本文作者曾将一個「非電商類産品」的整體轉化率提升了1倍以上，本片文章總結了作者當時所實踐的方法，B、C端産品通用，與大家分享。（電商産品在這方面也可以看作是一種特例，也可以應用此方法）。

關于轉化率的重要性，這裡不再贅述了，相信點開文章的你一定了然于胸。

提到轉化率提升，自然少不了用戶細分、漏鬥分析。

雖然網上也有不少關于漏鬥轉化分析的讨論，但較多的是讨論如何做漏鬥分析，對于如何去落地實踐落地，尋找提升轉化的方法，目前讨論的還相對較少。

同時，多數讨論集中于電商産品，非電商類産品讨論相對較少。

電商類産品由于其自身屬性的特殊性，其頁面訪問漏鬥和用戶決策漏鬥整體上匹配度比較高，優化起來方向也相對比較明确些。

但對于非電商類産品，使用一般的頁面訪問漏鬥來分析優化産品，可能就沒有那麼輕松了，下文會具體闡述。

本篇以非電商類産品為例，着重于讨論如何結合「用戶決策模型」，通過系統化的方法，高效的去提升産品的轉化率，重點闡述實踐落地的方法。

整個方法可以拆解為以下4步，本篇将側重于第2、3步的介紹：

1. 尋找北極星指标
2. 關注用戶決策漏鬥
3. 關注用戶決策模型
4. 灰度發布 A/B Test 驗證方案有效性

01 尋找北極星指标

北極星指标也叫唯一關鍵指标（OMTM，One metric that matters），是産品現階段最關鍵的指标。

它應該是與業務高度相關、且能直接衡量産品價值的大小，也就是可以衡量産品策略的優劣。

類似于GMV，人均毛利率等這種指标。北極星指标不一定是一個，但不宜過多。

關于北極星指标的選取，網上讨論文章很多，這裡不再重複造輪子了。

我們需要結合自身的業務，選取符合自身業務的北極星指标，用于評估我們的産品改進是否正向。

北極星指标也就是我們最終需要去提升的轉化率指标。

02 關注用戶決策漏鬥

所謂用戶決策漏鬥，即是用戶在你的産品上完成最終目标之前，需要依次做出的子決策漏鬥。

關注用戶的決策流程漏鬥，能幫助我們更好的找到方向。

其與傳統頁面訪問漏鬥的主要區别在于，頁面訪問漏鬥的關注點在産品自身，而用戶決策漏鬥的關注點在用戶。

哪個更加有效，不言而喻。

這裡我們以房産租賃類平台來舉例說明，這類平台一般線上不涉及到具體交易，大多終止于電話咨詢環節。

1. 我先來看看傳統的「頁面訪問漏鬥」，大緻是這樣的

這個漏鬥的缺陷至少有以下兩點：

1）當我們過度關注頁面訪問漏鬥時，容易陷入到對當前漏鬥各個環節的優化，忽視了對漏鬥自身進行優化。

有時候産品流程本身設計的是有問題，或者存在更加高效的流程。如果專注于當前的頁面流程漏鬥，将很難發現此類問題。

2）如果隻關注漏鬥内個别環節轉化率的提升，容易按下葫蘆起了瓢——顧此失彼。甚至有可能帶來負面效果，導緻整體轉化率的下降。

比如第3步到第4步的轉化率提升，

或許是用戶更難找到自己滿意的房源了，所以隻能去更多的查看房源；

又或許是用戶在列表頁看不到一些關鍵信息，隻能點到房源詳情頁裡去看，點進去之後發現不滿意，又關掉了。

上述兩種情況，都提升了用戶的決策成本，肯定是有損轉化的。

所以，以這種漏鬥導向來改進産品，容易将産品帶進死胡同。

畢竟為了完成目标，産品經理容易各式各樣的方法都去嘗試，也許有不少能提升當前環節的轉化率，但其中真正能提升漏鬥整體轉化率的很可能沒有那麼多。

剩下的那些無效調整，反而會增加用戶的決策成本。

2. 我們再來看看「用戶決策漏鬥」，大緻是這樣的

這個漏鬥的優勢至少有以下三點：

1）用戶決策漏鬥是按照用戶的決策流程來搭建的，因此，提升每個環節的效率都可以直接帶來整體效率的提升，為整體轉化率帶來正向影響。

2）頁面流程漏鬥是依托于用戶決策漏鬥而設計的。

為了匹配用戶決策漏鬥，可以設計出很多種不同的頁面流程，當前線上的頁面流程可以理解為隻是所有備選方案中的一個，顯然當前這個流程可能不是最優的。

因此，關注用戶決策漏鬥是一個相對更優的選擇。

3）當我們聚焦于用戶的決策漏鬥時，我們能站在用戶的角度去思考，可以從更加本質的層面去思考如何去提升轉化。

用戶決策漏鬥中的一個決策環節，可能會對應着頁面漏鬥中的多個頁面流程。

比如「找到平台後訪問着陸」這個決策環節，

用戶有可能決策在任何頁面，而不一定是我們預想流程中的首頁或者列表頁。也可能在樓盤頁、房源詳情頁、專題頁等等。

再比如「尋找合适的房源」這個決策環節，

用戶有可能通過搜索、列表頁篩選來尋找房源，也能通過樓盤頁面來找特定樓盤的房源，還能通過詳情頁推薦/列表頁推薦來尋找算法推薦的房源等等。

有沒有發現當聚焦于決策流程後，思路會開闊和清晰很多？

我們需要關注的核心點就是用戶在這個決策環節的轉化率。

一切能有助于提升用戶在這個環節的決策轉化率的都可以去做。

也許是對現有模塊的優化，也許是打造一個新的模塊，對現有頁面流程做全新調整，隻要能提升用戶在相應決策環節上的轉化率，都可以去做。

