转化率

接下来，我们就来看一下理解业务对“数据分析”重要性有哪些呢？ 比如某一月份产品会员购买数量下降了，对于很多做数据分析人员来说，可能马上就会去拿着数据做多维交叉分析，分析什么原因导致购买会员数量下降了，而不…

本文将带大家解读中小微企业应该如何使用“数据分析”这个神器落地，赋能企业经营。

一个是 1% 的次日留存提升，一个是 1% 的注册转化提升，这两个点都是容易发现、非常轻巧且并不耗时的产品改进，但是它们都对产品的核心数据（用户人均启动次数、用户量趋势）产生了重要的提升，这也是对于我们团队的一种激励。

市场营销从来就是一门玄学，到底是使用多图轮换来尽可能多地向顾客展示产品信息好，还是用静态图片只传递单一信息有效呢？到底哪一种能带来更高的商业转换率呢？本文作者告诉大家，与其一味随大流地在网站主页上使用“图片轮换”，不如看看调查数据和听听专家的意见，再做决定，毕竟跟谁走，都不如跟钱走来得实在。

今天，我们就聊聊从产品和运营的角度，如何通过大数据做转化分析？

未来，当一切基于云，数据会成为二氧化碳一样的生存副产品，每一个岗位都会被赋予“运营”的属性，每一个工作目标都将离不开“优化”这个动作。这是来自数据观的预言。而我们已经做好准备。

转化率是一个综合影响因素，需要公司各部门协作解决。

业务的洞悉决定了数据分析师发展的上限，数据技巧只是逼近它。好的分析师都懂业务，也必须懂业务。

数据分析作为运营最基础的一项技能，你是否真正的将其价值发挥出来，合格的运营一定是数据驱动运营，而非运营驱动数据！

订单转化率不高怎么办？如何对症下药，改变转化率低的情况呢？

当然，你可能对用户更喜欢什么以及如何消费内容已经有了直觉，这些带给我们……

定期进行广告测试来确保转化率效果非常重要。

对于任何一家企业而言，通过市场活动往往能收集下来海量消费者数据，都说掌握消费者数据是王道，然并卵，这些海量数据资料不断地堆入企业CRM库，又不知道该如何利用时，才是一件头疼的事！

对任何一款产品来说转化率都是最核心的指标，转化率的高低直接决定着一款产品的成败。

WiderFunnel （一家致力于为企业提供A/B测试驱动网站优化方案的创新企业）提出的 LIFT 模型是一套十分厉害的优化武器，而 LIFT 模型的核心就是它的——六大优化法则。借助这套法则我们可以对网站或者 App 页面中存在的转化率低的问题对症下药，或者当你不知道转化率优化从哪里开始的时候，可以将这六个法则作为切入点进行优化，以此来提升营销人员和产品经理进行交流，说服和转化潜在客户的能力。