在流量越來越貴的今天，通過購買流量實現用戶增長，進而提高收入的方式越來越不划算。而在流量有限的前提下，提升產品轉化率，讓流量發揮最大價值，才是性價比最高的方式。以下是筆者根據所做的視頻付費產品，總結的關於提升整體轉化率的方法。
提到轉化率，就一定要說產品和運營日常都會使用的漏斗模型，用於分析各個步驟的轉化情況，但是，我們通常所做的漏斗模型會相對簡單，只是起到分析最後結果的作用。
實際上，當我們建立起精細的漏斗地圖時，它能幫助我們清晰的瞭解產品的每個細節並使我們在進行產品優化時，做到有的放矢。
一、整理頁面漏斗和操作漏斗
首先我們要明確我們整體的頁面層級有哪些，按照流程整理出來，並明確上下級頁面的轉化情況及所代表的意義。
以視頻點播付費產品為例，整體可分為五個層級：
- 第一級：點播一級頁面。包括各類影片推薦、活動推薦、專題推薦、欄目入口、排行榜入口。這級頁面到下級頁面的轉化情況就說明我們推薦的這些影片是否符合用戶口味，運營活動和專題是否能夠吸引用戶，我們所創建的這些欄目排序是否合理、欄目名稱和樣式是否讓用戶有點擊慾望；
- 第二級：中間頁。包括搜索頁面、欄目列表頁、活動列表頁、排行榜頁等。這級頁面的轉化情況說明了我們的搜索效率是否夠高，搜索結果是否是用戶想要的，搜索推薦是否能夠吸引到用戶；欄目列表排序與推薦是否高效合理等；
- 第三級：詳情頁。包括影片介紹、選集、試看、訂購入口、相關影片、演員、導演推薦等。這級頁面的轉化情況就說明了詳情頁信息是否足以支撐用戶消除心理疑慮，讓其決定進入訂購。當這個頁面數據不高時，就得考慮增加強有力的輔助信息幫助用戶做決策，例如增加豆瓣評分、增加經典影評、影片所獲獎項等；
- 第四級：訂購頁。包括付費產品包、支付方式、掃描二維碼等。這級頁面的轉化直接說明訂購操作是否流暢、流程是否足夠精簡、有無支付問題；
- 第五級：復購。則是指該用戶再次購買的情況。
但是，頁面層級無法統計到數據，我們需要通過對各類操作、按鈕進行埋點，來統計我們需要的各個數據指標，所以我們建立的轉化漏斗，是基於操作步驟的埋點數據統計而來的。例如下圖，是用戶從點播欄目入口到最後觀看的操作全流程，通過對這些操作埋點，就可得出這條主流程的漏斗數據。
當操作流程建立後，我們發現這種漏斗並沒有較大的指導意義，有三個重要問題需要解決：
- 我們通常查看的是頁面間的轉化率，優化也是針對頁面，統計的卻是操作步驟的數據，這兩者並不重合；
- 在實際產品中，經常會出現流程的擴散或收斂，不同流程纏繞一起的情況，對我們做精準的產品優化和分析會造成麻煩；
- 當我們單獨對一條流程進行分析時，往往是盲人摸象，沒有整體，例如我們提升了一個頁面某個入口的轉化，但實際是因為搶奪了同一頁面其他入口的流量，對我們整體轉化率的提升一點幫助都沒有，白白浪費人力。
面對以上幾個問題，我們需要用新的方式來解決這些問題。
二、合併頁面漏斗及操作漏斗
為了有更具指導意義的漏斗模型幫助我們做優化，我們需要以頁面流程為主體，操作為連接，將這兩種流程全部整合起來，建立精細的漏斗地圖，從而對我們的頁面、操作以及兩者之間的關係有系統全面的認識。
通過這張圖，我們就可以清晰地看到每個層級包括哪些頁面，頁面及操作流程，頁面間的跳轉是通過哪些操作進行連接，每個頁面流量的入口與出口。
統計各埋點數據後，我們就可以把各個頁面的停留時長、跳出率，各個操作的點擊轉化數據標記上去，這樣不僅可以縱向地瞭解到每個層級的轉化率，還可以通過橫向對比，直觀的看出多個同級頁面分別獲取的流量和用戶停留時長，進而清晰的知道用戶喜好，分析原因。
當我們完成產品優化後，利用這張圖就能從整體分析比對優化結果了，例如我們發現優化後“選集頁”的轉化率上升了，不是因為搶奪了“試看頁”和“購買”的流量，而是跳出率的降低。
但是，在做更進一步分析時，仍有一個問題沒能解決：那就是對於同一部影片，它可能列表裡有，專題也有，排行榜也有，那如何判斷哪種形式效果更好呢？另外，對於不同的專題樣式，又如何判斷哪種樣式好呢？
三、建立精準流量標記
要解決上述問題，需要清晰地瞭解每種形式全流程下來的轉化情況，能夠在這些不斷擴散和收斂的流程中找到一條清晰且對應的脈絡，這個時候就需要我們在埋點的時候，對每個上級頁面流向下級頁面的流量加上後綴，用以區分。
從二級頁面開始，以“搜索頁”和“排行榜頁”的流量為例，將“搜索頁”流量加上“_Ser”，將“排行榜頁”流量加上“_List”，當“搜索頁”流量經過“搜索結果頁”後，這部分就需要加上“_Ser_Result”作為標記，流量收斂到詳情頁，再分散出來時，就能清楚的知道下一層級的流量組成，並在此基礎上繼續進行標記。
對於這種標記方式，需要注意的是：在流程發生擴散時才需要增加後綴，而當所有流量都收斂到一個頁面，如此處的“詳情頁”，再出來後就無需增加所謂詳情頁的標籤。
通過這種方式，我們就可以對同一層級，不同形式效果，同一功能，不同樣式效果做精確的分析判斷了。
同理，在此基礎上，我們可以做進一步的精細化運營，將用戶群切片後，對每類用戶加上特定標籤，利用這個漏斗地圖，就能清晰的看出不同類型的用戶側重點、功能使用差異等多種信息，對產品和運營的工作帶來極大幫助。
題圖來自Unsplash，基於CC0協議
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