運(yùn)營分享：如何高效提升轉(zhuǎn)化率？

時(shí)間：2022-05-09 19:21:01 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間：2022-05-09 19:21:01 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

關(guān)于轉(zhuǎn)化率的重要性，這里不再贅述了，相信點(diǎn)開文章的你一定了然于胸。

提到轉(zhuǎn)化率提升，自然少不了用戶細(xì)分、漏斗分析。

雖然網(wǎng)上也有不少關(guān)于漏斗轉(zhuǎn)化分析的討論，但較多的是討論如何做漏斗分析，對于如何去落地實(shí)踐落地，尋找提升轉(zhuǎn)化的方法，目前討論的還相對較少。

同時(shí)，多數(shù)討論集中于電商產(chǎn)品，非電商類產(chǎn)品討論相對較少。

電商類產(chǎn)品由于其自身屬性的特殊性，其頁面訪問漏斗和用戶決策漏斗整體上匹配度比較高，優(yōu)化起來方向也相對比較明確些。

但對于非電商類產(chǎn)品，使用一般的頁面訪問漏斗來分析優(yōu)化產(chǎn)品，可能就沒有那么輕松了，下文會(huì)具體闡述。

本篇以非電商類產(chǎn)品為例，著重于討論如何結(jié)合「用戶決策模型」，通過系統(tǒng)化的方法，高效的去提升產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率，重點(diǎn)闡述實(shí)踐落地的方法。

整個(gè)方法可以拆解為以下4步，本篇將側(cè)重于第2、3步的介紹：

1. 尋找北極星指標(biāo)
2. 關(guān)注用戶決策漏斗
3. 關(guān)注用戶決策模型
4. 灰度發(fā)布 A/B Test 驗(yàn)證方案有效性

01 尋找北極星指標(biāo)

北極星指標(biāo)也叫唯一關(guān)鍵指標(biāo)（OMTM，One metric that matters），是產(chǎn)品現(xiàn)階段最關(guān)鍵的指標(biāo)。

它應(yīng)該是與業(yè)務(wù)高度相關(guān)、且能直接衡量產(chǎn)品價(jià)值的大小，也就是可以衡量產(chǎn)品策略的優(yōu)劣。

類似于GMV，人均毛利率等這種指標(biāo)。北極星指標(biāo)不一定是一個(gè)，但不宜過多。

關(guān)于北極星指標(biāo)的選取，網(wǎng)上討論文章很多，這里不再重復(fù)造輪子了。

我們需要結(jié)合自身的業(yè)務(wù)，選取符合自身業(yè)務(wù)的北極星指標(biāo)，用于評估我們的產(chǎn)品改進(jìn)是否正向。

北極星指標(biāo)也就是我們最終需要去提升的轉(zhuǎn)化率指標(biāo)。

02 關(guān)注用戶決策漏斗

所謂用戶決策漏斗，即是用戶在你的產(chǎn)品上完成最終目標(biāo)之前，需要依次做出的子決策漏斗。

關(guān)注用戶的決策流程漏斗，能幫助我們更好的找到方向。

其與傳統(tǒng)頁面訪問漏斗的主要區(qū)別在于，頁面訪問漏斗的關(guān)注點(diǎn)在產(chǎn)品自身，而用戶決策漏斗的關(guān)注點(diǎn)在用戶。

哪個(gè)更加有效，不言而喻。

這里我們以房產(chǎn)租賃類平臺(tái)來舉例說明，這類平臺(tái)一般線上不涉及到具體交易，大多終止于電話咨詢環(huán)節(jié)。

1. 我先來看看傳統(tǒng)的「頁面訪問漏斗」，大致是這樣的



這個(gè)漏斗的缺陷至少有以下兩點(diǎn)：

1）當(dāng)我們過度關(guān)注頁面訪問漏斗時(shí)，容易陷入到對當(dāng)前漏斗各個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化，忽視了對漏斗自身進(jìn)行優(yōu)化。

有時(shí)候產(chǎn)品流程本身設(shè)計(jì)的是有問題，或者存在更加高效的流程。如果專注于當(dāng)前的頁面流程漏斗，將很難發(fā)現(xiàn)此類問題。

2）如果只關(guān)注漏斗內(nèi)個(gè)別環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率的提升，容易按下葫蘆起了瓢——顧此失彼。甚至有可能帶來負(fù)面效果，導(dǎo)致整體轉(zhuǎn)化率的下降。

比如第3步到第4步的轉(zhuǎn)化率提升，

或許是用戶更難找到自己滿意的房源了，所以只能去更多的查看房源；

又或許是用戶在列表頁看不到一些關(guān)鍵信息，只能點(diǎn)到房源詳情頁里去看，點(diǎn)進(jìn)去之后發(fā)現(xiàn)不滿意，又關(guān)掉了。

