No. 6: 用户转化那些事

2016/7/8

“转化”这个词听起来很高深，其实就是一件事——某件事物从一个阶段到另一个阶段。

用户注册转化我们在”用户注册”那篇聊过了。但产品周期里不只有注册转化，还有付费转化、激活转化、分享转化……每个阶段都值得拆开看。

1️⃣ MECE 分析法

MECE 大法是做产品分析的基础利器——Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive。相互独立，完全穷尽。

说得直白点：把一件事拆成不重叠、不遗漏的几个部分。

比如用户流失，按 MECE 可以拆成”主动离开”和”被动离开”：

• 被动离开：突然断网、电脑死机、App 崩溃——客观原因，不可控，不用花时间
• 主动离开：用户自己选择不走了

主动离开再往下拆：

• 产品和用户需求不匹配 → 说明你的目标人群或者产品定位有问题
• 需求和产品匹配，但最终没完成 → 这是最值得研究的——为什么用户想要，却还是没下手？

2️⃣ 怎么找到优化的方向

一个简单的公式：

实现某种目标的人数 / 总人数 = 转化率

可以套用到任意用户模型中。注册转化率、付费转化率、次日留存率……公式都一样，换的是分子分母。

关键是找对分母。

很多人算付费转化率拿”全站访客”当分母——那当然低。正确做法是从”有意向用户”开始算。用户根本没有付费意愿的阶段，不应该出现在转化漏斗里。

3️⃣ 用户行为分析

数据能告诉你”转没转化”，但不一定能告诉你”为什么”。

要找到为什么，得看行为：

• 转化成功和失败的用户的共性差异在哪
• 哪个步骤卡住了最多用户
• 卡住的那个页面，内容不吸引还是交互有问题

比如用户在”填写收货地址”页面大量流失，可能是表单太长，也可能是”保存”按钮在首屏以下看不见。数据告诉你”在哪卡”，行为分析告诉你”为什么卡”。 两者缺一不可。

转化率优化不是一次性的活儿，是持续做的功课。 每一个被优化的节点，都会在下一次数据复盘时告诉你：之前做的对不对，下一步往哪走。

（这篇可以和”用户注册”那篇一起看——注册转化搞定了，后续转化的起点就高了。）