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随着市场竞争的加剧，为了更好地拓展客户，很多企业都会在电视、互联网、公交车等宣传渠道投放广告，这就涉及到各个渠道的引流情况，也就涉及到了转化率分析的问题。可很不幸，很多企业的转化率分析就是在走形式，并没有起到转化率分析的应用作用。
很多人员做转化率分析时，结论是这样的：
（1）转化率低，因为从客户试听到客户付费的转化率太低；所以我们要把试听→付费的转化率搞高！
（2）转化率低，因为A渠道的转化率太低，所以，我们要少做A渠道转化率搞高！
......
可以毫不客气地回答，上述数据转化率的分析没有丝毫意义和作用。
公司希望看到什么样的数据转化率分析结论呢？
（1）转化率低，是因为产品竞争力差
（2）转化率低，是因为广告投放偏差
（3）转化率低，是因为销售话术不行
这才是真正的有作用的分析结论，如何才能做到呢？
1、将转化率分类
既然涉及到转化的问题，受每个人的家庭背景、受教育程度、收入水平、个人爱好等众多因素的影响，必然存在一个转化率上限的问题：既同一个问题，较少能实现所有人100%的喜欢、购买。
比如，每个人都喜爱宝马车，但受制于个人收入水平的制约，仅有少数人能购买宝马车，绝对多数人将公交车作为代步的工具。
所以一个渠道、一个产品品类，其转化率必然存在先天上限。明白了这一点，就可以对广告渠道、产品、销售进行转化率分类，看清楚哪些是A级，B级，C级。
当我们将数据的转化率进行了分级后，也就有了转化率分析的基准线。
当我们发现广告渠道、销售人员登记数据 、产品结构等发生变化的时候，就能把该数字的变化和业务动作关联起来，这样我们就能在一定程度上，把数据由单纯的数字推导到具体的业务动作上来，通过这样的关联，能非常清晰的了解到数据变化背后的原因。
2、清晰转化率提升的路径
改进的效果可能有两种：
局部改进，只对转化某个环节有作用；
全局改进，对各个环节都有作用。
例如：
K2教育公司广告的转化率低的问题，若提升转化率，可从局部改进、全局改进两个方向入手。广告投放改个文案标题，就只影响用户点不点击广告；销售跟进话术，只能影响试听过用户。但是课程内容增加，课程价格下降，则会影响全过程。
毕竟用户是来买产品的，产品便宜了，产品内容多了，都会更吸引力。这些环节的优化效果是可预期的，因此可以做深入的分析。
所以有了分析的参考基准线以后，每一期都要收集业务改进动作，预判指标变化方向，确保能把开放题变成检验题。
这样在进行分析汇报时就能避免干巴巴地说：上升下降，而是一定程度上都能对应到：因为本次改进发挥了作用/因为新产品不受用户欢迎等因素分析。这样的分析也是公司最需要的。
3、转化率分析要与业务相结合
比如公司在很多渠道都进行了广告投放，若某一个渠道的质量很差，业务转化率低得可怜，这时公司市场部可以选择放弃这个渠道，转投其他渠道。
例如安慕斯：
同时，因为该渠道的销售转化率低，公司完全可以放弃对该渠道销售的投入，转而靠产品、价格等因素实现产品的自然消失，甚至有时故意用一些看似低级的广告，来逆向选择客户：故意将广告做的低级趣味，依次来选择相应的客户，这种策略在保险、电话销售、传奇类游戏等等领域经常使用。
通过这样的梳理，我们就发现了影响转化率的第三条暗线：业务策略。而公司业务策略的变化，更多体现在各子流程份额的变化上，积少成多，最终导致公司的业务整体转化率变化。
转化率分析，涉及到公司的投放成效，因此要契合公司的业务实际，并清晰其参考基准线，如此进行的转化率分析采用意义。
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