我們每天都會(huì)遇到各種轉(zhuǎn)化率的問(wèn)題，如電商行業(yè)關(guān)注的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率、網(wǎng)站的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率等等，其中很多運(yùn)營(yíng)者都會(huì)遇到轉(zhuǎn)化率低的問(wèn)題。那么如何解析背后的原因，下一步又該做什么呢？面對(duì)這些問(wèn)題，我們又該如何去思考。

大家平時(shí)會(huì)從很多渠道獲得很多看似“完美”的解決方案，那些方案看似很美，是不是真的有用呢？很多時(shí)候，問(wèn)題和答案是不可復(fù)制的；一個(gè)方案在這里適用，但是在別的地方不一定適用。所以，我們真正需要的得到完美解決方案的思路，不僅僅是解決某一個(gè)問(wèn)題的方法，而是如何思考的過(guò)程。

今天我們將用“如何提升顧客轉(zhuǎn)化率”這個(gè)問(wèn)題來(lái)更好解釋闡釋這個(gè)方法。

解決問(wèn)題“三步走”

第一步：理解你的問(wèn)題

一個(gè)看似合理的問(wèn)題，你不一定理解它的本質(zhì)。很多人都會(huì)忽略這一步，雖然簡(jiǎn)單，但至關(guān)重要，它決定了后面我們能否一步一步地找到解決方法。在這個(gè)過(guò)程中，我們可以問(wèn)自己一些問(wèn)題，幫助我們更好的理解問(wèn)題。比如：這個(gè)問(wèn)題是什么，如何定義，具體是什么，是否能描述出來(lái)。對(duì)行動(dòng)有什么指導(dǎo)性的意義。

以“活躍度”為例，什么是活躍度？如何定義活躍度？

到底是用戶來(lái)過(guò)你的網(wǎng)站就算活躍還是需要使用某些特定的功能，還是用戶訪問(wèn)的時(shí)長(zhǎng)？事實(shí)上，這些都有可能。對(duì)于電商網(wǎng)站來(lái)說(shuō) ，用戶活躍度一般指用戶瀏覽商品個(gè)數(shù)；對(duì)于人力資源SaaS行業(yè)，用戶活躍度一般指瀏覽和下載簡(jiǎn)歷的個(gè)數(shù)；對(duì)于內(nèi)容類(lèi)社區(qū)，用戶活躍度一般是瀏覽和訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)。

理解“用戶活躍度”的最終目是提高轉(zhuǎn)化，與核心轉(zhuǎn)化路徑聯(lián)系起來(lái)，形成瀏覽商品——點(diǎn)擊購(gòu)買(mǎi)——付款成功的完整路徑，確保我們?cè)谝婚_(kāi)始就走上了能產(chǎn)生有效結(jié)果的道路。

第二步：?jiǎn)栴}空間的分類(lèi)

在理解你的問(wèn)題的基礎(chǔ)上，我們需要對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)處理。

在這里，我們推薦MECE分析法；ME是Mutually Exclusive的簡(jiǎn)程，即相互獨(dú)立；CE是Collectively Exhaustive的簡(jiǎn)稱(chēng)，即完全窮盡。MECE分析法就是對(duì)一個(gè)議題能夠做到不重疊不遺漏的分類(lèi)，借此把握問(wèn)題的核心，并解決問(wèn)題的方法。

以SaaS企業(yè)客戶簽單為例。用MECE就客戶簽單問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)，就成為新客戶簽單和老客戶續(xù)單兩類(lèi)問(wèn)題。這樣一來(lái)，問(wèn)題就明朗了。

第三步：假設(shè)檢驗(yàn)

在每個(gè)問(wèn)題分類(lèi)上充分調(diào)動(dòng)你的行業(yè)神經(jīng)，提出合理的假設(shè)，運(yùn)用可靠的數(shù)據(jù)和有效的工具進(jìn)行檢驗(yàn)。在這個(gè)過(guò)程中，我們可能遇到很多個(gè)分類(lèi)，每個(gè)分類(lèi)有很多的假設(shè)；有的時(shí)候我們需要用行業(yè)經(jīng)驗(yàn)對(duì)假設(shè)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，優(yōu)先處理那些可能對(duì)結(jié)果產(chǎn)生巨大影響的問(wèn)題，在全面性和有效性中做出權(quán)衡。

案例：購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化

下面我們運(yùn)用以某在線旅游商城為例，跟大多數(shù)電商平臺(tái)一樣，商城網(wǎng)站有商品詳情頁(yè)、立即購(gòu)買(mǎi)按鈕、訂單填寫(xiě)頁(yè)面和提交訂單按鈕（下圖左側(cè)）。這一系列頁(yè)面形成了一個(gè)核心路勁，即瀏覽-購(gòu)買(mǎi)-付款。

