转化率怎么算,化学转化率的计算公式是什么

转化率是互联网产品常常会提及到的词,也是衡量一个产品发展的重要标准。如今随着市场竞争日益激烈,转化不易也逐渐成为大家比较关注的问题。其实提升产品转化率的场景与方法有很多,每个场景也都有着影响用户决策的

转化率是互联网产品常常会提及到的词,也是衡量一个产品发展的重要标准。如今随着市场竞争日益激烈,转化不易也逐渐成为大家比较关注的问题。

其实提升产品转化率的场景与方法有很多,每个场景也都有着影响用户决策的因素。本文主要针对线上用户的消费决策,以家庭服务产品为例,基于系统化的全流程去挖掘不同环节的机会点,找到影响用户决策的关键因子,从而有效地提升产品整体的转化率。

一、什么是转化率?

1. 转化率的概念

转化率指的是在一定周期内,期望行为的目标用户所占总目标用户的比例。期望行为是指用户在产品中达到目的时而产生的任何操作行为,例如完成注册登录的流程、阅读瀑布流信息发生点击行为、在详情点击预约服务、成功支付订单等等。

这里注册率中的注册,点击率中的点击,提交成功率中的提交,支付成功率中的支付就是用户的期望行为。由于产品的用户数在一定范围和时间内是相对固定的,所以要想提升转化效率,我们就要去思考如何提高用户的期望行为,从而提升产品的转化率。

简而言之:转化率=期望行为人数/产品用户数。

2. 转化率的作用

关于转化率的重要性,这是不言而喻的。有很多产品在前期可能主要关注流量的多少,容易忽视转化的重要,认为单单靠流量就可以解决用户需求,化学转化率的计算公式是什么,但作为一个产品来说流量只是完成了产品使命的一半,如果只有流量但不好变现或者转化率低,这种情况下仍然不能算成功的产品或者解决用户诉求。

因而转化率在一定程度上可以衡量一个产品用户需求的强弱、评判产品设计好坏、是否能帮助用户解决问题、梳理产品流程的转化漏斗等等。

3. 如何定义转化率的指标

那么如何制定一个产品的转化率指标?

首先它当然是要与业务目标保持高度对齐的,能直接衡量产品价值的大小,或者说可以衡量产品策略的优劣势。

所以我们需要结合实际产品的特性来制定符合自身业务发展的数据指标,来评估我们的产品成长趋势是否成正向。例如一个电商产品,它的核心转化指标主要就是订单转化率,而对于一个留咨类产品来说,它的主要指标看的可能就是线索的转化率。

当然转化率低并不一定代表产品需求不合理,也可能和产品设计有关系,比如操作流程体验是否顺畅,产品功能表达是否清晰、文案语义能否戳中用户心理、视觉因素等等,都会对转化率有一定的影响。

二、转化关键要素

转化率怎么算

首先思考下一个产品是为谁而做?是给谁使用?又在什么场合使用?不管是什么类型的产品,在着手解决转化率的提升之前,我们先思考下两个关键要素:用户和场景。

1. 用户

以用户为中心这个口号似乎已经成为互联网老生常谈的名词,因为一款产品的存在,无论它具备什么样的功能、提供什么样的服务、想传达怎样的产品理念等,最终都要服务于我们的目标用户。

那么这里有个问题,关注用户是指关注用户需求还是关注人本身?

回答是:了解用户需求是首要,但要真正做好一个产品,最终得归结到用户本身。通过对用户的洞察,加上在产品用户体验上所做的努力,在达成提升转化率的基础上,同时更好地让产品与用户之间产生情感共鸣与连接,可能这才是产品能保持长久生命力的密钥所在。

2. 场景

有了用户需求,用什么承载和满足需求?这里需要提到场景的概念,所以场景又是什么?

