首先我们要知道的是转化率的问题需要真正落到行业、场景上去谈，没有什么通用方法是可以大刀阔斧优化体验提升转化率的，数据分析一个就是细碎感知优化的过程。
公众号卖货提升转化率，需要改进公众号的菜单架构，内容走心。
电商卖产品，需要优化页面美观度。
企业提升转化率，需要优化注册流程体验，提升自身产品核心竞争力等等。
所以只能姑且分享一些经验吧。
有一个经典的分析模型——漏斗分析模型，是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
精细化程度影响着营销管理的成败，以及用户行为分析的精准度。我们经常能够听到一些产品经理的抱怨不绝于耳：从启动 APP 到“支付成功”，用户转化率为何仅仅 0.8%，从粗陋的漏斗分析模型开始优化，有助于我们找到转化过程中的流失的“关键步骤”。
漏斗分析对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析,能够直观地发现和说明问题所在。值得强调的是，漏斗分析模型并非只是简单的转化率的呈现，科学的漏斗分析模型能够实现以下价值：
1.监控用户在各个层级的转化情况，聚焦用户选购全流程中最有效转化路径；同时找到可优化的短板，提升用户体验。
降低流失是运营人员的重要目标，通过不同层级的转化情况，迅速定位流失环节，针对性持续分析找到可优化点，如此提升用户留存率。
2.多维度切分与呈现用户转化情况。
科学的漏斗分析能够展现转化率趋势的曲线，精细地捕捉用户行为变化。提升了转化分析的精度和效率,对选购流程的异常定位和策略调整效果验证有科学指导意义。
3.不同属性的用户群体漏斗比较，从差异角度窥视优化思路。
漏斗对比分析是科学漏斗分析的重要一环。运营人员可以通过观察不同属性的用户群体（如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户）各环节转化率，各流程步骤转化率的差异对比，了解转化率最高的用户群体，分析漏斗合理性，并针对转化率异常环节进行调整。
举个例子，某电商企业客户根据客户的消费能力，将客户划分为普通会员、黄金会员、钻石会员。为加强对用户的转化引导，该电商平台针对不同用户群体采用不同的运营方式。
图片来自神策数据产品
通过对比，可明显看出，普通会员从“提交订单”到“支付订单”的转化率明显低于钻石会员。为找到“支付订单”阶段转化率变低的原因，公司运营人员应深度分析普通会员转化率情况，如对比不同付费渠道（PC
端、手机端等）的转化情况，找到优化的短板。
如果发现是不会支付，那么可以尝试支付订单流程的新手引导，帮助新手顺利完成购买；
如果发现是价格过高，可以选择部分商家合作，发放优惠券。
总之，漏斗分析已经广泛应用于各行业中，用来评估总体转化率，各个环节的转化率，用来科学评估活动效果等等，将大量数据分析模型结合分析，才是找到用户流失原因，提升用户量、活跃度、留存率的重要法则。
希望对你有所启发。
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