两个图像来查看完整尺寸。
上图：PC用户交互
上图：移动用户交互
对比PC端和移动端用户的交互，移动端流量相对较小，因此热点不是很明显。然而，浏览线路显示两者之间存在很大差异。 69% 的 PC 用户浏览到页面底部的红色按钮，而只有 39% 的移动用户浏览。这种差异强烈表明移动用户体验不好，网站还没有适应移动端，在一个页面中填写所有步骤对于移动端来说太长了！显然，这在PC端不是问题，但在移动端，用户就不再适应了。最好的解决方案是在移动端重新设计购物流程，将这个页面拆分为三个页面，以便用户可以更从容地在屏幕上进行交互。
这就是为什么我们说没有固定的规则，最好的转化一定来自最好的体验。页面长度的增减、元素的配置等都不是一成不变的，它们都来自于用户而不是老板的经验。
不同人群的转变故事看起来有所不同
我很久以前就写过关于分析中细分的重要性的文章。我们经常使用宏观方法来分析转化。看转化漏斗也是看所有流量的转化漏斗，但分析分段流量的转化很多时候更重要。
由于流量的变化（来自不同来源的流量背后的人），转化率也会有很大差异。例如下面的例子（点击下图查看大图）：
对于产品详情页来说，不同搜索关键词带来的流量，用户行为存在巨大差异。
如果我们上面提到的转化分析方法也是基于分段流量进行分析，那么数据可能会有很大的差异。通常，我们使用以下方法来细分人群进行转化分析：
方法一：根据流量来源的差异进行细分。这是最直观的方式。通常我们不仅按照流量的大类进行细分，还会进一步细分流量大的流量渠道，比如SEM或者SEO。
方法二：根据（营销活动，典型如促销、新品发布等）进行分段转化分析。
https://img0.baidu.com/it/u=4047613152,3735933443&fm=253&fmt=JPEG&app=138&f=JPEG?w=477&h=509
方法三：根据流量的新鲜度和忠诚度进行细分。在我的课堂上，在介绍应用内购买的转化分析时，我也介绍了相关案例。对于电商来说，一个普遍的现象是70%的收入来自于30%的购买过的顾客，因此如何让人们进行首次购买非常重要。细分新流量并分析其转化对于优化整个业务具有重要意义。
方法四：按区域细分。这个就不多说了。这也非常直观。
方法五：按照创意类别、落地页、站内推广等进行细分。这种方法与细分流量来源类似，不再赘述。
分割的方法并不复杂。然而，当我们进行细分转化分析后，我们面临的结果可能会很困难：不同细分群体的转化状况存在巨大差异！遇到这种情况该如何处理呢？
简单来说，处理方法就是针对不同人群采取不同的转换配置，即：页面布局和元素的差异化；转换过程的差异化；引起的差异（促销、产品介绍等）；另外，Web端和App端都可以设置动态页面，促进不同类型流量的转化。
总结
面对转型，我们其实有很多武器可以使用。但同样的道理还是一样的，那就是我们要知道用户在转化过程中的交互是什么样的，是看转化漏斗（宏观交互行为），还是看热图（微观交互行为）或者看微观转化，或者采用更细分的方式，本质上是对用户转化交互的深入理解和分析。转化优化并不困难，理论上转化优化没有所谓的“终点”。一旦掌握了基本方法，无论你处于什么样的转换场景都适用。也欢迎朋友们提出自己的好方法！
最后，谢谢大家，祝朋友们晚年快乐！祝大家鸡年幸福快乐，事业有成！
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关于宋老师
宋星是中国网站分析创始人，互联网营销和产品数据分析优化领域顶级专家，全球最大广告公司之一法国阳狮媒体集团数据解决方案总经理，WAW（网站分析）创始人星期三）中国。
宋星曾任百度广告商业务咨询总经理、Adobe大中华区首席业务顾问。在Adobe任职期间，他曾在中国、澳大利亚和美国工作，为中国、澳大利亚和东南亚的客户提供产品业务咨询、网络营销分析和网站分析服务。在加入 Adobe 之前，宋星被任命为传媒集团监控分析业务负责人（并购负责人）。此前，他曾担任传媒集团旗下浩腾媒体北京的高级分析经理。在加入集团之前，宋星曾在IPG集团旗下MRM北京担任团队领导和分析师顾问。
宋星服务过的客户包括（按时间顺序排列）IBM、Intel、HP、RB、SGI、AMP、搜狐视频、OPPO等全球领先企业。
宋星，中国网站分析科学的推动者，WAW（）中国网站分析创始人，CWA创始人，北京航空航天大学软件学院特聘教授，百度认证委员会专家委员，钻石讲师。
中国网站分析博客被网络营销分析大师先生在《Web 2.0》一书中推荐为全球15个值得阅读的网站分析博客之一。
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