这节课是馒头商学院《数据驱动运营》系列课程的第五课。感慨一下，5天很短，但坚持的人没有那么多，不知道是不是只是自寻安慰，。不过坚持应该也是可贵的吧。坚持再加方向。一直走下去。
考虑用户转化一般会从运营和产品两种角度去看。运营的角度，是关注如何让目标用户群转化成用户群。可以从渠道来进行判断，看哪个渠道适合转化用户。付费的渠道简单说下：搜索引擎、视频网站（游戏喜欢投放的渠道٩̋(ˊ•͈ ꇴ •͈ˋ)و）、社交媒体（微博豆瓣陌陌）、线下（公交、活动）、渠道合作（手机预装、应用商店）。
而从产品角度看则完全不同。要关注的是用户进入产品后的留存、转化。所以要从流量和产品逻辑中分析到底哪些问题导致了用户的流失。
1、关注转化的基础：流量
第一步，把流量纳入转化评估系统。
评估流失的定义，不要太短视，只把最终转化作为转化率，而应该关注用户在产品里的行为，如果他在产品里留存、活跃，最终也极有可能实现转化。所以评估可以把收藏、点赞、看评论等纳入评估数据，如果有这些行为而没有转化的用户，也不算流失率。
第二步，用灵活维度组合的分析工具来区分劣质和优质渠道。
劣质渠道现在越来越难分辨不过还是有两个共通点可以参考。一是会集中某些固定的人群/机器，如同IP段号，同手机型号，同浏览器。二是访问时段异常。一般正常的浏览的时段呈M字分布，0-6低，10点左右达到第一个高峰，中午到达第一个低谷，从3点到晚间到达第二个高峰，半夜逐渐下降。如果各个时段访问都很大或者在低谷时期访问量持续巨大，则可能有问题。所以要借助强大的数据工具进行多维度对比。这里举的数据分析工具是老师所在的growingIO，不得不说他们的广告植入做得很好啊，是内核植入，成为课程不可忽视的一环啦～这是题外话了。
2、拆解转化，寻找优化空间
拆解维度可分为横向纵向。横向从人群和数据维度划分，如区域（北京）机型（小米）用户行为（领过优惠券）。纵向从转化流程划分：进入→浏览→点击购买→结算→订单提交→购买成功。
对于这个纵向流程来分析不同步骤不同的流失原因。浏览而未购买的流失原因是需求不匹配或功能不合预期。而购买到购买成功的流失，也更多是因为交互体验的问题。另外还会有一些具体问题具体分析的“神秘”问题。
针对这些原因，寻找优化的方法。
需求不匹配
不考虑真正的用户没有需求的极端情况，另分为两种情况。
一是产品能满足用户需求但用户没看见。那么要分析点击量大的内容，是因为位置还是内容，找到黄金位置，放置转化潜力最好的内容。怎么找呢？对于列表式页面，把重要的放在前面。非列表式会比较繁琐但是产品的常见页面布局。那么两种维度是对重要位置进行数据分析，以及，研究焦点关注最多的热图。
二是产品不能满足需求，那么需要研究哪些需求没有被满足。要对搜索次数多的，而没有相关内容的词条进行统计。寻找是因为没有做好这个品类，还是因为模糊搜索做得不够。
功能不合预期
这个情况要考虑评论、客服对转化是否有正向作用。举例，要验证评论对有没有转化的正向作用。也要分出看过评论和没看过两种用户，再从各步骤研究转化率。一般看过评论的人因为购买资源更强，所以浏览页的访问量高很正常，而如果在结算，支付成功页高才能证明评论对转化有正向帮助。如果反而比总体低，则是有问题的（本身应该购买意向更强的）。这个例子可以说明，要分群体地应用到应用到相应漏斗里（每个步骤的访问量）。
交互体验不好
如果调试员每天去点击产品的每个操作页面是不现实的，人力和时间都耗费太大。所以要分维度来看每个维度是否出现异常。如果某机型、浏览器突然转化率降低，则要注意设备适配性的问题了。譬如这位老师遇到的iPhone6p 的按钮按不了，以及上节课里，注册第二步的页面，注册按钮变成登录而无法注册，都是这个原因。
神秘原因
这个需要PM去看用户原始访问轨迹，细查用户的每一步。找到大致的流失问题（如客单价很高），就可以通过访客打通机制，”推”用户一把。在用户注册时要留下个人资料，这是可以把用户id与信息id关联，推送信息（对应客单价高的例子可以赠送优惠券），促进下一次转化。
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