电子商务关键数字优化:如何优化电商业务中的关键数字(3)
着手提升基础驱动因素
我们在前文中，把影响电子商务关键数字（KBR数字）的驱动因素区分为两类：基础驱动因素和非基础驱动因素。我们也强调了基础驱动因素的重要意义，在大干快上的时候，千万不要忽视了打牢基础。
提升基础驱动因素，看似抽象，例如我们上回中的例子——“转化率的基础驱动”——多少听起来有些拗口，但操作却是实在的，具体的。在上回中，我们把影响转化率的基础驱动归结为如下项目，这些项目（item）即是我们需要动手逐个优化的。而这些项目优化的结果好坏，当然对转化率的好坏起到至关重要的作用。
案例：如何优化KBR之转化率（3）——关键转化过程优化
现在我们开始着手一项一项提升作为KBR的转化率的基础驱动因素。这没有什么神秘的，这些都是网站分析从业者的基本功，也是网站分析这门学科必学必用的内容。如果要编一本网站分析的教材，这些必然是占有这本教材的主体部分。
例如，对于关键转化过程，这是我们大家都很熟悉的，我们找出转化过程中不佳的环节，然后检视这个环节中哪里出现了问题，然后加以改进。
左图中是这样的一个转化过程，电子商务网站上一个产品的销售过程大致是这样的过程。产品页可能本身就是登陆页，但是更多的时候，访问者看到产品页之前会先浏览其他的页面，比如活动页面、首页或是商品的列表页等等，然后，某个页面上的某个陈列着的商品引发了购买者的兴趣，于是他们才会进入这个产品的具体说明页（产品页）。
我们都知道，在进入产品页直到最后完成支付的一系列环节中，任何一个环节出现问题，就会影响最终的转化。例如下图中所展示的某种问题：
这虽然不是典型的电子商务网站，但“毛病”是一致的，在两个虚线的方框内的转化是存在明显问题的。我们通过Google Analytics的预定义转化（Goal和Step）功能，或者Omniture SiteCatalyst的转化丢失报告（Fallout），这些问题能够很容易地被发现。知道问题在哪里，事情就多少好办一点，我们可以用数据做进一步的证明问题出现的原因，或者有时候只是猜测，然后再改进现有的毛病，并进行测试真正解决这些毛病（具体的这些步骤我们后面会详谈，这里不引申了）。
总之，这是一个很稀疏平常的方法论，我想如果有一本网站分析的教材，这应该是基本的方法论了。
不过，有时候，事情不是这么“完美”的。并不是所有的转化都有明显的毛病，如果每个环节的丢失率都比较均匀，没有明显的短板，你会怎么办？或者，换另外一种极端的情况——每个环节都存在明显的转化丢失，你应该怎么着手处理？
显然，优化是永无止境的，没有明显短板并不意味着不值得优化，而如果每个环节都存在明显的转化丢失，你肯定更会手忙脚乱。这时候，上面的方法论可能不适用了。事情总都是一步步解决的，你不可能同时对所有的环节都进行优化，因此现在有三种可供选择的方案，你会选择那种？
A. 你会先从转化的前端开始解决问题，然后逐步深入到转化的后端环节；
B. 你会先从转化的后端开始解决问题，然后往前推，解决转化前端出现的问题；
C. 你会决定——这玩意儿好不了了，破罐子破摔吧。
选项C当然是开玩笑，如果你真的在乎这个网站的话，你不会这么听之任之的。但有时候，我们确实存在恨铁不成钢的沮丧，而且确实有些网站只能回炉重造。
A和B，我们往往是按照A实践，但我会选择B。
这或许没有对错，但我更倾向于B。
原因在于，越深入到转化的后端，就越可能是“基础驱动因素”，而转化的前端，则更多时候，是“非基础驱动因素”。我同样认为，有时候，把前端解决好了，会有很直接快速的效益显现，但我还是固执地认为，后端就是更重要些。没有对错，只是我的感觉。
这个感觉来源于对问题定位和解决的难度会因为这个问题是出现在前端还是后端而不同。看看下面这个例子——我们对转化的前端和后端分别进行优化，前端我们优化登陆页二跳率，从40%升高到50%，后端我们优化支付转化率，从40%提升到50%。其他条件不变的情况下，这二者优化对整体转化提升的贡献是一样的。可是，往往我们的分析和技术团队资源是有限的，我们如何选择？
我倾向于选择优化支付转化率。有两个原因。第一个原因，很明确，支付转化率是基础驱动因素，它的好坏影响全局。而登陆页数量众多，而且登陆页是会不断发生变化的，并非是基础驱动因素。
第二个原因，是因为对前端的优化相对而言更困难。转化越靠前端，影响其转化的因素越多，越分散，解决起来越是费劲。比如，影响二跳率的因素涉及到页面的设计、call to action、用户导引、流量质量、商品吸引力等等，这些都不是很快很轻易能够解决的。当然，明显无知小白错误（例如不匹配之类）的除外。
影响整体转化率的另一个基础因素是转化结构。这一点我在几次演讲中都有提到，但没有听过我演讲的朋友可能并不熟悉。
如下面三个转化的结果图所示：
正常转化是左边的图，有泄漏点（如同我们上面讲的那个航口售票网站）是中间这个，而不正常结构的转化（最右边这个），则是在转化过程中，很奇怪的没有按照预订的转化路径，而是发生循环，或是“四处乱窜”。通过“全路径报告”（这个报告在Google Analytics中没有，但是Omniture SiteCatalytics提供），我们可以发现这类奇怪的转化结构。这种结构对转化效率有重大影响。下图中，第八条主要路径（Top 8路径）发生了循环，而且循环发生在购物转化过程中。
兴趣阅读：转化结构失误的真实案例
转化结构失误是否真的存在？答案是肯定的。一个真实的案例是某一家航空公司的电子客票销售过程中，发生了显著的流程循环。
我们看到，在用户选择好航班，点击下一步之后，超过40%的访问者又会回到上一步，即回到选择航班的页面。
这种状况的发生极为严重的影响了整体转化率，订票转化率低至不足3%，但这个网站的同行们却平均有接近10%的整体转化率。
发生这种现象的原因很快被找到，当用户在航班选择页面挑选好某个航班后，相应的价格并不会显示在这个页面中，而是需要你点击“check price”按钮，进入到下一个页面中，才能看到你刚才选择的航班的票价。这是一个显然不会让人愉快的设计，而这个设计，也显然造成了转化过程中的循环——当人们看到机票价格并不是自己期望价格的时候，不得不回到上一页去选择新的航班，然后再点击“check price”查看新的价格。总之，这样的设计真的是糟透了。
现在，这个网站已经改掉了这个设计。但最初的毛病，在今天却成为一个很好的反面案例。
案例：如何优化KBR之转化率（4）——导航优化
我们解决了关键转化过程的问题，现在我们开始关注第二个基础驱动因素：导航。
导航优化也是网站分析学科中必学的课程，而且这一块也相对有成熟的方法论。
对于导航，我们关注几件事情：
首先，导航被过多的使用并不意味着是一件好事。可能你的商品并不容易被人轻易地找到，或者，人们总是容易找不到自己想要的商品，而不断尝试通过导航解决问题。
其次，导航被很少使用也是不合理的，这意味着你的用户没有访问深度。
然后，导航区域本身的设置是否合理？是否有一些导航的入口根本不值得放在导航区域，而另外一些则应该添补进来？