场: 指的是时间和空间;

景: 在情景和互动下唤起用户的共鸣,激发用户产生任何想法与行为。

我们也可以理解为:产品设计的本质其实就是在构建场景。

而场景与需求又是相互作用存在的,需求无法脱离于场景单独存在,新的需求又会为产品创造出新场景的机会。

例如:在没有外卖软件之前,我们的吃饭场景一般是到了下班点去楼下餐厅解决,但随着互联网的发展,涌现了饿了么、美团外卖这种线上软件,吃饭的场景也随之发生变化:我们到了吃饭时间,自然而然地打开APP,提前购买下单。

而这个新的场景里面,就解决了用户便利性的需求,这也就是产品价值所在。

三、建立系统思维

1. 什么是系统化的思维?

系统化思维:指的是能够将一系列零散的产品需求和流程化的东西进行有序地梳理划分,并站在全局的、整体性的视角去分析问题的一种思维方法。

在日常的产品迭代过程中,我们往往会面临项目周期紧、需求量大的问题,那么在这种情况下,我们该如何有的放矢地抓住产品重点的同时又不错失每个流程中的机会点?

常言道:不谋全局者,不足以某一域。作为设计师,我们需要具备系统化的思维方式,才能更好地清楚用户在整个产品的体验旅程中,不同流程节点里所存在的产品转化问题。

2. 如何站在全局建立系统化思维?

每个产品独立的部分也许很好懂,也能清楚理解各模块的功能,但当你跳出某个流程及节点或功能模块时,站在全局角度去分析产品,这时候它们之间是怎么相互作用与影响的呢?

这里就需要引出上面提到的一个词:系统化。下面我将基于家庭服务用户端的体验升级项目为例,为大家分享下我的一些思路:

① 用以系统化的视角来分析业务

首先我们来分析下市场环境随着近些年家政市场规模扩大和用户需求的不断上升,许多用户养成了在线上寻找家政服务的习惯,通过线上下单结合线下服务,将传统的家政行业互联网化,同时随着三胎政策和人口老龄化的压力,在一定程度上也刺激了家服行业规模的大幅度增长。

而我们家庭服务的产品主要的核心主要是保姆、月嫂、育儿嫂、钟点工,基于整个家服体系来看,我们就可以很清楚地了解当前产品的整体方向:C 端是承接用户流量与用户转化的核心渠道,为线下服务输送血液;阿姨端:提升阿姨简历录入质量与数量;B 端:撮合两侧资源促成订单转化。三端相互打通、融合,最终形成交易闭环模式。

转化率怎么算

② 以系统化的方式来分析用户

说完了业务这块,接下来我们看看用户。在用户调研时发现,家服用户关键词主要有已婚家庭、家有老人孩子、年收入水平高等特征,同时挖掘出效率性、保障感、服务感等用户真实诉求,它可以帮助我们制定大的设计方向,但在更细分的服务场景中可能并不太适用。

因家庭服务的服务类目有很多,很多用户对于服务的使用习惯其实是模糊的,而且不同服务类型的用户对于产品诉求有着明显的差异性。

所以我们需要在此基础上,去根据不同用户的心理特征和人群细分得到一个相对系统化的用户信息。找保姆和钟点工的用户更为注重阿姨的快速匹配和性价比,而找月嫂和育儿嫂的用户则更在意服务内容和阿姨技能的专业度。

③ 以系统化的思维来推导目标

通过以上业务目标和用户调研的分析,结合数据分析及竞品拆解等手段,组织多协同角色对本次升级目标进行确认,最终由产品目标推导出设计目标。

我们主要基于流量入口优化、需求详情改版、提交成功体验优化等不同流程节点进行全局考虑,解决产品现存问题。当设计目标明确了之后,结合我们实际的业务需求,接下来就是有的放矢的设计落地过程了。

四、家服落地案例

根据前面系统化的分析,同时结合项目中实际运用到的转化提升的分析方法,我们将基于入口、详情、提交这三个主要流程来进行系统化的转化率提升方案落地,挖掘影响用户转化的关键决策因子,进而达成产品核心链路的转化率提升。

