分析目标：了解各环节转化情况，分析其异常或不合理情况，进行调整，以提升各环节的转化率 。
分析角度：关于转化率的各种名词也特别多，有静默转化率、登陆转化率、咨询转化率、付款转化率等等，然而并不需要考虑这些词，只要关注用户从接触应用到成交中的几个环节就好
我们依然使用FineReport中图表的形式来从各个角度对转化数据进行展示分析 。
1.观察各环节转化率，分析其合理性，针对转化率异常环节进行调整
上图所示，传统漏斗图只能显示一条路径的转化率情况，稍加修改后，可实现对比功能，例如上图所示的新老用户的转化率的对比 。可以根据实际情况中在该图中加入更多环节，例如注册、收藏、开工、竣工等 。
从上图中，我们可以发现这样一个问题，下单到付款中的转化率过低，正常来说，用户只要下单，付款的比例是比较大的 。对于这个异常，我们来做下猜测：
- 又看了下其他家的商品或服务，发现了更好的，就取消了付款；
- 付款前习惯性的问下相关的人进行确认，然后发现计划有变，所以取消付款；
- 到了付款的时候发现居然不支持支付宝，无奈取消付款；
- 下单后被告知没货；
- 页面好卡，怒而弃之；
- 余额不足
总体上可以分为两类：用户本身原因，系统设计原因 。上图中这么出现付款率这么低的情况，基本上可以确定是系统原因 。然而具体是哪块的设计出了问题，可以进一步细化追踪 。 -
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如上图所示，点击相应阶段，联动出下面各渠道与各业务的转化率明细，可以看出，各渠道的转化率差别较大，其中pc端转化率明显偏低，而各业务之间的转化率差别不大，基本可以确定，是pc端存在问题，导致转化率偏低 。
上图中的付款转化率低的太明显，只要不瞎都能看出这转化率出了问题，但是往往转化率的问题并没有这样的明显，那怎样定位自己的转化率是否合理，哪个阶段的转化率有提升空间呢？继续看下面这张图：
上图是通过多角度对比来分析业务转化率的健康状况，包括与自己同期对比、行业中与自己相似产品对比、行业中优秀的产品对比 。对比各环节转化率的不同，产生数据上的冲击，所有落后的节点，都是可以提升的空间 。
2. 追踪转化率变化，用于异常定位和策略调整效果验证
除流量外，转化率也是需要追踪的，将时间的维度拉开，分析各阶段转化率随着时间的波动，也是很有看点的 。
如上图所示，在4月17日到21日中间，转化率出现下滑趋势，通过渠道转化率与业务转化率两个图表的联动，可以追踪定位导致转化率下滑的渠道或业务 。常见的原因，公司运营部门投入了某个渠道进行推广，新的渠道带来了新的流量，而该渠道所引入的用户质量却偏低，拉低了整体的转化率 。
3. 观察各渠道转化情况，定义渠道价值，并依此适当调整运营策略
气泡图在传统图表中信息量涵盖相对是比较大的，上面这张图x轴和y轴分别表示流量和转化率，y轴可以根据分析内容不同切换成点击率、注册率、架构率、下单率等等，气泡大小表示的为渠道ROI 。从上图中可以看出，在右上象限中的渠道价值是比较大的，再综合考虑ROI，还可以看出渠道性价比情况
4. 分析各环节转化周期，分析用户习惯，为制定运营策略提供依据
这种场景通用性并不是很强，会和公司业务相关联，有些业务的交易是分成多个阶段来完成，这种情况可以对转化周期进行分析 。