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以下内容来源于—高三零班 互联网终身学习群 “Amy Li”同学
如何让用户更好地转化？想必是每位运营人都在想的问题，那么用户是否愿意留下来产生价值是关键的因素。
说到转化它不是一个一步到位的事情，每个环节都需要不断优化来减少流失。我们都知道运营离不开数据，数据化运营是用数据来驱动决定，避免掺杂主观的因素的干扰，或者存在认知上的偏见做出错误的决策，数据化运营让所有的决策变的合理且有方向。
做到数据化运营就要先统计用户行径，通过追踪用户行为，查看到页面相关点击数据，关键路径转化率。为具体分析举例说明一些互联网金融行业是如何根据用户的行为路径去引导用户达成交易。这是在金融公司工作接触到的一点点小经验，可能并不适用所有，仅供参考，如有不同，欢迎一起讨论~
（1）下载未安装：通过获取用户的渠道及进行活动策划，带动用户下载并安装。
（5）入金未交易：专业业务人员进行引导与对接，促进交易达成
（6）交易后出金：出金原因选项回答问题，归集出金的原因，并且想办法召回用。
我们再来说说数据埋点，首先明确埋点的目的，然后根据需求进行埋点，与开发沟通讨论后再进行埋点，最后进行漏斗模型数据分析。漏斗模型也称事件转化率，通过漏斗模型，可以看到设定的事件每一步的转化率，评估每一步的效果。
从数据生产-数据采集-数据处理-数据分析和挖掘-数据可视化,用户产生点击行为，到生成一个点击事件，当有页面呈现在屏幕前时，生成一个页面事件，这样可以判定用户的喜好与浏览习惯。从分析收集到的数据，从中发现规律与问题，然后指导产品优化。在分析完每个页面的出口之后，可以大体的看出用户对页面的走向。这时可以验证自己的引流是否符合自己当初的设计。如果引流和转化的方向不一致，则需要及时调整页面重新构思引流方式。
埋点的具体步骤:
确认主题——确认指标——分解指标事件——点位统计——开发沟通调整——进行埋点——数据收集——分析——优化
接着举例说明，如果是一个金融交易类APP的话，在分析用户行为路径前，首先需要考虑都需要设置哪些埋点数据，进行点位统计，通过这些数据可以有效判定用户路径，再对某个环节策划相应的运营方案从而达到逐步引导用户完成交易。
在确定功能与核心指标的关系后，迅速放大该功能并观察核心指标的变化。
用户行为路径分析是重要的数据分析模型，它为企业实现理想的数据驱动与布局调整提供科学指导，对精准勾勒用户画像也有重要参考价值。
用户访问APP／网站如同参观画展，观众是感受和传达画展参展方和展品的目的受众体，图画的展现布局不同，每一位观众根据自身喜好形成特有的参观顺序。为让观众沿着最优访问路径前进，需要策展者结合观众需求进行布局调整。这种自主式的数据分析方法，让业务人员都能科学进行数据分析。
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