无论是以前流量为王的时代，还是如今产品为王、精细化运营为王的时代，核心都在转化率上。高转化率对公司而言，就等同于更低的成本和更高的利润。因此，提高转化率是个永无止境的追求。
但另一方面，提高转化率并没有永远都能行之有效的方法。许多方法都是某一个时期好用，过一段时间就失效了。导致这种情况的原因在于：转化率背后面对的，是“不可预知的人类行为”。
在大数据分析、人工智能和机器学习飞速发展的今天，我们常常会面临一个尴尬的情形：大多数提高转化率的所谓“计划”，不过都是事后诸葛亮。在实践结果出来之前，我们很难判定计划实施的效果。
虽然用户行为数据已触手可及，通过行为分析制订一份”提高转化率方案“的操作门槛并不高，但方案能否有成效，还是取决于洞察数据背后用户心理的能力，甚至还得加上一点运气。
下面有五个小贴士，或许对你有帮助。
No.1 找到跳出率背后的诱因
高跳出率是低转化率最直接的原因。跳出率是指那些只看了一眼页面便离开的访客占比。
如果你不明白跳出率背后的诱因，那么跳出率高的问题便难以解决。就好比牙医没拿到X光片就想去填充牙洞一样。
跳出率是影响转化率最重要的用户行为指标，但它也是最含糊的指标。因为访客可以有一百万种原因离开网页。可能是页面布局的原因、内容的原因，甚至是因为网络信号的变化等等…
那么，如何判定跳出率是高还是低呢？
指标定义：26%-40%，意味着跳出率很低 41%-55%，是跳出率的平均值56%-70%，意味着跳出率稍高70%以上（博客、新闻文章等除外），就要引起注意了
跳出率高可能出于多种诱因，就图文写作来说最常见的三个原因是：标题/首段不够吸引人、图文布局不够美观、内容枯燥乏味
对于用户而言，没有人会喜欢枯燥乏味的题材，也没有耐心避开视觉去认真咀嚼文字背后内涵，需要你从用户视角深度优化他们的阅读体验。
No.2 搜索不够准确，定位词不够精准全面
不管是平台还是内容，我们都需要个性化定制自己的产品，作为创作者需要深入了解你的内容搜索关键词，帮助用户快速搜索内容，平台快速准确推荐信息。
用户是如何浏览你的文章/视频的?
用户会在什么平台寻找什么内容？
如何设计内部布局才能提高点击、转化率？
举个例子，假设你是一家卖鞋的电商网站，如果内置搜索数据中，有许多记录是流行品牌或流行样式，就能清晰说明你的用户的行为偏好。
利用这个信息，你可以在网站首页上安排更多此类商品的展示，以获取更多转化。
站点搜索数据是用户行为数据最鲜明的体现之一。如果没有好好利用这一资源，会白白损失掉许多本该到手的钞票哦。
No.3 区分新访客与老用户
在日常生活中，你对待新朋友的方式很可能与对待老朋友不同，这个情形同样适用于内容创作。
新用户对你还没有适应，他们可能只是那一瞬间接触到了你或者看到了你的产品或内容。平台新用户的转粉率有多高？该领域真正能刺激他们关注和阅读甚至购买的用户，究竟是具备什么行为特征？
你的详情页转化率有多高？是图片轮播形式好还是视频播放会更好？都需要静下心来研究。
同样，老用户对你建立了信任感，如何提高他们的取关成本？维护相对长久的绑定关系？可以通过积分、老粉福利等活动体验，他们在你身上获得的更多，绑定关系更牢固，取关成本越高。
转化的关键是要了解你的每一个用户，然后投其所好设置内容并提供购买项。
No.4 个性化页面引流
个性化的引流，可以带来转化率提高的奇迹。
用户可能会通过广告、折扣码、新品特惠等不同渠道被引流到网站，针对不同渠道而来的用户，应当有不同页面内容的设置。
比如说，当用户是因新品特惠来的时候，他们应当被指引到平台上展示特价新品的页面。
如果用户是通过折扣码来到店铺，那么他们首先应看到优惠券弹窗。这样，他们便不必再花心思去寻找优惠码，从而使转化变得更加容易。
网页的展示内容应根据用户的来源实时适配。这里有很多个性化程序，例如Instapage或Leadpages，都可以通过用户大数据来创建个性化登陆页面。
此外，别忘了做好用户的行为跟踪，可以从三个维度入手：广告点击、来自第三方引荐的用户信息、内容效率报告来做。
No.5 持续监控跳出报告
最后一个步骤，是要监控好跳出报告。监控退出报告是要搞清楚：为什么用户不完成转化就离开了？
如果你已经解决了上述列出的4个难题，那么第5步，就是要利用退出报告查找可提高转化率的关键区域。
举个例子，如果用户行为分析数据表明，跳出率最高的地方发生在结算页面，那么这说明你需要优化这里的产品介绍元素。
譬如人们是因为不愿输入看到那么长而复杂的详情页介绍，那你就可以提炼一下你的产品卖点，让随意一个陌生用户能够看懂理解。
如果是文章的跳出率很高，那么可以尝试简化一些不必要的篇幅介绍，增加一些有趣的内容埋点。
底线：重点转化页面上高跳出率的现象，需要要重点仔细排查。
结语
理解转化率最重要的一点是：永远不要放松警惕，因为转化率经常会没有任何预兆的骤然下跌。
此外，多数提高转化率的计划，都是事后才发觉的，这只取决于人们事后反应过来的速度。所以要时刻监测好你的数据动态。
就像水晶球无法预知未来，用户行为分析只是能帮你更接近你所需要的东西，而不是明确告诉你答案。