上述兩種情況，都提升了用戶的決策成本，肯定是有損轉(zhuǎn)化的。

所以，以這種漏斗導(dǎo)向來改進(jìn)產(chǎn)品，容易將產(chǎn)品帶進(jìn)死胡同。

畢竟為了完成目標(biāo)，產(chǎn)品經(jīng)理容易各式各樣的方法都去嘗試，也許有不少能提升當(dāng)前環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，但其中真正能提升漏斗整體轉(zhuǎn)化率的很可能沒有那么多。

剩下的那些無效調(diào)整，反而會(huì)增加用戶的決策成本。

2. 我們再來看看「用戶決策漏斗」，大致是這樣的



這個(gè)漏斗的優(yōu)勢至少有以下三點(diǎn)：

1）用戶決策漏斗是按照用戶的決策流程來搭建的，因此，提升每個(gè)環(huán)節(jié)的效率都可以直接帶來整體效率的提升，為整體轉(zhuǎn)化率帶來正向影響。

2）頁面流程漏斗是依托于用戶決策漏斗而設(shè)計(jì)的。

為了匹配用戶決策漏斗，可以設(shè)計(jì)出很多種不同的頁面流程，當(dāng)前線上的頁面流程可以理解為只是所有備選方案中的一個(gè)，顯然當(dāng)前這個(gè)流程可能不是最優(yōu)的。

因此，關(guān)注用戶決策漏斗是一個(gè)相對更優(yōu)的選擇。

3）當(dāng)我們聚焦于用戶的決策漏斗時(shí)，我們能站在用戶的角度去思考，可以從更加本質(zhì)的層面去思考如何去提升轉(zhuǎn)化。

用戶決策漏斗中的一個(gè)決策環(huán)節(jié)，可能會(huì)對應(yīng)著頁面漏斗中的多個(gè)頁面流程。

比如「找到平臺(tái)后訪問著陸」這個(gè)決策環(huán)節(jié)，

用戶有可能決策在任何頁面，而不一定是我們預(yù)想流程中的首頁或者列表頁。也可能在樓盤頁、房源詳情頁、專題頁等等。

再比如「尋找合適的房源」這個(gè)決策環(huán)節(jié)，

用戶有可能通過搜索、列表頁篩選來尋找房源，也能通過樓盤頁面來找特定樓盤的房源，還能通過詳情頁推薦/列表頁推薦來尋找算法推薦的房源等等。

有沒有發(fā)現(xiàn)當(dāng)聚焦于決策流程后，思路會(huì)開闊和清晰很多？

我們需要關(guān)注的核心點(diǎn)就是用戶在這個(gè)決策環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率。

一切能有助于提升用戶在這個(gè)環(huán)節(jié)的決策轉(zhuǎn)化率的都可以去做。

也許是對現(xiàn)有模塊的優(yōu)化，也許是打造一個(gè)新的模塊，對現(xiàn)有頁面流程做全新調(diào)整，只要能提升用戶在相應(yīng)決策環(huán)節(jié)上的轉(zhuǎn)化率，都可以去做。

03 關(guān)注用戶決策模型

對于第2點(diǎn)中提到的用戶的每一個(gè)決策環(huán)節(jié)，思考這個(gè)問題：

用戶在該環(huán)節(jié)的決策模型是什么？

可以通過下面4個(gè)問題來大概評估用戶的決策模型：

1. 用戶在當(dāng)前環(huán)節(jié)，最重要的目標(biāo)是什么？
2. 用戶為了完成其目標(biāo)，需要完成的最重要的任務(wù)是什么？
3. 哪些可能是激勵(lì)用戶「完成當(dāng)前環(huán)節(jié)并進(jìn)入下一環(huán)節(jié)」的主要因素？找出最重要的三個(gè)。
4. 哪些可能是導(dǎo)致用戶「放棄當(dāng)前環(huán)節(jié)并離開」的主要因素？找出最重要的三個(gè)。

以上4個(gè)問題，可以結(jié)合自身對業(yè)務(wù)的理解，再結(jié)合業(yè)務(wù)調(diào)研、用戶調(diào)研的方式來收集結(jié)論。

完成上述幾個(gè)問題，一般就能有產(chǎn)品改進(jìn)的方向了。

我們再以「尋找合適的房源」這個(gè)環(huán)節(jié)為例：

1. 用戶在這個(gè)環(huán)節(jié)最重要的目標(biāo)是找到匹配自身需求的房源（以下簡稱合意房源）；
2. 最重要的任務(wù)是，在篩選/搜索房源，查看房源信息；
3. 較為容易的找到合意的房源、有較多合意的房源可供選擇、能較為輕松的判斷房源是否合意、房源都是真實(shí)且在租的，這些可能都是激勵(lì)用戶完成當(dāng)前環(huán)節(jié)，進(jìn)入下一環(huán)節(jié)的重要因素；
4. 篩選流程復(fù)雜、搜索召回結(jié)果差、信息架構(gòu)混亂，這些可能都是導(dǎo)致用戶放棄當(dāng)前環(huán)節(jié)并離開的重要因素。

