什么是转化？

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有可能导致用户最终购买行为的失败。在精益化运营的背景下，如何做好转化分析俨然成为一门学问。

什么是转化？

当用户向你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、下载、购买等行为。每一次大的转化都包含若干个小的转化环节，我们普遍使用漏斗（Funnel)来展示这一过程。

一、基础阶段：转化的每一步都需要打磨

转化分析的基础阶段，要衡量总转化率、每一步转化率及其随时间的变化趋势。下图是经典的转化漏斗，展示了总体转化率、每一步的流量和转化率。

注册流程转化率图

以上注册流程图为例，我们借助上面的漏斗图，明显发现，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主册流，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。某日，该注册流总转化率异常下降。如上图所示 ，漏斗分析发现是第一步转化率骤跌导致的，而该环节正是填写手机验证码的环节。产品经是检查发现，短信验证码的代理商因欠费而自动停止了短信验证服务。充值完成后，注册流程恢复正常，转化率也慢慢恢复到正常水平。

转化率实时监测

二、进阶阶段：多维度分析用户体验

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

多角度分析转化率

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

三、高级分析：多维度交叉分析，支持产品不断迭代

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。

多维度分析漏斗

上图不难发现，App上用户量高于网站，但总体转化率却很低。
我们把两个漏斗放在一起交叉对比，发现移动端提交订单到支付环节的转化率明显低于网页端，正是这个环节拉低了移动端整体转化率。

四、总结：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。
首先，数据分析工具是精益化运营必备的。
其次，需要有强烈的数据驱动意识，对业务娴熟于心。转化率不仅是一个数据指标，其本质是用户体验的真实反映。
当我们对用户体验分析的维度不断增加，对我们产品和用户行为的思考不断深入的时候，我们也就在转化分析的睡上不断进阶。