如何用数据运营方法提升文章转化率

现在很多产品需要在公众号上完成售卖，公众号现在是现在众多产品宣传推广的重要渠道之一，而这中间最重要的就是公众号文章的转化（带货）。那么该如何提升公众号文章的卖货销量呢？本文就通过一个案例来告诉大家如何通过数据运营的方法和思路快速的提升公众号卖货的销量。

以我操盘的一个客单价为169元的课程售卖为例，这个课程是讲声乐的，也就是唱歌，最终文章阅读量达到了3000，售卖出课程200套，成单率高达15%，实现单篇文章营收过3万元。

没有花一分钱推广，只靠有不到5万粉丝的公众号和6个微信号朋友圈推送完成的。那么到底该如何通过数据运营的方法做到这些呢？

第一步：定标

定标，确定运营活动或项目的一个核心数据指标。通常为了找到核心的数据指标，我们要先明确我们的运营目的。

例如对于销售型的公众号文章来说，运营目的一般是为了卖货（卖课），此时核心数据指标就是文章的最终销量。

明确最终销量的意义在于，我们之后所做的所有的运营策略和行为都要牢牢的围绕销量而展开，不要最终偏离我们的核心指标。

第二步：建模

建模，建立核心数据指标和二三级指标的关系模型。把核心数据指标拆解为可以清晰的指导运营策略的二三级数据指标，最终达到数据指导运营的目的。

那么该如何拆解核心数据指标呢？

关键方法就是梳理用户的整个路径。确定每个路径步骤上的数据指标，而这个指标就是我们想要的二三级数据指标。

例如这次公众号卖课文章的用户路径是：

那么很明显二级指标就是文章的阅读量和商品的访客数，而三级指标就是公众号文章的总曝光量，文章点击量，文内商品的点击数以及购买按钮的点击数。而此时我们就可以建立了核心指标和三级指标的关联模型。

假设核心指标也就是下单数为X,曝光量为A，文章打开率为B,商品点击转化率为C，下单转化率为D,那么我们此时就得出了下单数的公式模型X=A*B*C*D。

第三步：归因

归因，梳理出影响三级指标的所有因素。知道了下单数到底跟哪些数据有关之后，我们重点就是提升每个环节上的数据。而这些数据的影响因素又是可以显而易见的，这步也是整体数据运营环节中最重要的一步。

首先A是文章的曝光量，这个数据基本是固定不变的，它取决于你微信生态的整体资源。例如你公众号粉丝数是多少，你是否有一些私域的微信个人号和微信群。

这次我们的曝光数是只有6个微信号，每个微信号基本是是2千左右的好友数，以及公众号不到5万的粉丝数。那么能够改变的就是B,C,D这三个数据了。

B是文章的打开率，打开率取决于你的标题。另外就是在朋友圈的打开率还取决于你的推荐语话术。

C是商品的点击转化率，这个其实就取决于商品是否在文章中的位置，以及商品的展示是否足够明显和吸引人。

最后就是商品的下单转化率D，这个主意取决于你的商品详情页是否更加吸引用户。到这里我们就清晰的知道了为了提升下单数，我们到底需要在哪些路径或是细节上面去下做优化了。

第四步：测试并上线

测试并上线，明确了影响三级指标的所有因素，接下来就是测试并确定我们的运营策略和所有细节了。首先是提升B，也就是文章的打开率。我们的重点就是要测试出打开率最高的那个标题。首先我们起了5个标题，然后让用户投票，选出投票数最多的前两个标题。

然后做成永久链接，同一时间分别投放到两个好友数都为1900多人的微信号朋友圈，发现第二个标题的打开率明显更高。

此时我们便确定了公众号的文章标题。也就是实现了B的最大化。其次是提升C，也就是商品的点击转化率。

我们仍然测试对比了两种方式，一种方式是文中加了一个点击商品的红色按钮，另一种没有加。结果C从原来的10.38%提升到了19.38%，涨了近两倍。

如下图：

最后就是要提升商品访客到最终下单的转化率D了，这个数据主要取决于你的商品详情页，详情页是否说明了课程的亮点和解决了用户的信任问题以及足够吸引用户下单。另外就是最后购买的整个路径是否畅通和简洁。到这里我们已经完成了从定标到建模到到归因和测试的完整数据运营方法了。最终也完成了200单，3万营收的卖货文章了。

数据对比如下：

第五步：复盘

复盘：不论活动前准备的再充足，活动的细节想的再完美。整个活动中上线后总有一些可以再值得优化的细节和策略，而这也是运营的魅力所在就是，永远能比之前做的更好。

而每次活动要想优化的比上一次更细，更好。复盘就是必不可少的环节，项目结束后通过数据分析报告和项目日志来对整个项目进行全面的深度复盘，找到一些还可以更优化的细节和策略。

例如我们这次其实还可以通过文章评论区的留言抽奖来促进用户转发和活跃，加强公众号用户和公众号之间的粘度，不会因为是卖货文章而减弱用户和公众之间的链接。

最后再总结下通过数据运营提升公号卖货的转化率的方法：

• 第一步是定标，确定核心指标
• 第二步是建模，找到核心指标和三级指标的关联模型
• 第三步的归因，梳理出所有影响三级指标的因素
• 第四步是测试上线，根据影响因素去优化所有的细节和策略，使每个三级指标最大化
• 最后就是项目结束后复盘整个过程，找到可以再次优化的细节和关键点，最终达到数据指导运营的目的。