转化分析：如何提升产品的购买转化率？

今天，我分享一个转化分析的案例，看如何通过数据分析提升产品的转化率。这里我们依旧通过解决问题的流程来拆解本案例。

案例背景

这个案例需要一点金融背景知识，所以先说一下几个名词的概念，让你先有个了解。

• 股票是一个公司的股权凭证，你买了一家公司的股票，就是这家公司的股东，可以享有这家公司的股票分红。

• 基金可以理解成一堆股票的集合，买了一只基金，就相当于买了这只基金持有所有股票的集合。

• 指数是衡量某一类行业股价状况的综合性指标。比如“芯片概念”这个指数，是囊括了所有和芯片产业相关的公司股票，在根据一定的权重计算得出的一个综合评分。

指数和基金有一点的区别，指数只是一个评分，基金是真正可以购买的金融产品。比较像的原因是有一类基金叫作指数基金，这类基金完全按照指数的计算规则配置股票权重，它们的涨跌走势和指数是完全相同的。

我们很容易预测一个行业的发展趋势，但很难预测具体一家公司的趋势。比如在十年前，我们都知道未来智能手机的普及必然是大趋势，但最后究竟是哪些公司能生存下来很难预测。曾经有几百家手机厂商，现在就只剩下华米 OV 了，如果你投资了其他的厂商，那么最后很可能就血本无归了。

既然行业红利可以预测，公司红利无法预测。那么为了对冲风险，最简单的办法就是投资所有的做智能手机的厂商。这样的话，投资的一部分会损失掉，但是中间一定有一些能成功的公司，这些公司带来的巨额收益可以弥补其他公司带来的损失，最终综合下来就能获得整个行业的发展红利。

在金融市场上，你可以自己找到所有相关的股票，然后一个个地去买。不过这样不仅麻烦，而且对投资额的要求很高。更简单的办法是购买一个重点投资该行业的基金，这样不仅管理方便，而且投资额要求很低，很多基金 1 块钱就能买。

交代完背景知识，我们来看一下这次的案例。

明确问题

业务人员在指数的行情走势下方，增加了一个“买指数”的按钮。这样如果用户在查看某个指数，比如查看“芯片概念”时，想要投资芯片行业，就可以直接点击“买指数”，投资这个行业的基金。

页面的转化链路如图所示。

转化的路径是这样的。用户在“指数”的行情走势图上，点击了“买指数”按钮，进入基金列表页。在基金列表页点击某个基金，进入基金的详情页。然后在基金详情页点击购买按钮，进入支付页，最后购买完成。

这个功能上线了一段时间，到了月底业务人员需要写月度总结汇报，于是提了这样一个需求：看一下新增的“买指数”按钮带来的转化情况怎么样？

首先我们得把这个需求描述清晰一点，衡量转化情况最核心的结果指标，我们选的是转化人数，没有选择转化金额。因为这个入口的业务目标是带来更多的用户，而不是销售额，所以这次分析没有往提升金额的方向走。

从转化人数这个结果指标衍生出来的指标还有曝光人数、转化率等。所以最后，我们确认了业务方的需求是：提取“买指数”按钮功能上线后带来的转化人数，以及转化过程中的曝光人数、转化率。

这很明显是一个取数类的需求。最终取数的结果发现，新上线的购买入口，转化人数不多，转化率也较低。

原本这个需求已经可以交差了，不过我们学过第 1 讲的目标思维，你应该还记得，取数需求是可以做成分析需求的。所以当时，我们决定继续深挖，分析如何提升“买指数”入口的转化人数。

找原因

接下去，我们开始深挖问题，找具体原因了，我们先找下表面原因。

表面原因

我们可以根据指标体系的拆分来找出表面原因。

你是不是还记得拆指标的三个步骤？它们分别是：子指标、维度和过程指标。

首先，拆解子指标。转化人数这个结果指标，按照子指标拆分的话，有曝光人数和转化率两个指标。这两个指标之前我们取数的时候，已经有了。我们直接拿来用就可以了。这两个指标的数据表现并不是很好，也就是说曝光人数和转化率都存在问题。这里我们先记下来，待会再深入分析。

接着，拆维度。我们再看看能不能用维度拆分，找到其他问题，比如区分不同的指数拆分问题。不过由于投资市场随市场热点的变化非常大，现在找出来的热点指数，过几天热度过去就没什么人关注了，所以维度这一块我们就没有进行深挖。

最后，拆过程指标。我们再按照过程指标拆分，把转化率拆分成购买流程中，不同阶段的漏斗转化情况。

通过漏斗分析我们发现，基金列表页到基金详情页这一步的转化率较低，导致整体的转化率不高。

这时候，我们整理一下表面原因，主要有两点。

• 通过子指标发现：曝光人数不足、转化率不高。

• 通过过程指标发现：转化率不高，主要集中在基金列表页的转化上。

根本原因

接下来，我们找一下根本原因。

针对曝光人数不足这个问题，我们先找业务人员聊了一下。了解到曝光人数主要是因为目前还是测试阶段，只开放了部分指数，没有完全覆盖。所以曝光人数不足这个问题，之后全面覆盖就会改善，我们就没继续深挖。

