隨著流量紅利時代的結束，現如今，即使網站在搜索引擎等流量前端進行了各種的優化，並且獲得了高質量的流量，不少企業還是會遇到這個難題：整體的目標轉化率依然停滯不前。
在這種情況下，流量前端的優化空間已經不大，如何在流量到站後優化好後端網站內的各個轉化環節才是更加行之有效的手段。
實際上，調整網站的用戶交互設計，優化關鍵的視覺和表單，設計和站外廣告使用同一種設計語言的落地頁，仍然是優化策略的根本。在此基礎上，再使用一些實時有效的數據分析工具，方能達到支持業務數據化決策運營，實現業務增長的目的。
微軟官方商城
Pt小智今天和大家分享一些實用經驗，我們採訪了Ptengine的用戶——微軟官方商城的工程團隊負責人，他會從網站落地頁優化的角度，剖析如何優化渠道流量，如何提升轉化率。
一、實時可視化客戶行為數據，熱圖支撐營銷決策
熱圖分析，簡單來說就像“一群人通過一塊草地去各個目的地，走的人多的地方就成了路，走的人少的地方則還維持原樣，而通過高空俯視草地，我們就能清晰地瞭解用戶的行為軌跡”。
Ptengine通過記錄用戶的鼠標行為，並以直觀的效果呈現用戶在網站的行為BI分析，並不需要高級的數據分析技能，我們可以幫助每一位使用者來優化網站佈局。利用點擊、注意力、瀏覽觸達率熱圖疊加我們的過濾器等可視化、多維度分析，改善用戶體驗，提升轉化。
Ptengine的用戶——微軟官方商城的工程團隊負責人表示：
我們用Ptengine布碼後，就能從數據面板看到整個網站的可視化數據分析。特別是從頁面分析熱圖裡，以活動落地頁面為例，一目瞭然即可得知每個產品的點擊量是多少，哪個產品的關注度高，對比歷史轉化數據在活動剛開始預熱的時候就可預測我們是否能達成預計，這樣能給我們時間來做相應的調整。
再比如我們的產品Office 365，從熱圖裡一眼就看出它的點擊量居高不下，本次的銷售目標預估可以完成。同時，我們也會關注到點擊量相對較少的產品，相關數據會對我們的定價和備貨策略提供有力的數據支撐。最讓我們喜歡的歷史熱圖功能，可以讓我們保存歷史頁面在任意時刻查看歷史頁面的數據。
二、框哪看哪，多維度分析渠道流量
電商網站的流量多種多樣，渠道有搜索引擎、品牌網站、社交網絡、廣告聯盟等，但大多數在活動結束後略顯單薄，比如：
客戶致電廣告公司：“你們最近的流量質量不好哎，大家不買東西啊！”
廣告公司：“那我們看看落地頁指標吧，是不是產品價格沒有優勢啊？你看點擊率、跳出率、停留時間其實是達到我們的考核指標的。”
這樣的對話是什麼時候發生的？如果流量過了預熱，進入規模投放的時候就晚了。
要不我們換一種方式：在活動開始後30分鐘致電廣告公司並附上熱圖一張。
“哥們，流量質量不行啊，你看我們投的產品A的廣告，結果人來了最多點B去了，而且這些點A的人我要的是北京的iPhone用戶，現在來的大部分是石家莊的安卓用戶。”
這麼明白的一張熱圖，廣告公司的同學是不是能立刻領會精神，“對不住，我們立刻調整。”
1個小時後，再發一張圖，“不錯，現在人群對了，不過我們改一下站外廣告的視覺和文本，現在A和B的區別寫的不夠清晰，流量來的還是很多看B去了。”
Ptengine的分析熱圖中，框選您想看的部分，有針對性的進行改渠道或者人群過濾。企業根據用戶點擊量來源的監測，不僅有效判斷渠道的質量，還對渠道的投放策略起到可視化的數據支撐。
Ptengine的用戶——微軟官方商城的工程團隊負責人：
通過頁面分析熱圖，再深入分析，我們的網站運營能看到這些點擊量的來源分佈，直接訪問、外部鏈接、搜索引擎、廣告來源或者社交網絡，而這些來源的點擊行為能夠讓我們快速去調整廣告人群和廣告的文本、設計來優化落地頁的點擊。
三、快速識別廣告流量質量，助力反渠道作弊
不僅僅是分析熱圖的高階使用，我們還有點擊熱圖和注意力熱圖，瀏覽到達率，配合Ptengine的過濾器功能，通過不同細分維度洞察訪問者的行為，根據搜索引擎來源進行的熱圖細分。有了渠道細分的數據，就不難發現不同渠道過來的用戶對頁面的關注點也不盡相同，在頁面上的點擊行為分佈也有明顯差異。
Ptengine的用戶——微軟官方商城的工程團隊負責人表示：
如果流量不夠，我們可以通過其他方式獲取流量，但是獲取的流量如何看出它的質量好壞呢？在Ptengine的面板中，我會通過對比跳出點擊，比如上圖是我們的正常流量，用戶基本上點擊到了該點擊的地方，點擊分佈也相對正常。然後，我會通過Ptengine的過濾器，進行廣告細分，過濾出不同渠道的數據。而在此基礎上發現，我們有些渠道的數據呈現比較異常。
跳出率很低、點擊量很高，但仔細看Ptengine的可視化數據圖，會發現，它所點擊的地方明顯是一個不該點擊的點，更奇怪的是所有人難道會同時精確點擊這一個像素點嗎？接著，我研究了瀏覽觸達率，正常的觸達率應該是瀏覽到哪裡看哪裡，而這個渠道的數據顯示，瀏覽觸達率從100%斷崖式一步到0%。我就知道這個渠道雖然跳出率和點擊率是正常的，但流量一定是有問題的。有了這張可視化的數據圖，給流量投放的同事一看，就知道接下來的決策和動作了。
文末，Pt小智認為，數據可視化分析工具的出現和發展，使數據分析迎來了一個嶄新的時代——高效快速和可視化。重點是一線運營人員也能用哦，不管你是小二還是設計師，這都不是問題。高轉化率不能再僅僅聚焦前端的用戶引流，利用數據進行全方位的渠道對比和深度的用戶行為分析，才能真正幫你優化每一個環節，從而提升用戶體驗，達到最終的目的——轉化率的提升。
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