在上一篇文章中，我探讨了将电子商务转化漏斗分解为四个 distinct 过渡点的做法，以帮助建立基准并定位和隔离最具盈利潜力的改进机会。衡量这些过渡点是该过程中有价值的第一步。然而，下一步才是真正涉及金钱计算的关键环节。
以下是我们正在衡量的四个漏斗比率的简要回顾：
- 从总体访问到决策页面访问：指访问到达包含优惠描述、定价和加入购物车选项的页面的百分比。正如我上一篇文章所述，这一比例不应低于60%。
- 从决策页面访问到购物车访问：指在决策页面访问后采取下一步行动进入购物车的百分比。这一比例应约为30%。
- 从购物车访问到结账开始：指在购物车访问后采取下一步行动以开始结账流程的百分比。这一比例应为60%，通常低于此数值值得进一步审视。
- 从结账开始到完成订单：指开始结账流程的访问中实际完成订单的百分比。这一比例应为75%，在此漏斗最深层部分低于75%的比例应促使进行有针对性的诊断工作。
一旦衡量了这四个转化漏斗过渡点，就可以量化每个过渡点上当前表现与预期基准之间的差距——从而有效地将百分比差异转化为收入和利润价值估算。
通过量化各阶段的绩效差距，改进的价值变得更加清晰且更具说服力。让我们直面现实：百分比往往缺乏激励性，但真金白银却能激发巨大的行动力！量化绩效差距还有助于优先排序和预算分配——确保重点关注最重要的机会，并为改进工作维持适当的投资水平。
量化过程
量化绩效差距是一个相对简单的过程，但需要进行一些数学计算。此外，还需要关于典型订单规模和利润率的一些额外信息。为了说明这一过程，我将使用客户档案中的一个案例进行演示。
首先，我们确定基线表现，并计算相对于预期基准的绩效差距幅度。
从这里可以看出，该公司最具盈利潜力的改进机会位于哪里。在两个领域——决策页面访问量和结账开始访问量——当前的比率超过了基准。同时，购物车访问量和已完成订单的表现目前低于基准。在这种情况下，与其试图从已经表现良好的领域中榨取更多价值，不如将资源用于加强表现较差的领域更为合理。
但仅看百分比可能会产生误导，因为最大的数字并不总是代表在收入和利润方面最大的机会。
为了估算将绩效提升至基准水平所带来的收入和利润影响，我们利用公司的典型订单规模和利润率来量化负面差距，同时保持其他漏斗比率不变。例如，在购物车访问量方面，我们通过重新计算整个漏斗，用13%的差距替代当前17%的购物车比率，来估算绩效差距的增量价值。
为了估算购物车领域的增量收入，公式如下所示：
32,500 x 68% x 13% x 64% x 48% x $114 = $100,615
同样，为了估算已完成订单领域的增量收入，公式如下所示：
32,500 x 68% x 17% x 64% x 27% x $114 = $74,010
我们现在对性能差距所代表的美元价值有了更准确的估算。难道$100,615不是一个比13%更具激励性的数字吗？当然如此。而且，如果我们真的想感到振奋，只需记住这些数字是每周的——我们可以通过乘以52来将我们的估算年化，从而产生令人瞩目的影响。
理解量化结果
对于公司“X”而言，将其有限的资源集中在改进其决策页面和结账流程上显然是高利润的活动。当然，诊断每个领域中的具体问题并识别根本原因的任务仍然存在。但当聚焦于特定领域时，这一进一步的诊断过程会容易得多。
企业应该同时处理这两个领域还是分别处理？这取决于企业的可用资源和雄心壮志。但我通常建议同时在多个领域进行改进。为什么？转化漏斗是一个相互关联的系统，随着改进在漏斗中推进，其影响会叠加并产生复利效应。因此，在多个领域的改进可以产生远超各部分之和的复合影响。
专注于特定领域是否意味着其他领域没有改进空间？当然不是——即使基准已被超越，始终存在改进的空间。只是根据我的经验，改进已经表现非常好的东西要困难得多。我发现，在存在显著性能差距的领域中识别和实施重大优化通常更容易、更高效。
重要的是要记住，这个量化过程产生的是估算值。在这个简化模型中没有考虑到许多变量——例如订单规模和利润率的差异、其他漏斗比率的变化以及可变的交易成本等。当然，您可以根据自身情况创建特定的量化模型，以考虑其中的一些因素。