網站轉化管道模型與轉化阻力的分析

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轉化管道模型：

根據《流量的秘密 Google Analytics網站分析與優化技巧》中的轉化管道圖示(8.2.2管道形狀-圖8.4，page:134)，我重繪了圖形，基本保持了形狀的一致性。 只是去除了虛線部分，因為覺得不同類型的網站，轉化的目標定義不同，為避免思維的定格化，就沒有畫出。 大致的轉化模型圖有以下的幾種：

網站轉化管道模型與轉化阻力的分析

管道A：表示100%的轉化率，所有的流量都全部成功達到定義的轉化目標頁面。 這樣的理想化管道根本是不可能在現實中出現的。 最多隻可能在整個管道中的某個流程出現。

管道B：是大多數的轉化管道，表示流量逐步流失，最後的流程都很流暢順利的成功轉化，不再流失。

管道C：表示各個環節都均勻的有少數訪客流失，也是相當樂觀的模型，也是大多數企業希望優化的模型。

管道D：這個管道看起來也比較好，但是確有不明的流量再途中增加，是無法預測和針對性改進的。 表明管道定義的不明，轉化部分的流量是初始的，還是中途的，難以確認。

管道E：非常的糟糕，大多數訪客都在初始訪問路徑中流失，說明我們的管道在前端出現嚴重的問題。

網站轉化阻力

根據上面的轉化管道模型，簡要分析一下可能的主力因素。

首先對於A管道，這樣理想的情況會在什麼時候發生呢?這樣的管道發生的條件是訪客的目的很明確，企業的網站也不需要冗余的資訊，訪客知道企業的網站是幹什麼的，直接過來的是下訂單的，某些壟斷商品是有條件出現的。 對於這樣的情況主要的轉化阻力就是入口流量，優化的方向應該是如何放大入口流量。 可能的因素就是品牌知名度，針對的客戶群體的精准廣告覆蓋面，注意要是精准的廣告覆蓋，因為如果我們無法做到(實際上我們也無法做到)精准，就意味著會有不正確流量被引入進來，不正確流量進入肯定會是離開的，之後的管道就不會一樣寬， 而是漸漸縮小了。 可能會變形為BCE管道中得某種。

對於B管道模型，可能的轉化阻力的情況是無效流量引入過多，或者關鍵的拐點在從轉化目標逆向追溯中某個環節出現問題。 針對無效流量就需要對廣告匹配進行優化，對與與企業產品或服務相關的需求人群精細分類，分組匹配。 如果我們確定引入的流量都是非常相關的，那麼就運用逆向思維，從轉化目標倒推過去，找出問題的根結。 因為B管道客戶流失發生在比較接近入口的地方，可以認為是發生在預定環節之前(對不同網站轉化目標定義不一樣，流程也不一樣，但基本會有這樣的過程，可能是天下購物表單，或者類似的預定，還存在一些不確定因素)， 因此在排除了無效引入的問題後，要找出問題，就要細化分解關鍵的轉化路徑，羅列各環節中的因素。 通常的情況可能會是頁面載入速度、引導不精准、頁面體驗、資訊完備性(列舉不全，需根據具體情況，資料觀察)。 針對的管道優化也相對應的從到達預定環節之前的網站體驗方面入手。

針對C模型，基本算是合理的模型，各個環節都有一定量的流失，通常意味著合理的轉化阻力，這樣的流失不一定意味著壞處，就是說對進入下一環節的訪客資格進行一定審查，比如要求使用者驗證資訊，可能會有流失， 但可以避免一些惡意的註冊或其他無關性的訪客繼續進入，這樣可以保證下游的高轉化。 這樣的情況可以適當的在各個環節都測試放寬漏口，避免過度依賴管道頁面的效果的情況。

對於D管道，途中增加的流量是不明確的，管道的轉化阻力因素不在網站本身，而可能的是其他未知的新興的行銷手段效果，可能因為其他的推廣手段見效，例如微博等社會化媒體的擴散效果是未知的，關於網站問題方面沒有什麼可以供優化的依據。

關於E管道的轉化情況，類似B模型，不同的是在初始環節的變化是激烈的，發生的情況甚至在更加近與入口出，轉化阻力除了網站體驗的因素外，可能也與管道的單一性、初始審查條件過於嚴格有關。 影響因素最多，需要改善的問題很多，但也通常是某一單一環節的問題，只要突破，可能便會有很好的轉化提升。

結語：其實網站分析是一門實踐的科學，是以實際的資料為分析依據的，是很具體的工作，而非抽象的概念。 我們的分析是一項逆向學習的過程，而非訪客真是的心理意圖，我們的依據只是對於大多數使用者會有相似的表現。 所以得出的結論不一定是正確的，還需要去不斷實踐，通過定義不同的管道，加以測試，持續優化，最終才會得到最優的轉化路徑。

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