用户的转化不是立马就可以实现的，它的实现都是在每个环节上不断优化完善的。就好比数据是驱动数据化运营的，通过数据的分析避免了大部分主观因素和认知上出现的偏差所导致的影响，当然这个数据也是要通过用户行为进行统计分析的。
“如何提升转化率”。我觉的“转化率像是一场修行，永远在参透，持续在优化”。对于任何一家互联网平台而言转化率CR应该都是核心目标之一。
做为新零售业务平台，用户的忠诚度，留存率，平台停留时长都是决定下单转化的因子，拿到我们之前的事件归因思维来看这些指标，一定离不开这三个前置因素：用户心态+运营策略+产品体验！
青岛艺形艺意文化传媒有限公司创始人，青岛首席商学院新媒体运营创始人，资深新媒体运营人，《新媒体推广运营实战大全》 作者、知名品牌营销顾问黎想将为大家分享：如何高效的把用户操作行为转变成商业化行为，不断压缩用户决策时间产生更多的购买行为，本文内容我们已重点来聊。
一、明确埋点的目标和逻辑
什么是埋点?埋点是数据采集领域(尤其是用户行为数据采集领域)的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。了解了埋点我们就要学会明确埋点的目的是什么，然后根据需求与开发讨论沟通以后再进行埋点，最后进行漏斗模型数据分析。
漏斗模型也称事件转化率，通过漏斗模型，可以看到设定的事件每一步的转化率，评估每一步的效果。通过分析数据，发现其中的问题与规律，提出解决问题的策略，完善产品，从而进行引流，也可以发现引流是否与预期相符，如果有异常，也可尽早的进行调整。
二、站在用户心态角度看转化率
用户在进入平台购物时，总会受到平台广告，促销信息，商品筛选，质量考量，价格对比，配送时效等等因素，走完一系列行为操作和心态起伏后，最终决策按下支付密码。这个过程，我们不妨拆解成3个步骤来看：需求产生层，目标认知层和最终决策层。3个步骤我们用一张思维脑图给大家梳理。
1.动机层也是需求产生层
这一层是通过由潜意识受到内部/外部刺激后产生，产生后和某种品类建立起的映射关系，从而解决刚需或者非刚需需求。因此几个点是我们可以入手做为切入点：内外部刺激，和品类的映射关系，刚需与非刚需。
**(1)内外部刺激：**这一环节可以跟我们图中的“感知层”关联，内部刺激来源于人类衣食住行，生活状态由内向外的刺激迸发。外部刺激来源于通过对外界的广告，事物，环境由外向内的刺激输入。表现在转化率的核心点在于，用户属性分析，用户购物频率和用户精细化触达方面（举例：孕妈妈每月都要买一次奶粉，且时间固定，我们会在购买前2天推送一张奶粉优惠券和提醒精准触达）。
(2)品类映射关系：和表里面的“认知层”关联，有了商品印象感知以后，接下来需要初步明确这个“东西”是什么！为什么可以处理我的需求！表现在转化率的和核心点在于精准营销，一条短信，一个推送或许有回天之力（举例：9.9抢安睡无异味无毒蚊香，踏实一整晚）。
**(3)刚需与非刚需：**人类始终是贪婪的，生存需求，享受需求，发展需求，审美需求，社会象征性需求等等。这个时候需要快速抓到哪类人的需求对应，就需要我们不断去打磨用户模型，AARRR模型+用户分层/激励方法论去拆解。
2.思考层也是刚才我们所聊的目标认知层
这一层是通过用户产生需求并初步明确目标对象，开始被动或主动接收无数个目标对象的过程，这个过程我们可以完全明确对象并产生购物意愿。
（1）信息来源区分主动和被动，主动寻找信息和被动输入信息。主动寻找信息的转化率一定大于被动输入，且主动寻找的产品体现是很容易被满足。举例，某东购物APP搜索框下单占比全站40%+，搜索质量在这里尤为关键，从关键词的映射，品类的关联，促销的映射，关键词的模糊搜索都是提高搜索转化的因子。
（2）被动输入信息更偏商品营销，当我们开始抓到这些潜在顾客，有发现他们有过浏览痕迹，这时候的大数据抓取和用户触达就非常关键，根据商品详情页的跳转率来监测对用户的购买表现，横向对比跳转率趋势，同时需要反推商品信息的合理性，结合商品对应的用户关注点做二次优化，反复性一周后看效果测试。
3.行动层
是最后一层，也是用户最纠结的选择层，这个时候的信息一定是最大量的，也是用户需要过滤和整合的过程。所以因人而异制定信息沟通最为关键。
场景A：一个辣妈给自己的孩子们购买零售，她在选择的过程中反复在观察和了解关于食品的生产日期，新鲜度，安全性以及价格。
场景B：一群学生在购买零售，她们的注意力更放在外观，是否网红款，品牌知名度，当然也会有价格（毕竟购买力有限）
两个场景的购买人群不一样，我们所展示给用户的信息沟通侧重点同样会不一样。分享一个细节案例，我们在做私域流量社群运营过程中，对用户进行分类管理之后，所推动的消息，活动内容，促销内容都会因人群而异。
情感认知的重要性更多的在于用户心态上的触达，刚需和非刚需的转换也会更加明显。爱豆种草，包装网红爆款，内容营销，病毒视频/平面营销都是可以是很好的切入点。