03 關注用戶決策模型

對于第2點中提到的用戶的每一個決策環節，思考這個問題：

用戶在該環節的決策模型是什麼？

可以通過下面4個問題來大概評估用戶的決策模型：

1. 用戶在當前環節，最重要的目标是什麼？
2. 用戶為了完成其目标，需要完成的最重要的任務是什麼？
3. 哪些可能是激勵用戶「完成當前環節并進入下一環節」的主要因素？找出最重要的三個。
4. 哪些可能是導緻用戶「放棄當前環節并離開」的主要因素？找出最重要的三個。

以上4個問題，可以結合自身對業務的理解，再結合業務調研、用戶調研的方式來收集結論。

完成上述幾個問題，一般就能有産品改進的方向了。

我們再以「尋找合适的房源」這個環節為例：

1. 用戶在這個環節最重要的目标是找到匹配自身需求的房源（以下簡稱合意房源）；
2. 最重要的任務是，在篩選/搜索房源，查看房源信息；
3. 較為容易的找到合意的房源、有較多合意的房源可供選擇、能較為輕松的判斷房源是否合意、房源都是真實且在租的，這些可能都是激勵用戶完成當前環節，進入下一環節的重要因素；
4. 篩選流程複雜、搜索召回結果差、信息架構混亂，這些可能都是導緻用戶放棄當前環節并離開的重要因素。

我們再結合自身理解和調研情況，對各個因素設立影響權重，綜合下來便是用戶在該環節的決策模型。綜合用戶在各個環節的決策模型，就是用戶在你的産品上的整體決策模型。

接下來就是到具體的産品方案層面了。

我們結合用戶的決策模型，加強決策模型中的正向激勵部分的正面效應，減少決策模型中負面因素帶來的負面影響。

按照這個大的方向來開展，最終用戶的決策轉化自然能提升。

比如，針對「較為容易的找到合意的房源」這個因素，我們可以做千人千面，個性化推薦；針對「有較多合意的房源可供選擇」這個因素，我們可以去驅動業務團隊将更多的房源收錄到平台類等等。

04 灰度發布 A/B Test 驗證方案有效性

在第3步中，針對用戶的某個決策環節，我們評估出了用戶決策模型，并找到産品改進的方向。

進而我們可能會研究出幾套方案，并決定上線其中一套方案。

但究竟我們的方案有沒有效果？多個方案中哪個方案更優呢？

很多時候我們很難明确一個方案上線後是否真的有效、或者多個方案裡到底哪個更優。

這時就需要祭出我們的神器「灰度發布」和「A/B Test」了。

1. 灰度發布，就是隻對産品的一部分用戶上線新方案

灰度發布可以避免新的産品方案在被驗證有效前，對太多用戶造成影響。

微信就經常采用灰度發布來實驗新功能，比如近期的視頻号，剛開始就是灰度發布的。

如果我們隻有一個備選方案，采用灰度發布，也就相當于對新方案和當前線上版本進行了「A/B Test」。

2. 「A/B Test」就是對多個産品方案同時發布上線，然後根據數據反饋确定最終方案

也就是讓用戶來投票選擇。

它可以很大程度上避免我們的拍腦門決策。

網上對「A/B Test」的介紹已經很多了，這裡就也不再重複造輪子了。

需要注意的是「A/B Test」設計之初一定要考慮好後續的歸因，也就是能知道哪個地方的調整也可能帶來正向效果。

所以，方案有效性的驗證方法就是，結合灰度發布和「A/B Test」，再依據我們的北極星指标來評估判斷。

哪個方案能給北極星指标帶來更多的增長，哪個方案就是優勢方案。

在評估出優勢方案後，也能進一步驗證究竟哪些是用戶在決策過程中更關注的因素，我們再去想辦法持續的加強它即可。

如果我們的所有方案數據都不太理想，那就要考慮下是否是我們評估出來的「用戶決策模型」有問題，或者是産品方案沒有解決用戶真正關注的因素。

05 寫在最後

以上我們以房産租賃類平台為例，介紹了提升轉化率的系統方法。

最後，我們再來總結下，整體上可以分為4大步：

1. 尋找北極星指标
2. 關注用戶決策漏鬥
3. 關注用戶決策模型
4. 灰度發布 A/B Test 驗證方案有效性

其中第1、3步的難度相對大些，第2步次之，前三步完成了，第4步一般可以水到渠成。

核心是要找對方向，找到用戶的決策漏鬥和決策模型，以上兩點找準後，産品方案自然就可以有效的設計出來了，再搭配灰度發布和A/B Test，産品轉化率的提升自然更加高效。

在實踐中，有時可能需要對用戶進行細分，因為不同的用戶群體，其決策漏鬥可能會有些差異。

這裡為了闡述方便忽略了這一部分。

實際應用中，我們在确定用戶細分規則後，針對每個細分用戶群體，分别開展上述2、3、4步即可。

這套方法對于B、C端産品是通用的，B、C端隻是客戶/用戶的決策漏鬥和決策模型有所差異，本質相通。

作者：候機搏發 公衆号：候機搏發（ID：houji2bofa）。

本文由@候機搏發 原創發布于人人都是産品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。

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