我們再結(jié)合自身理解和調(diào)研情況，對各個(gè)因素設(shè)立影響權(quán)重，綜合下來便是用戶在該環(huán)節(jié)的決策模型。綜合用戶在各個(gè)環(huán)節(jié)的決策模型，就是用戶在你的產(chǎn)品上的整體決策模型。

接下來就是到具體的產(chǎn)品方案層面了。

我們結(jié)合用戶的決策模型，加強(qiáng)決策模型中的正向激勵(lì)部分的正面效應(yīng)，減少?zèng)Q策模型中負(fù)面因素帶來的負(fù)面影響。

按照這個(gè)大的方向來開展，最終用戶的決策轉(zhuǎn)化自然能提升。

比如，針對「較為容易的找到合意的房源」這個(gè)因素，我們可以做千人千面，個(gè)性化推薦；針對「有較多合意的房源可供選擇」這個(gè)因素，我們可以去驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)將更多的房源收錄到平臺(tái)類等等。



04 灰度發(fā)布 A/B Test 驗(yàn)證方案有效性

在第3步中，針對用戶的某個(gè)決策環(huán)節(jié)，我們評估出了用戶決策模型，并找到產(chǎn)品改進(jìn)的方向。

進(jìn)而我們可能會(huì)研究出幾套方案，并決定上線其中一套方案。

但究竟我們的方案有沒有效果？多個(gè)方案中哪個(gè)方案更優(yōu)呢？

很多時(shí)候我們很難明確一個(gè)方案上線后是否真的有效、或者多個(gè)方案里到底哪個(gè)更優(yōu)。

這時(shí)就需要祭出我們的神器「灰度發(fā)布」和「A/B Test」了。

1. 灰度發(fā)布，就是只對產(chǎn)品的一部分用戶上線新方案

灰度發(fā)布可以避免新的產(chǎn)品方案在被驗(yàn)證有效前，對太多用戶造成影響。

微信就經(jīng)常采用灰度發(fā)布來實(shí)驗(yàn)新功能，比如近期的視頻號，剛開始就是灰度發(fā)布的。

如果我們只有一個(gè)備選方案，采用灰度發(fā)布，也就相當(dāng)于對新方案和當(dāng)前線上版本進(jìn)行了「A/B Test」。

2. 「A/B Test」就是對多個(gè)產(chǎn)品方案同時(shí)發(fā)布上線，然后根據(jù)數(shù)據(jù)反饋確定最終方案

也就是讓用戶來投票選擇。

它可以很大程度上避免我們的拍腦門決策。

網(wǎng)上對「A/B Test」的介紹已經(jīng)很多了，這里就也不再重復(fù)造輪子了。

需要注意的是「A/B Test」設(shè)計(jì)之初一定要考慮好后續(xù)的歸因，也就是能知道哪個(gè)地方的調(diào)整也可能帶來正向效果。

所以，方案有效性的驗(yàn)證方法就是，結(jié)合灰度發(fā)布和「A/B Test」，再依據(jù)我們的北極星指標(biāo)來評估判斷。

哪個(gè)方案能給北極星指標(biāo)帶來更多的增長，哪個(gè)方案就是優(yōu)勢方案。

在評估出優(yōu)勢方案后，也能進(jìn)一步驗(yàn)證究竟哪些是用戶在決策過程中更關(guān)注的因素，我們再去想辦法持續(xù)的加強(qiáng)它即可。

如果我們的所有方案數(shù)據(jù)都不太理想，那就要考慮下是否是我們評估出來的「用戶決策模型」有問題，或者是產(chǎn)品方案沒有解決用戶真正關(guān)注的因素。

05 寫在最后

以上我們以房產(chǎn)租賃類平臺(tái)為例，介紹了提升轉(zhuǎn)化率的系統(tǒng)方法。

最后，我們再來總結(jié)下，整體上可以分為4大步：

1. 尋找北極星指標(biāo)
2. 關(guān)注用戶決策漏斗
3. 關(guān)注用戶決策模型
4. 灰度發(fā)布 A/B Test 驗(yàn)證方案有效性

其中第1、3步的難度相對大些，第2步次之，前三步完成了，第4步一般可以水到渠成。

核心是要找對方向，找到用戶的決策漏斗和決策模型，以上兩點(diǎn)找準(zhǔn)后，產(chǎn)品方案自然就可以有效的設(shè)計(jì)出來了，再搭配灰度發(fā)布和A/B Test，產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率的提升自然更加高效。

在實(shí)踐中，有時(shí)可能需要對用戶進(jìn)行細(xì)分，因?yàn)椴煌挠脩羧后w，其決策漏斗可能會(huì)有些差異。

這里為了闡述方便忽略了這一部分。

實(shí)際應(yīng)用中，我們在確定用戶細(xì)分規(guī)則后，針對每個(gè)細(xì)分用戶群體，分別開展上述2、3、4步即可。

這套方法對于B、C端產(chǎn)品是通用的，B、C端只是客戶/用戶的決策漏斗和決策模型有所差異，本質(zhì)相通。

作者：候機(jī)搏發(fā)