■王達

優(yōu)化一個網站最關鍵和棘手的事，如何提高整體的轉化率，這是任何營銷策略里最重要的方面之一，而提升網站轉化率是網站綜合運營實力的結果。今天，就分享一個簡單有效的四步優(yōu)化方案模型，可以用于建立一個成功的轉化優(yōu)化方案。

何為轉化率？轉化率是指訪問某一網站訪客中，轉化的訪客占全部訪客的比例。這里所說的“轉化”，可以是從單純的訪問您網站轉變成為您網站會員的行為，可以是您網站的會員從零購買經歷轉變成為有購買經歷的會員的行為，可以是從單純的網站訪客轉變成為參加您網站活動的訪客的行為，可以是您的潛在客戶轉變成為產品正式客戶的行為。

這個優(yōu)化方案可以為各類企業(yè)實行個性化優(yōu)化，包括大型企業(yè)和行業(yè)龍頭企業(yè)以及其他各類中等規(guī)模的行業(yè)企業(yè)（如零售，旅游，保險，游戲，媒體等）。事實上，制作一個成功的轉換優(yōu)化方案是一個艱難而復雜的過程，但是采用以下策略，通過有條不紊的步驟，實現這個目標其實并不難。

這張圖表提供了整個優(yōu)化方法的鳥瞰圖。在這個過程中的每一步使用了一個獨特的顏色。X 軸表示該過程的步驟之間經過的時間，每個圓圈代表的具體過程中工作方面所涉及的工作量。當然，在現實中，不同的人能力不同，工作量就可能變化，相對而言，如何進行網絡營銷可能會是更復雜的任務。

第1 步：調查

這一步有一個明確而直接的目標：通過網絡數據分析來獲取高層的支持。一般來說，這個過程分為兩個部分：

數據采集：通過數據說話找準癥結所在，在Google Analytics 里設置不同的渠道和標簽，確保收集的用戶數據是完整的，在這個步驟中，你應該能發(fā)現不少實際的錯誤、丟失的數據或者缺少標記的頁面等。

數據過濾：一旦你已經完成了最初的數據采集工作，為了使數據更具可讀性，以及深度的分析，就需要對數據進行處理和過濾。從GoogleAnalytics的數據里過濾掉噪音數據，有許多不同的實現方法，建議最先要過濾重復數據（例如在報告中重復的URL）、過濾內部IP 地址，自動抓取或蜘蛛程序的訪問，機器人和已知的蜘蛛，自動調用的網址等。

第2 步：研究

現在，當你分析完真實的數據，并且明確了目標后，就到了下一步的時間，研究盡可能多的業(yè)務的線上活動情況。

業(yè)務目標：最主要問題是，這個網站為什么要存在，它的目標是什么？

網站目標：接下來，需要搞清楚網站的目標是什么，它可以幫助我們達到怎樣的預期效果。換句話說：

找出我們所期望的業(yè)務目標。例如：某零售網站的目標是為了銷售產品，那么發(fā)展業(yè)務，增加收入就是一個最終結果。因此這個網站的目標就是增加線上銷售。

網站的KPI：一旦確定了目標義，就到了確認網站目標的成功或失敗的具體的評價標準。例如：如果一個發(fā)布新聞信息的網站是以提高讀者的忠誠度為目標，那么可能的關鍵績效指標是：

（1）降低跳出率。

（2）提高每次訪問的平均頁面。

（3）增加文章頁內的互動。

（4）增加平均網站停留時間。

（5）增加回訪該網站的百分比。

數據分析和挖掘：在這一步，你已經熟悉的網站目的、目標和關鍵績效指標。此外，你對數據結構也非常熟悉并過濾了有效數據?，F在，是時候進行更深一層的數據挖掘和數據分析，細分受眾群體，尋找用戶痛點和機會，以提高關鍵績效指標。下面是一些基本的例子：

（1）設備類型：設置用戶訪問的設備類型-桌面和移動。

（2）分類目錄：設置分類目錄頁面來分析每個分類的流量。

（3）訪問來源：設置流量訪問來源來分析不同網絡營銷活動的效果。

（4）客戶類型：設置按客戶類別分析，以了解不同客戶的互動對業(yè)務的影響。第3 步：優(yōu)化

現在，就可以把你的分析結果付諸于實踐了：

整合測試：優(yōu)化過程是從整合測試開始，某些對網站的修改可能會（希望）會導致積極的結果，這是我們所期望的結果，但有些可能不是。不要混淆這些測試數據的結果，這些測試只是基于數據分析得到的結果，它只是優(yōu)化過程的一個起點。

制定優(yōu)化方案：根據你的設定，開始建立了優(yōu)化方案。需要注意的是，你要把原有的數據和設置進行備份，然后觀察執(zhí)行優(yōu)化后具體的變化結果。

執(zhí)行：現在，在網站上把所有的想法都付諸于行動。整個步驟需要的時間和精力會根據你的營銷優(yōu)化軟件的易用性和可用性而定。當設置好了以后，記得對于網站不同的內容和目標要配置不同的變量，并且，如果網站使用了個性化軟件，個性化內容也要進行配置。

第4 步：評估

一旦有了足夠的數據樣本，就是時候來分析結果，并得出結論：

報告分析：查看優(yōu)化報告，找到里面明顯的變化。確定區(qū)別變化的原因，以及方法是否有缺陷，看看是夠優(yōu)化成功。不要害怕看到失敗的數據，這些數據也會幫你了解你的目標用戶的想法。

優(yōu)化調整：如果有必要，針對不同的目標來修改優(yōu)化措施。務必仔細檢查自己和優(yōu)化結果，以避免任何錯誤。耐心地調整，根據持續(xù)一段時間的訪問流量，來獲得更可靠的數據。

轉化的優(yōu)化不是一個線性的過程，而是一個循環(huán)的過程。它包括研究、測試和分析。一旦你將最后一步完成，那么最好再返回到第三步，指定一個新的優(yōu)化方案，看能否做的更好。