前LinkedIn高级经理：产品经理该如何用数据分析提升转化率？

以GrowingIO的注册转化为例，最近我们通过很多渠道推送了很多干货文章，吸引力很多用户。我们发现很多用户是通过移动端来关注我们的，于是我们借助【用户分群】功能，分别筛选来自iOS和安卓来源用户，有区分地研究这些人群的特点，以便做针对性的产品改进和内容优化。

（二） 提升产品的体验与流畅性

定义好用户人群后，我们需要认真关注转化流程的用户体验。改善用户体验的方法很多，如调配按钮位置、界面的颜色，或者进行整体的改版、产品交互等等，这里面细节决定成败。

互联网企业需要迅速迭代、改进产品，不断提升产品的用户体验；这是一个不断试错的过程。在这个过程中需要一些工具来搜集和分析用户的行为数据，GrowingIO本身就提供这个功能。我们经常会提到，GrowingIO是无埋点数据采集，那么无埋点数据采集和分析的优势在哪里呢？以前运动员在操场上比赛，需要设立很多机位定点一张一张拍摄运动员的状况。那么我们就是一个全量的数据采集，将整个运动场摄影下来，每个运动员的每一步、他的呼吸都记录下来。这个全量采集的数据就可以帮助我们去优化一个产品或者改进运营流程，这对互联网企业是很重要的过程。

（三）优化转化路径

我们常说的转化路径或者漏斗分析其实是同样一个东西，但是不同行业有不同的转化路径。电商、OTA、O2O行业最终的下单量是视为转化的。而对SaaS，社交类，我们往往将注册人数作为一个转化点。我们需要了解一个用户经历了哪些步骤，最终完成了这些转化。转化的过程中给予了用户足够的决策信息，过长的转化路径，会导致用户的流失，但也不是越短越好。

我们以GrowingIO的技术博客为例，我们想了解一个用户在经历了哪些步骤后完成转化。下图展示了一个博客浏览者的转化过程：看到我们的博客文章，感兴趣点击了注册；注册手机号，验证号码；补充基本信息；注册成功。我们借助漏斗转化分析的思路，分析了用户每一步的转化率，以帮助更好的优化注册流程，提升转化率。

了解了转化流程后，我们也可以进一步拆分这些步骤，了解不同用户群体之间的差异。在这个过程中我们会发现很多所谓的转化点、分析点，这些分析点都会帮助我们很好地提升转化。以上面的注册转化为例，我们通过【用户分群】功能分析不同类型浏览器用户的转化差异。我们发现总体的转化率是11%，但是其中safari仅为1.59%。

这是一个非常严重的问题，做产品的同学一看就知道转化点在哪里，我们需要从哪里着手。我们借助我们GrowingIO自己的产品也来分析反复应用和分析，根据不同的分析结果去优化转化路径。

（四） 关注复购与增购

对于电商类平台，用户的回访、复购和增购是非常重要的指标。像淘宝、京东这样，用户可能几天就复购一次；而像OTA(在线旅游)这样平台上的用户的复购周期就会比较长，可能几个月半年才一次。复购是一个非常重要的指标，其本质就是留存，我们需要关注并优化它，有利于提升整体的转化率。但是复购这东西并不是对对所有平台都那么重要，比如SaaS产品，注册一次就够了，我们线下去和客户沟通就好。

另外，复购和留存问题，我们知道它是可以直接影响转化本身的。新用户的获取成本比较高，而老用户的留存和复购成本远远低于新用户，所以从成本的角度考虑也是一个非常划算的事情。

｜总结分析

首先，对于业务本身和用户的了解，是我们进行转化的核心。只有针对性的了解用户，针对不同的业务，我们才可能制定出不同的优化方案。

第二，在转化分析的过程中要发现问题。在我们转化的流程、路径中，找到那些可以证明这个流程有问题的数据，接下来才能制定出不同的优化方案。

第三，提出假设，迭代试验，检验假设。在这个过程中，产品、运营和市场同学需要更加灵活的思维，借助一定的工具去迅速尝试不同的内容。

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（编辑：应用网_镇江站长网）

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