转化率等于期望行为人数除以作用总人数。期望行为就是我们考量目标希望做到的行为，比如点击率中“点击”就是期望行为，转发率中“转发”就是期望行为，以此类推下载率、激活率、购买率、打开率、成交率、复购率等。
由于我们所作用的“总人数”在一定范围内是固定的，所以我们总希望大幅提高期望行为人数，以获得更多我们期望的结果，这样的工作就是提升转化率(Conversion Rate Optimization)。
想到要提升转化率，我们一般大脑中都能冒出一些想法，比如“把页面做得好看一点”“页面加载快一些”“贴合用户想法”“让用户更信任”“多赠送点礼品”“限时优惠”等，只要稍微了解产品，对提升转化率的方法我们基本都能说一二。
但这时严峻的问题出来了，下一步我们先做什么?为什么先做?具体怎么做?如果你不能准确答出，请往下看。
漏斗模型有很悠久的历史，在广告营销行业就是个很成熟的分析模型，能够很直观地感觉到转化过程中每步的损失。
来，再看一遍这个模型，可以把图形印刻在你的大脑中，想象一群用户从漏斗顶部进来，在每一个步骤都会有所流失，总转化率等与每步转化率相乘，也就是说要想总转化率最大，就需要每步转化率最大化。
如果对于优化时先做什么具体怎么做不清楚的话，就很值得按照转化率提升的这5个步骤进行一次认真的分析。
有的运营人员，对于提升转化率，东一榔头西一棒子感觉很辛苦，却总没什么成果，就是因为目标不清。检验行为是否有效的唯一标准，就是看核心目标是否提升。
这步是整个5步中，最关键的一步，也是很多人所忽视的一步。很多人理所应当地认为，产品我们每天都在运营，流程我还能不清楚吗?其实不然，虽然我们很熟悉，不亲自动手画出来，就总会少一些清晰的视角。就像我们知道世界地图长什么样，当你设定路线的时候，对着地图看会很清晰一样。
上一个步骤中，你很可能已经写出了一系列非常多的因素，他们对于结果的影响是不一样的，这时你需要将他们之间的不同用数据化的方式表现出来。
举另外一个例子，金融家需要知道油价是否会下跌，找了一群战略专家来预测，二十个专家各自写了一份报告，有的高歌必涨，有的看衰，有的专家则有保留意见，每个人论述的角度也不尽相同，听完一头雾水，还是不知道会涨会跌。
这时候最好的办法，就是让专家集体讨论出认为最可能影响油价的20个因素，比如“新中东战争是否会发生”“美联储货比宽松政策”等，并将这些因素进行分级，超级大影响，有大影响，有影响，小有影响四个等级，并给四个等级4个权重4、3、2、1，每个因素发生的概率也分4个等级 90%，70%，40%，20%，然后让专家每个人列出20个因素可能发生的概率，最后加总平均得到的结果，就非常有参考价值了!
厉害吧，这一步骤，是数据思维的一个很好体现。上一篇文章分享过数据思维习惯对运营很有价值，有兴趣的可以回看。
对于我们的转化率优化来说，我们也可以给这些因素加上权重，即使这些权重是我们主观加上的，但因为数据化之后，也会比全部靠感觉分析更靠谱一些。
上一步骤添加完影响权重之后，做一个影响程度排序，就能看出那些有最有影响的因素，接下来就照着这些影响因素照着逐一优化即可。
补充一点，由于有些产品流程中， 在产品端的过程比较简单，而在用户的心智流程比较复杂，这时候在写流程的时候，可以把用户的心智流程也加上去。如果你对用户心智流程一时揣摩不清楚的话，也可以参考一下AIDA模型。
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