然后，我们着重分析了一下，为什么基金列表页的转化率不高。在这个案例中，我们用了用户行为分析。

首先我们看一下用户在页面上的点击情况，画出点击率的示意图。

通过这个图我们发现，用户在落地页上，对上方的风险指数比较感兴趣，点击率最高。下方的几只基金列表，点击绝大部分集中在一只基金上。

还原一下用户当时的场景：用户对投资价值指数的走势感兴趣，但是之后又不继续购买了。我们想到了两种可能：

• 用户看不懂投资价值指数是什么意思；

• 看了投资价值指数后觉得投资有风险，放弃了购买。

而且我们认为这两种假设大概率都是成立的。因为我在分析这个页面的时候，花了好久时间才搞明白什么是“投资价值指数”。好歹我也是金融行业从业人员，连我都看不懂，普通用户就更加困难了。而且这个指数有一定的风险提示作用，用户看到之后放弃购买也是非常有可能的。

当然这个结论只能说可能性很大，未必一定准确。但是想继续再用数据验证这个猜想非常困难，我们必须借助用户调研、用户访谈等形式来确定我们的猜想是否准确。我们得承认，数据分析并不是万能的，在用户的真实感受方面，数据可以提出可能的假设，缩小排查问题的范围，但是不能直接确定问题根源。

到此，原因基本找到了，就是这个“投资价值指数”干扰了用户，后续取消这个指数或者简化一下，降低理解成本就可以了。

这个答案已经比较清晰了，但是分析的着眼点还太窄了。因为基金列表页的转化率低，就想着分析用户在这个列表页上遇到了什么问题，从而优化这个列表页。这种分析思路看起来是站在用户视角看问题，实际上还是站在业务的角度。

对于用户来说，他没有列表页的概念，他只是来解决需求的，你具体表现形式是什么样的，用户并不关心。真正站在用户视角思考问题，要思考的是用户到底想要什么，而不是用户在“这个页面”上想要什么。

我们试着完全站在用户的角度分析一下这个问题。回顾一下第 07 讲中的用户决策过程模型，用户要做一件事要经历这样几个阶段。

• 产生兴趣

• 收集信息

• 评估价值

• 做出决策

现在有问题的环节是用户点击“买指数”按钮后，进入的基金列表页。那么用户在点击“买指数”按钮的时候，他处在什么样的决策阶段呢？

“买指数”这个按钮，上面有一个关键字——“买”，所以用户一定是已经做出了购买决策。

我们按照用户决策过程模型梳理一遍，用户真实的想法可能是这样的。

• 产生兴趣：最近国家在重点扶持芯片产业，可能是个机会。

• 收集信息：看一下目前芯片行业都有哪些公司，产业链情况怎么样，目前的走势情况。

• 评估价值：评估刚才收集到的信息，考虑是不是可以投资，是不是现在投资。

• 做出决策：做出投资的决定，点击“买指数”按钮。

当然也有特殊情况，比如这一类。

• 产生兴趣：二表哥跟我说有一个板块买了肯定能赚钱。

• 收集信息：二表哥推荐的是买芯片相关的基金，听说有国家扶持。

• 评估价值：二表哥炒股特别厉害，听他的准没错。

• 做出决策：做出投资的决定，进入投资 App，直接搜索“芯片”，进入芯片走势页面后，点击“买指数”按钮。

当然还有其他类型的，但不管怎么样，点击“买指数”的用户肯定已经做出了购买决策。

那么如果用户已经决定要买了，那么点击买指数的时候，用户心理想要的是什么？用户想要的是赶紧付钱成交。

但是我们提供的是什么？我们提供了一个“投资价值指数”帮助用户评估，到底要不要买。然后又给出了三五支相关的基金供你选择，让你评估“买哪支”。这样用户的思路就从“怎么付钱”变成了“该不该买、买哪个”的问题。

所以，问题不是基金列表页做得不够好，而是根本就不应该有这个页面，应该直接跳转到支付页让用户付费交易。

这一步的做法不像“数据”分析，更像是业务思考。但是数据分析的目的是解决问题，只要逻辑严密、过程清晰，那么没必要纠结是不是一定得有数据。

提出方案

上一步找到了根本原因，提出方案也就简单了。

既然用户点击“买指数”的时候，想要的是直接购买，那么我们可以去掉中间那些烦琐的流程。不过考虑到金融行业的特殊性，必须知道购买的产品特点，我们最终的方案还是保留了一个落地页做承接。这个落地页只保留一支和该指数关联度最高的基金，避免用户陷入“买哪只”的烦恼，并且去除了“投资价值指数”，页面理解成本也不高。

最终的转化链路是这样的。

经过这次的改版，“买指数”入口的转化率提升了 1 倍多，效果非常好。如果当时只是在基金列表页做改动，转化率绝对不会有这样明显的提升。

小结

转化分析一定要注意要站在用户的视角，思考用户到底有什么需求。我们一定不要被现有的产品形态限制：落地页转化不行，那就看用户在落地页上到底有什么需求，这种用户思维是假的用户思维，我们一定要回归到真实的需求上去，思考用户到底想要什么，而不是用户在这个页面上想要什么。

一旦你真的找到用户需求，看到的问题就是真正的本质问题，这样分析出来的结果落地之后才能实现质的飞跃。

思考题：假设某个内容平台想提升在线课程的购买转化率。你自己既是用户，又是专业的数据分析师，可以从你的角度分析下，如何提升课程的购买转化率？