提到转化率，就一定要说产品和运营日常都会使用的漏斗模型，用于分析各个步骤的转化情况，但是，我们通常所做的漏斗模型会相对简单，只是起到分析最后结果的作用。
实际上，当我们建立起精细的漏斗地图时，它能帮助我们清晰的了解产品的每个细节并使我们在进行产品优化时，做到有的放矢。
一、整理页面漏斗和操作漏斗
首先我们要明确我们整体的页面层级有哪些，按照流程整理出来，并明确上下级页面的转化情况及所代表的意义。
以视频点播付费产品为例，整体可分为五个层级：
- 第一级：点播一级页面。包括各类影片推荐、活动推荐、专题推荐、栏目入口、排行榜入口。这级页面到下级页面的转化情况就说明我们推荐的这些影片是否符合用户口味，运营活动和专题是否能够吸引用户，我们所创建的这些栏目排序是否合理、栏目名称和样式是否让用户有点击欲望；
- 第二级：中间页。包括搜索页面、栏目列表页、活动列表页、排行榜页等。这级页面的转化情况说明了我们的搜索效率是否够高，搜索结果是否是用户想要的，搜索推荐是否能够吸引到用户；栏目列表排序与推荐是否高效合理等；
- 第三级：详情页。包括影片介绍、选集、试看、订购入口、相关影片、演员、导演推荐等。这级页面的转化情况就说明了详情页信息是否足以支撑用户消除心理疑虑，让其决定进入订购。当这个页面数据不高时，就得考虑增加强有力的辅助信息帮助用户做决策，例如增加豆瓣评分、增加经典影评、影片所获奖项等；
- 第四级：订购页。包括付费产品包、支付方式、扫描二维码等。这级页面的转化直接说明订购操作是否流畅、流程是否足够精简、有无支付问题；
- 第五级：复购。则是指该用户再次购买的情况。
但是，页面层级无法统计到数据，我们需要通过对各类操作、按钮进行埋点，来统计我们需要的各个数据指标，所以我们建立的转化漏斗，是基于操作步骤的埋点数据统计而来的。例如下图，是用户从点播栏目入口到最后观看的操作全流程，通过对这些操作埋点，就可得出这条主流程的漏斗数据。
当操作流程建立后，我们发现这种漏斗并没有较大的指导意义，有三个重要问题需要解决：
- 我们通常查看的是页面间的转化率，优化也是针对页面，统计的却是操作步骤的数据，这两者并不重合；
- 在实际产品中，经常会出现流程的扩散或收敛，不同流程缠绕一起的情况，对我们做精准的产品优化和分析会造成麻烦；
- 当我们单独对一条流程进行分析时，往往是盲人摸象，没有整体，例如我们提升了一个页面某个入口的转化，但实际是因为抢夺了同一页面其他入口的流量，对我们整体转化率的提升一点帮助都没有，白白浪费人力。
面对以上几个问题，我们需要用新的方式来解决这些问题。
二、合并页面漏斗及操作漏斗
为了有更具指导意义的漏斗模型帮助我们做优化，我们需要以页面流程为主体，操作为连接，将这两种流程全部整合起来，建立精细的漏斗地图，从而对我们的页面、操作以及两者之间的关系有系统全面的认识。
通过这张图，我们就可以清晰地看到每个层级包括哪些页面，页面及操作流程，页面间的跳转是通过哪些操作进行连接，每个页面流量的入口与出口。
统计各埋点数据后，我们就可以把各个页面的停留时长、跳出率，各个操作的点击转化数据标记上去，这样不仅可以纵向地了解到每个层级的转化率，还可以通过横向对比，直观的看出多个同级页面分别获取的流量和用户停留时长，进而清晰的知道用户喜好，分析原因。
当我们完成产品优化后，利用这张图就能从整体分析比对优化结果了，例如我们发现优化后“选集页”的转化率上升了，不是因为抢夺了“试看页”和“购买”的流量，而是跳出率的降低。
但是，在做更进一步分析时，仍有一个问题没能解决：那就是对于同一部影片，它可能列表里有，专题也有，排行榜也有，那如何判断哪种形式效果更好呢？另外，对于不同的专题样式，又如何判断哪种样式好呢？
三、建立精准流量标记
要解决上述问题，需要清晰地了解每种形式全流程下来的转化情况，能够在这些不断扩散和收敛的流程中找到一条清晰且对应的脉络，这个时候就需要我们在埋点的时候，对每个上级页面流向下级页面的流量加上后缀，用以区分。
从二级页面开始，以“搜索页”和“排行榜页”的流量为例，将“搜索页”流量加上“_Ser”，将“排行榜页”流量加上“_List”，当“搜索页”流量经过“搜索结果页”后，这部分就需要加上“_Ser_Result”作为标记，流量收敛到详情页，再分散出来时，就能清楚的知道下一层级的流量组成，并在此基础上继续进行标记。
对于这种标记方式，需要注意的是：在流程发生扩散时才需要增加后缀，而当所有流量都收敛到一个页面，如此处的“详情页”，再出来后就无需增加所谓详情页的标签。
通过这种方式，我们就可以对同一层级，不同形式效果，同一功能，不同样式效果做精确的分析判断了。
同理，在此基础上，我们可以做进一步的精细化运营，将用户群切片后，对每类用户加上特定标签，利用这个漏斗地图，就能清晰的看出不同类型的用户侧重点、功能使用差异等多种信息，对产品和运营的工作带来极大帮助。
本文作者 @Z. Fly
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