在提升转化率的关键性任务中，深究其重要性，已然是每位读者共识之内的要点。当我们深入探讨如何优化转化率时，用户细分与漏斗分析自然成为不可或缺的部分。
虽然网络上对于漏斗转化分析的讨论众多，但大多数讨论更偏向于如何进行漏斗分析，对于如何具体实施并寻找提升转化的方法，目前的讨论仍然相对较少。非电商类产品的相关讨论相较于电商产品也显得较为稀少。
电商类产品因其特有属性，其页面访问漏斗与用户决策漏斗的匹配度较高，优化方向相对明确。对于非电商类产品，若依旧采用一般的页面访问漏斗来分析优化产品，可能无法达到预期的效果。接下来，我们将以非电商类产品为例，详细讨论如何结合“用户决策模型”高效提升产品转化率。
我们的方法可以拆解为以下四个步骤，本文将着重介绍第2和第3步：
- 寻找北极星指标
- 关注用户决策漏斗
- 深入理解用户决策模型
- 通过灰度发布与A/B Test验证方案有效性
北极星指标是产品现阶段最关键的指标，与业务高度相关并能直接衡量产品价值。它应该是能反映产品策略优劣的唯一关键指标。
用户决策漏斗即用户在完成产品最终目标前需要依次作出的子决策漏斗。关注这一漏斗能帮助我们更好地找到优化方向。与传统页面访问漏斗相比，用户决策漏斗更注重用户本身，其有效性不言而喻。
例如在房产租赁平台中，当过度关注页面访问漏斗时，我们可能忽视了漏斗本身的优化问题。有时，产品的流程设计可能存在问题，或者存在更高效的流程。如果只关注当前的页面流程漏斗，就很难发现这类问题。
用户决策模型则更为细致地描述了用户在某一决策环节的动机、目标和行为。通过理解用户的决策模型，我们可以找到影响用户决策的关键因素，从而针对性地优化产品。
为了更有效地验证产品方案的可行性及效果，我们将采用灰度发布与A/B Test的方法。灰度发布可以避免新方案对过多用户造成影响，而A/B Test则允许我们同时发布多个方案，根据数据反馈确定最终方案。
在实施过程中，我们还需要注意不同用户的差异，可能需要对用户进行细分。每个细分用户的决策漏斗和决策模型可能会有所不同，因此需要针对每个细分分别开展上述的第二步、第三步和第四步。
这套方法同样适用于B端和C端产品。B端和C端的区别主要在于客户/用户的决策漏斗和决策模型有所不同，但本质上是相通的。通过关注用户的决策漏斗和决策模型，结合灰度发布与A/B Test的验证方法，我们可以更加高效地提升产品的转化率。
寻找转化率的提升方法并不复杂，关键在于找准方向，深入理解用户的决策过程。只有当我们的产品方案真正解决了用户的痛点，才能实现转化率的持续提升。
希望这套系统方法能为非电商类产品的转化率提升提供有益的思路与方向。