近几年电商行业的各大网站一方面纷纷通过贬价、促销等方法来吸引用户，一方面在推广上加大本钱，导致在拉新引流上的本钱加大。
可是，纯真通过这种「价值征战」的方法可行麽？答案是否定的。
权衡 ROI 最重要的两部分：本钱和转化，大部分公司在做的是整体性的 ROI 权衡，(网站文章代更新：hongke123.com)，可是整体性权衡只能辅佐我们评估渠道，并不能优化渠道。
所以我会从晋升转化率的角度，来讲如果何提高渠道的 ROI，如果何冲破用户「只看不买」魔咒，(淘宝刷推荐网站：店家社区网)，把流量转化为注册和购买。
互联网从业者对转化率这个指标必定不陌生，我们经常会关注到转化率，如果注册转化率、购买转化率等，这些转化率指标和网站运营息息相关。注册转化率可以权衡我们网站获取用户的能力；购买转化率可以权衡我们网站营收的能力，直接影响我们的营收。那么该如果何晋升注册转化率呢？
影响转化率的三大因素其实是外部（渠道流量）、内部（用户营销）和内部（网站 / App 体验）。
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渠道流量是我们从网站外部获取的。用户营销是我们对付网站已有用户举办运营和营销事情。网站 / App 体验是可以通过内部产物、设计、工程等部门来优化的，也属于内部因素。
| 渠道流量
第一个因素是渠道流量，主要分优选渠道和量化分配两个步调，以此来理会如果何晋升转化率。
什么是“优选渠道”？
我们在营销或运营的时候会选择多个渠道，这些渠道有好的也有差的。渠道质量直接表此刻转化率上，最终影响网站的营收。“优化渠道”就是我们应该只管选择质量好的渠道，放弃差的渠道，将投放预算发挥最大结果。
什么是”量化分配”？
在完成了第一步渠道优选后，假如果你获得了 10 个质量较量好的渠道。那么问题来了：在预算必然的环境下，10 个渠道该如果何举办资源的分配？以往，我们更多的是凭借履历可能业务上的明白，很是主观的举办渠道资源分配。如果今，我们越发倾向从量化可能数学的角度，团结业务的明白，思量如果何精准举办差别渠道的资源分配。
案例：某电商网站购买转化率
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这是一个电商网站全站购买转化率的环境，用 GrowingIO 的漏斗阐明成果获得该网站每一步的购买转化环境，用户从首页到列表页，(抖音刷粉平台)，再到详情页，再到购物车，直到最终付出成功。在赤色方框内，有一个总的购买转化率——1.5%，很低。
让我们通过漏斗阐明的维度比拟，较量差别渠道过来的用户的转化环境。如果下图：
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我们可以看到，红框里会见来历 1 和 2，(小程序刷流量平台ffe7.cn)，这两个渠道的总体转化率都长短常低的。可是会见来历 1 的流量却远远高于来历 2。依靠我们对业务的判断，大概会有两种环境：
第一种环境：这个渠道它自己质量较量差。
第二种环境：大概它是一个帮助渠道。这个渠道的投入，大概并不是许多，可是这个量却出格大。
针对这两种环境分类办理问题，如果果这个渠道质量原来就较量差，可是量很大，我们可否思量去优化这个渠道的投放，比如果广告内容、关键字、落地页设计等等，并且调查一段时间。如果果这个渠道质量并不差，可是只是一个帮助渠道，那么这个时候我们可以采纳张望计策，寓目其成长趋势以便后期优化。
当我们筛选完渠道后，剩下 10 个较量优质的渠道，那么这 10 个渠道该如果何分配资源呢？
下面是用 GrowingIO 收罗到的该网站从差别渠道来的流量环境：
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团结业务履历，我们会知道搜索引擎渠道百度 SEO 和 SEM 的客户匹配精度是较量好的，我们应该多投放一点。
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上图是渠道投放前后结果比拟。左边是差别渠道的资源分配，右边是最终的转化率。2014 年的所有渠道的投放组合（左边蓝色）的最终转化率（右边绿色）偏低；颠末新一轮的渠道优化后，大幅度提高了 SEM 的投放后，2015 年所有渠道的投放组合（左边黄色）的最终转化率（右边橙色）大幅度上升。
我们可以看到，纵然是在资源有限的环境下，(京东店铺刷粉网站)，通过渠道优选和量化分配，也可以有效晋升转化率：
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| 用户营销
什么是用户营销？
对产物里的用户做的一系列运营的活动，包罗拉新、激活可能唤醒等，通过这些活动，利用户重复举办购买。这样的运营或营销才是精准的，最后才华到达提高整体购买转化率的目的。
如果何举办用户营销？
步调一：确定业务场景，通过绘制用户画像，来找准我们的方针用户。