分析該平臺(tái)的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化情況，不容樂(lè)觀。從瀏覽商品到點(diǎn)擊立即結(jié)算，轉(zhuǎn)化率才3.1%；從點(diǎn)擊結(jié)算到最終支付成功的，轉(zhuǎn)化率才4.2%。如此低的轉(zhuǎn)化率，到底是怎么造成的；這樣就回到我們上面講的“三步走”分析問(wèn)題的方法。

第一步：理解問(wèn)題，什么是轉(zhuǎn)化率

在這個(gè)案例中，轉(zhuǎn)化率是完成支付的人數(shù) 除以 進(jìn)入訂單頁(yè)面的人數(shù)。為了提升轉(zhuǎn)化率，只能是增加完成支付的人數(shù)，也就是減少支付頁(yè)面的客戶流失率。這樣一來(lái)，提升轉(zhuǎn)化率的問(wèn)題變成了如何減少流失率的問(wèn)題，問(wèn)題的根源也就明細(xì)了：客戶在支付頁(yè)面流失的原因是什么。

第二步：?jiǎn)栴}空間分類(lèi)，客戶流失原因的類(lèi)別

客戶為什么會(huì)流失？按照MECE分析法，我們將客戶離開(kāi)分成主動(dòng)離開(kāi)和被動(dòng)離開(kāi)兩種。被動(dòng)離開(kāi)，可能是因?yàn)橥蝗粩嗑W(wǎng)、電腦死機(jī)等客觀原因，不可掌控；所以不是我們關(guān)注的要點(diǎn)。

客戶主動(dòng)離開(kāi)的情況，有兩種可能。一是產(chǎn)品和用戶需求不匹配，導(dǎo)致客戶沒(méi)有完成支付意愿。而是產(chǎn)品需求和用戶匹配，但是客戶最終也沒(méi)有完成支付，這是我們需要優(yōu)先關(guān)注的。為什么產(chǎn)品和客戶需求是匹配的，最后客戶還是沒(méi)有完成支付呢？

有沒(méi)有可能是我們的支付頁(yè)面設(shè)計(jì)的不夠友好呢？帶著這個(gè)猜想，我們需要可靠的數(shù)據(jù)和有效的工具來(lái)驗(yàn)證我們的假設(shè)。

第三步：假設(shè)檢驗(yàn)，用借助“用戶細(xì)查功能”

我們選取了一個(gè)未完成支付的客戶，借助GrowingIO的“用戶細(xì)查”功能（內(nèi)測(cè)中）來(lái)詳細(xì)觀察這位客戶在該商城上的軌跡。

上面最左邊的是該用戶第一次進(jìn)入該平臺(tái)時(shí)的動(dòng)作，該客戶打開(kāi)頁(yè)面，瀏覽了旅游商品頁(yè)，點(diǎn)擊了購(gòu)買(mǎi)，并提交支付頁(yè)面，但是最終卻直接退出了，沒(méi)有確認(rèn)支付。第二次，這個(gè)客戶又重新進(jìn)來(lái)，瀏覽旅游商品，選擇了另外一個(gè)商品，提交支付，最后又是在支付頁(yè)面退出了。第三次這個(gè)客戶又進(jìn)來(lái)，瀏覽了另外一個(gè)旅游商品，提交支付，最終還是沒(méi)有完成支付，這次客戶完全退出。

通過(guò)“用戶細(xì)查”功能，我們不難發(fā)現(xiàn)，客戶每次都在支付頁(yè)面退出，然后又重新選擇新的旅游商品。業(yè)務(wù)人員結(jié)合實(shí)際，不難理解：客戶選擇旅游商品是一個(gè)反復(fù)的過(guò)程，包括旅游時(shí)間、酒店套房、交通安排、參觀景點(diǎn)等等?？蛻粼谔峤挥唵魏笕菀自俅胃淖约旱倪x擇（可能受到親朋好友的推薦或者考慮到新的因素，跟我們?cè)诰W(wǎng)上買(mǎi)東西是一樣的道理），如果訂單的支付頁(yè)面無(wú)法修改訂單內(nèi)容或者返回上一頁(yè)修改訂單，用戶最終會(huì)放棄支付或者直接退出，導(dǎo)致支付轉(zhuǎn)化率過(guò)低。

驗(yàn)證了之前“支付頁(yè)面不友好”的假設(shè)后，下面就是技術(shù)人員改進(jìn)頁(yè)面的工作了，后期繼續(xù)觀測(cè)支付轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)，進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)。

方法總結(jié)

在實(shí)際業(yè)務(wù)中，我們遇到問(wèn)題的時(shí)候，要思路清晰。

首先要結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景具體定義你的問(wèn)題，然后利用MECE分析方法給問(wèn)題分類(lèi)，提出相應(yīng)的假設(shè)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)不同問(wèn)題假設(shè)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，優(yōu)先處理重要的問(wèn)題。最后，借助可靠的數(shù)據(jù)和有效的工具，對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。

*本文根據(jù)GrowingIO內(nèi)容編輯整理，作者是GrowingIO商務(wù)分析師鄭平原。

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