什么是转化分析？（分享转化步骤的分析和转化率趋势的监测）

在互联网产品和运营的分析领域中，转化分析是最为核心和关键的场景，以电商网站购物为例，一次成功的购买行为依次涉及搜索、浏览、加入购物车、修改订单、结算、支付等多个环节，任何一个环节的问题都可能导致用户最终购买行为的失败。在精细化运营的背景下，如何做好转化分析俨然成为一门学问。

什么是转化？当用户向您业务价值点方向进行了一次操作，就产生了一次转化。这里的业务价值点包括但不限于完成注册、完善用户信息、完成一次购买等等。每一次大的转化都包含若干个小的转化环节，我们一般使用转化漏斗来展示这一过程。

基础分析：转化的每一步都需要打磨

转化分析的基础阶段，主要是转化步骤的分析和转化率趋势的监测。

下图是转化漏斗，既有转化总体效果和每一步的转化率，也有每一步转化率随时间的变化趋势。

GrowingIO 的转化漏斗图

以注册流程为例，“总转化率 9.54%” 这个信息对我们优化注册流、提升转化率没有太大帮助。但是借助上面的漏斗图，我们不难发现：从第一步到第二步的转化率才 18.5%，明显低于前后两个环节。发现了问题所在，我们就可以针对性地优化注册流，最大效率地提升注册转化率。

同时，对每一个转化率进行实时监测，可以帮助我们及时发现产品中的突发问题：

转化率趋势

某日，该注册环节第二步转化率大幅度下降，而该环节正是填写手机验证码的环节 。经过检查，发现短信验证码的代理商因为欠费而自动停止了短信验证服务，于是及时充值，服务恢复正常。

进阶分析：对比不同维度的转化情况

用户体验受到众多因素的影响，进而直接影响到转化率。要想更好地提升转化率，需要对不同维度的因素进行考虑，包括但不限于：操作系统、浏览器类型、访问来源、操作平台、访问来源等等。

GrowingIO 多维度转化分析

以用户的浏览器为例，我们对不同浏览器的转化率进行一一对比，发现 Safari 浏览器的转化率低于总体。工程师研究后发现，原因是该网站采用了新的 Java 架构，不适应 Safari 框架，导致该环境下用户体验非常差，注册转化率非常低。

不仅限于浏览器，用户的操作系统、PC 端还是移动端、访问来源等等都可能影响到转化率。越高级的产品或者运营人员，应该考虑得更加精细，不断从细节来打磨产品，才能不断提升转化率。

高阶分析：多维度交叉分析，支持产品迭代

发现问题的过程往往需要拆分很多次，这时你需要一个支持多重维度交叉分析的漏斗。

某电商网站使用 GrowingIO 漏斗衡量交易转化时发现，APP 上的用户量高于网站，但转化率却低于网页端：

多维度交叉分析

具体步骤上可以看出，用户提交订单之后到支付环节的转化率明显低于网页端，值得注意的是，提交了订单的用户购买意愿非常强烈，是很有潜力唤回的一批用户。但是他们却选择了返回到上一步，而不是去支付。

对比网站和 APP 在支付页面的信息结构发现，APP 上的支付页面缺少了订单商品的详细描述、收货人地址和联系方式等信息，导致很多用户返回到上一步确认，同时带给了用户犹豫，从而导致转化率下降。

于是，产品经理参考网站的信息结构，补充了详细信息，同时在支付环节进行流失用户召回。

转化率大幅度提升

从漏斗的趋势图中监测支付环节优化后的效果，APP 端提交订单到支付环节的转化率明显提升，甚至略高于网站转化率，整体转化率也被拉高。同时，在漏斗中选择进行召回的用户作为目标用户，观测召回后的转化率变化，以此来评估本次唤回活动的效果。

这么细微的转化问题，仅靠直觉是很难发现。它需要产品或者运营人员高度的数据敏锐感、娴熟的业务技能，这也是转化分析高级阶段的表现，发现问题后进行产品优化，然后回到漏斗中监控优化效果，产品在不断的迭代中，稳步增长。

转化分析进阶之路：思维与工具

提升转化率，既需要有数据驱动的意识，也需要熟练掌握一定的数据分析工具。

今天 GrowingIO 进行了漏斗的大版本更新，这是一款非常强大的漏斗，可以支持上面所有的转化分析场景。

通过基于用户行为的 GrowingIO 的漏斗，你可以知道到用户从哪个落地页进入产品，又是在哪一个转化过程中流失掉，切分维度和用户人群，定位流失原因，然后提出这类用户流失原因的假设，通过运营行为发起召回。

我们每次提到产品优化，都是为了更好的转化率，每一步转化效果的提高都促进了最终转化率的提升。转化很重要，更重要的是，你应该拥有一个更好的漏斗。