要想怎樣讓用戶更好地使用我的產(chǎn)品石挂，更好地提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化。這里會(huì)遇到很多實(shí)際問題险污，比如說：

為啥運(yùn)營天天在導(dǎo)流痹愚，但產(chǎn)品的用戶量還是上不去？

怎樣讓產(chǎn)品轉(zhuǎn)化（服務(wù)/產(chǎn)品購買）更好蛔糯？

這個(gè)新功能上線效果怎么樣拯腮？

兩個(gè)產(chǎn)品方案，哪個(gè)好蚁飒？

以交易類產(chǎn)品流程的用戶行為為例：流量從各個(gè)渠道過來动壤，到達(dá)我們的落地頁，感興趣的用戶開始瀏覽頁面淮逻，甚至開始走購買流程琼懊，直到最后購買成功，在這個(gè)過程中爬早，市場哼丈、產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營要充分利用工具獲得更好的轉(zhuǎn)化。

接下來我們就按照轉(zhuǎn)化的流程進(jìn)行拆解：

首先筛严，保證流量的來源是好的醉旦，如果流量的來源是有問題的，就很難轉(zhuǎn)化下去,比如來的用戶根本不是目標(biāo)用戶桨啃，我們看到用戶來了车胡，但是他轉(zhuǎn)化不下去照瘾。

其次匈棘，保證用戶在產(chǎn)品內(nèi)的轉(zhuǎn)化流暢，不因?yàn)槟K設(shè)置网杆、BUG等問題無法繼續(xù)下去羹饰，成為流失用戶伊滋。

如何做好渠道流量的轉(zhuǎn)化分析？

在最開始衡量渠道導(dǎo)流能力的時(shí)候队秩，我們可能更多看的是流量的數(shù)量笑旺。接下來我們可以看到更多的數(shù)據(jù)指標(biāo)，包括跳出率馍资，停留時(shí)長筒主，瀏覽頁面來衡量流量的情況。但是鸟蟹，這些指標(biāo)都是輔助性指標(biāo)乌妙，可能一個(gè)渠道的跳出率并不低，但是你不能保證這個(gè)渠道的轉(zhuǎn)化一定是好的建钥。

所以藤韵，我們需要將流量來源與轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在一起，這是精細(xì)化運(yùn)營的基礎(chǔ)熊经。

跳出率是指在只訪問了入口頁面（例如網(wǎng)站首頁）就離開的訪問量與所產(chǎn)生總訪問量的百分比泽艘。

1.渠道轉(zhuǎn)化分析

這里的轉(zhuǎn)化可以是產(chǎn)品轉(zhuǎn)化，比如注冊镐依，也可以是下單支付成功匹涮，還可以是用來判斷分析渠道質(zhì)量的一些用戶行為：收藏了商品、點(diǎn)贊槐壳、查看了評論等等然低。用戶在產(chǎn)品內(nèi)的行為越多，轉(zhuǎn)化越多务唐，就越可能留存下來雳攘。

這時(shí)，我們就需要一些數(shù)據(jù)來進(jìn)行評估绍哎。

如何拆解轉(zhuǎn)化步驟来农？

當(dāng)用戶通過各個(gè)渠道過來，進(jìn)入到產(chǎn)品內(nèi)后崇堰，我們就開始拆解產(chǎn)品內(nèi)的轉(zhuǎn)化步驟沃于，尋找優(yōu)化的空間。

拆解轉(zhuǎn)化步驟有兩種方法：

縱向按照過程拆解海诲，研究注冊完成的數(shù)量繁莹，購買成功的成單量；

橫向按照維度和人群拆解特幔，轉(zhuǎn)化的結(jié)果與預(yù)期有出入隐轩，這時(shí)進(jìn)行橫向拆解弯汰，對比分析。

用戶轉(zhuǎn)化流失的四大原因和對策

不同的轉(zhuǎn)化步驟的流失原因各不相同厢塘，有的是因?yàn)槲Σ粔虼猓袝r(shí)是使用過程中遇到了問題。

第一類：需求不匹配

需求不匹配分多種情況，一種是產(chǎn)品能激發(fā)用戶需求，但是用戶沒有看到循诉；另一種是產(chǎn)品就是沒有滿足用戶的追求。

如果我們的產(chǎn)品能激發(fā)用戶的需求撇他，但是用戶卻沒有看到茄猫。這時(shí)候我們需要讓用戶在合適的位置看到合適的內(nèi)容。我們可以通過重點(diǎn)位置數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和熱圖分析網(wǎng)站上用戶的點(diǎn)擊行為困肩，找到黃金位置划纽，把最合適的內(nèi)容。

如果用戶的需求未被滿足锌畸，那么就有必要分析一下這部分需求勇劣。事實(shí)上，有過搜索不到結(jié)果經(jīng)歷的用戶比你想象得多蹋绽。我們可以通過統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站搜索無結(jié)果頁的搜索詞信息芭毙，可以知道用戶未被滿足的具體需求。同時(shí)與搜索框搜索次數(shù)進(jìn)行對比卸耘，衡量是否針對這部分需求做專門的內(nèi)容、服務(wù)粘咖、產(chǎn)品建設(shè)蚣抗。

第二類：產(chǎn)品功能/服務(wù)/商品不合預(yù)期

碰到產(chǎn)品的功能、服務(wù)或者商品不符合用戶預(yù)期的情況瓮下，可以分析產(chǎn)品內(nèi)的各種幫助用戶轉(zhuǎn)化的功能是不是沒有起到正向作用翰铡。這時(shí)可以把做過某一個(gè)操作的用戶分群，比如電商平臺把看過商品評論頁的用戶做出分群讽坏，來驗(yàn)證評論是不是對最終的轉(zhuǎn)化有促進(jìn)作用锭魔。

如下圖，看過評論的用戶注冊完成的轉(zhuǎn)化率（下圖右側(cè)）是53.1%路呜，是高于總體的迷捧；如果反而比總體低，那評論這里的一些設(shè)置就可能出現(xiàn)了問題

第三類：可用性交互體驗(yàn)問題

常見的情況是設(shè)備或?yàn)g覽器不適配胀葱，在分瀏覽器或設(shè)備的維度區(qū)分的時(shí)候漠秋，轉(zhuǎn)化率很低，及時(shí)發(fā)現(xiàn)定位和修復(fù)問題抵屿。

第四類：其他用戶流失原因

排查后發(fā)現(xiàn)上述都沒有問題時(shí)庆锦，就需要查看用戶的原始訪問軌跡，有的用戶走完了大部分的轉(zhuǎn)化路徑轧葛，但是最后一步就是放棄了搂抒，如果這樣的用戶很多艇搀，就需要結(jié)合具體的產(chǎn)品去看。

對于客單價(jià)過高求晶，用戶在這一步猶豫的情況中符，這時(shí)我們需要推一把用戶。需要打通用戶行為和用戶ID誉帅，然后進(jìn)一步有針對性地運(yùn)營淀散；比如說對這些用戶發(fā)一些代金券或者優(yōu)惠券，刺激轉(zhuǎn)化蚜锨。