步调二：在第一条的根本上，我们找到了方针用户之后，就要精准营销，就是所谓的激活可能唤醒，使得这部分方针用户，在我们的网站长举办购买，从而提高最终的转化率。
业内较量履历的一个用法，就是对这个用户代价度的分级。我们提到用户代价度的话，这个词实际上是较量暗昧的，我们如果何精准的去为这个代价度做一个分级？
业内常用的 RFM 模型：R 是 Recency，就是最近一次购买距此刻的时间；F 是 Frequency 指的是用户的购买频次；M 是 Monetary，指的是用户的购买金额。
我们可以从这三个维度，对用户举办一个分级，我们可以把它分成 8 类，这 8 类可以涵盖我们想要说明的这个用户的代价。比如果说，近期有购买可能有利用的这样高频次利用，同时高金额消费这样的用户，我们可以把它界说为我们网站，可能我们平台、App 的高代价用户：
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通过这个分别，我们可以把本身的整体用户，分成差此外品级。
假设我们是一个电商类的网站，在促销较量贵的数码产物。这时候我们就要找到高代价用户，做活动推送，而不是全部用户。因为高代价的用户购买数码产物的大概性更高，实现精准推送。
除了 RFM 模型分类，另有其他分类要领：
1）按照会员属性举办分类，如果用户的性别、都市、设备、登岸次数等。
2）按照用户的活泼度举办分类，把用户分为未转化会员、新会员、活泼会员和沉寂会员。什么是未转化会员？就是指那些注册了，可是从来没有购买的用户。
3）按照用户的购买偏好，团结实际购买的场景，给他做一个分类。同时也可以按照用户的预定平台和推广渠道的敏感来给他分。
4）也有通过注册来历，比如果说 PC / APP / H5。假如果说我们的网站中大大都市员通过 APP 端注册来的。那我们做一些激活活动的话，应该着重发力在 APP，而不是选择在 PC 可能 H5 这样的端口。
| 优化网站 / App 体验
无论是 O2O、P2P 照旧内容社区等网站，一些常见而又重要的体验问题都会严重影响购买转化率，比如果：付出环节的流畅性、页面是否简捷和操作是否容易、图片质量是否清晰、搜索是否精准匹配…….
1）付出环节的流畅性，假如果支环节体验流畅的话，用户流失大概性会大幅降低；
2）页面简捷和操作容易，如果像阿里巴巴、京东或携程这些大网站，页面按钮会很是多，但事实上，它们有时候反而会影响最终转化流程，因为这整个转化流程中，有太多点击按钮和出口，导致用户很容易流失；
3）图片质量，比如果我们在购买时很容易因为图片鉴别率太低、打有水印、光线较差等因素影响我们的判断，影响最终的购买转化；
4）搜索的准确匹配，比如果用户搜索的是芒果，最终出来的却是芒果干或芒果糖等，实际上并没有准确匹配用户的需求，功效就是严重影响用户体验，导致用户需求没有获得满足而流失。
案例：某电商网站转化率
我们可以从转化漏斗中看到，点击购物车到点击付出的转化率出格低，为什么呢？
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用户是有购买意向的，可是却最终并没有付出成功。这很惋惜。
普通的数据阐明产物、粗拙的漏斗是找不到原因的，只能看到这步转化低，可是不知道为什么。因此产物司理也不知道如果何做优化，市场运营人员不知道该从什么处所着手做调解。
通过 GrowingIO 用户分群成果，把所有“进入购物车但并没有点击付出“的用户做个分群， 同时通过用户细查，看看这一步流失的人群，到底经验了一些什么工作，用户细查可以精准查察每一位用户在网站上的浏览、点击、逗留、输入等行为。
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我们发明这个分群里有一个用户打开了商品页面，并在购物车栏点击了购买 1，然后进入到结算环节。这时他发明本身没有登录、输入登录信息又没有成功，再点击健忘密码，进入找回密码页面。
关键问题是，按正常明白，在找回密码的页面上设置完密码后，就可以正常登录了。但这个用户又弹返来继续到健忘密码、找回密码。为什么会这样？我们亲自体验了一下，发此刻修改密码这页有个 Bug，就是没法修改密码，便是用户交来回回无法完成这一步，虽然最终会导致用户的流失。
通过漏斗比拟、用户分群、用户细查，一步步做数据追踪，终于精确定位了问题原因，这样产物司理才华知道在哪里修改，否则，产物司理只能不断各类试错、各类揣摩，不断挥霍时间和精力做无用功。
| 总结
从三个大维度（渠道流量、用户营销、网站 / APP 体验）去思考如果何提高购买转化率，然后再通过差别维度去细分，做更深入的阐明，这一切的前提是用数据不断驱动业务增长、增长再增长。
本文作者赵潇，GrowingIO 高级数据阐明师。
作者：张溪梦 Simon
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来历：知乎
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