确定好功能与核心指标的关系以后，放大该功能并观察核心指标是否存在变化。数据分析模型来源于用户行为路径的分析，为企业数据驱动与调整方案布局提供科学的指导，对于更加精准勾勒用户画像提供了重要的参考价值。
三、站在运营策略角度看转化率
聊到运营和转化率的关系，一定是多维的，且不同的应用场景转化形式也会有差别。一个有效的UV如何实现一个有效的CR。我们按6个大的纬度来拆解：资源位管理，促销体系管理，商品管理，精准营销，内容管理和路径诊断。
3.1资源位管理，寸土寸金保证CR
资源位对于电商平台而言永远都是兵家必争之地，所以规范化的管理和标准化的指标考量非常重要，这里列几个原则点：
（1）资源位的设计：排版简约明朗，商品清晰有致，1句主利益文案+1句副标题，主按钮引导跳转。
（2）资源位的CR：分别取平峰期和高峰期该坑位的2个CR值，取均值做为标准。
（3）对比整体CR：首页首屏资源位CR务必大于整体CR，其余取均值即可。
（4）资源位奖惩：1个月沉淀分析，按资源周期奖励和惩罚，取高价值资源方。
3.2促销体系，捆绑销售增加CR
商品捆绑销售的原则是引导单个UV受到利益刺激可以下多件商品或者多个订单。同时激励这个用户拉到额外的用户下单，从而提升整体CR。
（1）品牌/品类满减：品牌或者品类达到固定价格即可享受折扣和立减。
（2）满减/满折/包邮：购物车总价达到固定价格即可享受折扣，立减或者包邮。
（3）当天N单包邮/打折：当天第2单包邮，或者第3单9.5折等。
（4）拉到一个有效用户下单返现：分享并邀请好友下单，自己返10%-15%现金。
（5）群体性CR：社区团购/多人拼团/等。
（6）虚拟货币体系：全场/品类/品牌优惠券，签到积分兑换优惠券多场景植入。
3.3商品管理，对的商品暴露给正确的人
（1）核心品类印象：建立平台核心平台打透击穿，主打用户心智。
（2）商品按动效维度拆分：按动销率将商品库拆分3档，高动销率商品库/中动销率商品库/低动销率商品库；且三档按周期频率在首页展示。
（3）商品按价格维度拆分：商品按价格纬度拆分，拉取高动效且不高于20元商品做为引流款爆款，建立种子商品库。
（4）各品类爆款暴露：每个品类挑选20款SKU在首页增加导购效率。
（5）千人千面商品推荐：基于用户品类偏好/品类频率暴露意向购买品类。
3.4 精准营销，用户分层，从用户入手提高转化率
(1)新老用户区分：新用户首页固定模块领取权益包（首单五折券，10款拳头商品特惠价，免邮券）。
(2)品类用户区分：通过私域流量按对用品类用户分组（社群/公众号粉丝/短信包/用户包），不同用户推送不同品类组合包（券+商品+秒杀权益）。
(3)属性用户区分：按照用户下单频率/下单客单区分/用户年龄段等基础信息区分，抓包触达，精准营销同样在转化率方面能有很大改善。
3.5内容管理，从商品内容到营销内容提高用户转化
（1）商品标题：品牌名+商品名+关键词利益点（15个字以内最佳），副标题增加部分促销利益点，商品核心利益点。
（2）商品头图：两张不同角度商品图+三张商品应用场景图+1张商品带包装图（6-7张最佳）。
（3）商品详情页：整体风格务必符合商品调性，例如食品类用绿色/橙色，乳制品用灰色/素雅色；其次排版简洁干练，30%商品展示+50%商品应用场景+20%商品售后服务和相关资质证明信息等。
（4）内容营销同样是平台提高转化率的一部分，我们尝试在平台内搭建“生活馆”，频道内我们会植入大量UGC和PGC内容，通过图文/短视频推送一些科普类，应季食品推荐等信息。这一部分转化效果不是特别明显，粘性较高。
3.6路径诊断，从UV开始诊断每一步的效果
首页资源位—活动落地页：该用户在平台内随意逛逛后，通过在首页点击资源位跳转到落地页。
这部分跳转率是我们第二步需要关注的，通常在首页首屏跳转率不会低于20%，通栏或者启动图这些峰值更是可以到40%，所以低于这部分数据就需要反思，是资源位素材没做好还是入口利益点没有吸引用户点击。
**活动落地页—商详页：**用户进入到活动落地页后，下一步需要点击到商品详情，这一部分正是考验商品内容的时候，通过落地页头部的跳转率可以到15%-20%。
**商详页—加车：**加车有效率是这一步我们考量的指标，需要留意的是加车率越低不代表转化差，越高也不代表转化好。因为大部分意向用户产生购买欲望后会直接购买而不加车，所以加车率我们做为参考指标，不做核心考核内容。
**商详页—下单：**这部分也是末端行为指标，尤为重要。从商详到下单的转化同样需要筛选1个月-2个月的有效数据来做判断，界定中间值，我们在业务初期时，这个阈值可以达到10%，整体平台也可以到13%-15%，峰值可以到20%，这个数据对于小程序电商已经中等偏上。
转化率是一个终极指标，也是一个过程指标，递减归因方法论的典型事件代表。