1. 流量入口

从整个产品体系来讲,流量入口之所以是转化层面的重要环节,一方面是将流量导入到用户最终的行为上(例如家庭服务就是为了收集用户需求),另一方面则是转化层面,产品上游入口的流量分发效率对于下一级详情的转化有很大的影响。

2)搜索场景入口细分

① A/B测试验证

A/B测作为一种日常工作中常用到的产品迭代方法,主要指为同一个优化目标制定两个或者多个方案,然后随机选择两部分用户在同等流量基数下,让一部分用户使用A 方案,另一部分用户使用B方案,对比分析不同方案的点击率、转化率等数据指标,找到产品最优的解决方案。这里需要注意控制变量,不要做大而全的东西,而是做能够快速验证的小而精。

② 核心设计策略

加搜索点击场景,在保姆、月嫂、育儿嫂基础之上,继续拆出细分场景的直达入口,例如照顾孩子、钟点工、做饭阿姨等,尽可能触达和命中不同需求的用户,进而增加决策机率;优化辅释文案信息,重点透传服务核心卖点,加强用户认知,辅助用户决策。

③ 经验&总结沉淀

搜索场景拆分更多细分服务入口有助于命中不同决策型用户;

辅助文案的准确传达可以加强用户对于不同服务类型的认知。

2)列表入口透传阿姨

① 核心设计策略

② 经验&总结沉淀

*阿姨是家服用户关注的决策信息,在不同入口进行透出对入口的点击数据有正向作用。

2. 需求详情

流量有了,那如何在详情更好地承接住这部分流量从而形成有效转化?可以接着往下阅读。

1)需求页4.0改版

① 用户行为模型分析

转化率=C变/C始*100% 或=n变/n始*100%。(初始浓度-平衡浓度)/初始浓度。可逆反应到达平衡时,某反应物的转化浓度(等于某反应物的起始浓度和平衡浓度的差)与该反应物的起始浓度比值的百分比。可用以表示可逆反应进行。

根据用户行为设计领域的常用模型:福格模型,可以看出它主要定义了用户行为的机制:即用户在完成任何操作或者行为时,都必须具备动机、能力、触发这三种要素。

简单来说就是只要用户有足够的动机,并且有能力完成,最后再加合宜的提醒,一个行为才可能发生。简化模型就是B=MAT,B是行为、M是动机、A是能力、T是触发。

电商行业转化率算法:利润=销售额X净利润率。=(购买人数X客单价)X净利润率。=进店人数X购买转化率X客单价X净利润率。=广告展现X广告转化率X购买转化率X客单价X净利润率。=推广展现X推广转化率X购买转化率X客单价X净利。

动机(Motivation):用户有理由或者意愿做一件事,即用户行为的驱动力;

能力(Ability):促使用户的目标行为发生可以通过提升用户能力来实现;

触发器(Triggers):在正确的时机设定恰当的触发行为的因素。

② 核心设计策略

增强动机:首先在头部位置强化平台优势,增强用户信任感,减少顾虑;其次在服务选项中对决策信息进行外露,用户可清楚理解不同品类的服务内容,精准命中用户诉求;最后我们在次屏为用户提供全方位的详情展示,进一步强化用户的动机。

触发转化:具备了动机和能力两要素,还需要一个触发器去刺激用户的行为,完成最后的转化动作。我们主要优化了按钮文案信息并增加了标签示意,增加辅助文案。给予用户正向的引导,使触发器能与目标能够建立有效的联系。

计算公式为:转化率=(转化次数/点击量)×100%。例如:10名用户看到某个搜索推广的结果,其中5名用户点击了某一推广结果并被跳转到目标URL上,之后,其中2名用户有了后续转化的行为。那么,这条推广结果的转化率就是(2/。

③ 经验&总结沉淀

更短的操作链路可以为产品带来更加高效的转化;

更多的服务内容透出,可以帮助用户加强服务认知,唤起用户共情;

合理的标签内容引导,能够精准命中用户诉求,促使决策。

2)服务细分设计

① AIDTAS消费者模型

上面提到的福格模型属于行为操作的表现,主要驱动消费者的高效转化。那么 AIDTAS营销心理模型则是为了更好地洞察用户心理,让用户更好地感受到我们产品的价值。

AIDTAS 模型的前身是AIDA模型,它是消费者行为学领域很成熟的理论模型之一。随着互联网的不断发展,该模型也在此之上增加了信任和分享。

整个模型是指在消费者从接收到产品信息,到发生消费行为之间,动态式地引导其心理,并将其顺序模式化的一种法则。该模型主要分为六个阶段:引起注意、产生兴趣、点燃欲望、构建信任、购买行为、分享传播,这条链路与用户的决策行为息息相关,我们需要结合实际业务去实现精细化的转化。

② 核心设计策略

最终我们将家服用户的需求拆解为两类:解决生活刚需的服务型消费和追求品质生活型的精神消费,从而推导出了效率型和品质型两种不同方向的详情设计策略。

③ 设计方案展示

效率型详情设计:主要针对钟点工、保姆等品类,我们主要给予用户更高效地操作引导,因此将卡片收集器放在了页面的腰部位置以上,让用户在第一时间可以提交需求,直接进行线索转化,突出服务的便捷性。

1、支付转化率是指:统计时间内,支付买家数/访客数,即来访客户转化为支付买家的比例。2、引导支付转化率是指:统计时间内,访问分类页的人数中,后续点击访问商品详情并最终拍下付款的买家数占比。3、下单支付转化率是指。

为了提炼出更加精准性的复用性结论,我们也对页面中的不同变量作了多次A/B测试,最终发现服务保障是影响转化的关键因素,而按钮文案与标签提示则主要辅助用户去作出决策,对转化也有一定影响。

品质型详情设计:由于月嫂的服务特征差异性较大,同时决策周期也相对较长,因此对于这类品质型详情需重点透传专业高端的感受,加强用户感知差异,通过品宣、服务保障和精细化服务内容进行步步引导,构建用户信任。在交互上我们将需求收集器下置,采用上滑翻页形式,用户通过手势滑动去阅读内容,为用户营造沉浸式的浏览体验。

④ 经验&总结沉淀

针对决策周期较短的服务,在设计策略上应当给予用户高效的操作引导,提升效率;

针对决策周期长的品类,应当注重服务内容的强运营,给用户传达正确的服务感知。

3. 提交成功

至此,用户在提交完需求后其实就已经完成了线索转化的指标,因为后续的签单和服务都是强依赖于线下完成,那么是否就意味着C 端的使命就到这就行了?当然不是,当前业务主流程是用户在提交需求之后直接会有经纪人联系,与用户预期不相符,体验欠佳,因此提交之后的流程体验问题也尤为重要。

1)VR场景保障透出

转化率=已反应的原料量/原始原料量*100%;参与反应的量除以原始量,可以是质量相除也可以是物质的量相除,但单位要一致;转化率是指在反应中反应物反应的量与反应物总的量之比。公式: 转化率a=n(变化)/n(总)*

① 核心设计策略

相较于旧版较为唐突的感知,我们在用户提交后的流程中也作了一些尝试,新版设计策略中增加了VR场景的透出,传递真实感和保障感知,减少用户对平台的不信任而流失的情况。

② 经验&总结沉淀

*服务保障内容是家服用户核心关注信息之一,对用户决策和线索质量有正向影响;

五、最后的小思考

整个家庭服务的改版项目基于系统化的设计思维,以有限的精力去最大程度地保证业务目标的实现,对产品的每个关键路径做到有效的转化提升,同时也能更好地去兼顾用户体验。

当然,系统化是一个方法,也是一个看待问题的视角,它影响着我们对业务、对用户、对设计深度的理解。以上就是我近期工作中对于系统化思维的体会与实践,共勉之。

题图来自 Unsplash,基于CC0协议。

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