结合业务经验，我们会知道搜索引擎渠道（如百度SEO和SEM）的客户匹配精度是比较好的，我们应该多投放一点 。但是具体投放多少呢？我们需要通过数学方法来量化不同渠道和总体的转化率之间的关系，取最优解 。
最上面的式子，转化率=F（渠道1_PV，渠道2_PV，···，渠道n_PV），说的是最终的转化率是各个渠道流量的函数结果，就是说我们要先确定转化率和各个渠道流量之间的一个函数关系 。那么如何来确定这个函数关系呢，这个大家可以结合业务实际或者行业经验 。
方法一：线性模型
比较简单易懂的就是线性模型，渠道流量和最终的转化固定比例，在图表上就是一条直线 。当然，这是一种非常极端的情况 。
方法二：时间序列
还有一种情况的话，它会呈现出一种季节周期波动的一种关系 。可能在Q1、Q2，他们是一个上升的一个趋势，可能到了Q3、Q4就下降了 。
同时它之前的那个转化率，跟我们现在的转化率也会有一个关系 。这里面转化率t，指的就是我们现在的转化率 。在时间序列公司中转化率t-1，这个t-1这个转化率指的是上一个周期的转化率 。
找好渠道流量和总转化率之间的关系后，我们接下来就要去求解这个大F的值，这个大F，就是我们的转化率 。同时，它有一个限定条件是我们的总花费M 。
最终优化问题的解，是一个优化后的投放组合是一组系数，在数学上来讲就是一种系数，但实际业务上来讲的话，它是不同的一个投放的一个组合 。
上图是渠道投放前后效果对比 。左边是不同渠道的资源分配，右边是最终的转化率 。2014年的所有渠道的投放组合（左边蓝色）的最终转化率（右边绿色）偏低；经过新一轮的渠道优化后，2015年所有渠道的投放组合（左边黄色）的最终转化率（右边橙色）大幅度上升 。
这个案例说明了，在资源有限的情况下，通过渠道优选和量化分配，可以有效提升转化率 。
三、用户营销
什么是用户营销？
其实就是我们对自己网站里的用户做的一系列运营的活动，包括拉新、激活或者唤醒这一类动作 。通过这些活动，使得我们的用户反复的在我们的网站进行购买 。而且这样的购买，是有效率的，而且这样的运营或者这样的营销是精准的 。这样最后才能达到提高我们整体购买转化率的一个目的 。
如何进行用户营销？
【三种提升转化率的方法 如何精准提升转化率】我们借鉴业内常用的RFM模型：R是Recency，就是最近一次购买距现在的时间；F是Frequency指的是用户的购买频次；M是Monetary，指的是用户的购买金额 。我们可以从这三个维度，对用户进行一个分级，我们可以把它分成8类，这8类可以涵盖我们想要说明的这个用户的价值 。比如说，近期有购买或者有使用的这样高频次使用，同时高金额消费这样的用户，我们可以把它定义为我们网站，或者我们平台、APP的高价值用户 。
通过这个划分，我们可以把自己的整体用户，分成不同的等级 。但是想理解这个分类，还需要结合实际业务 。
举一例子，假设我们现在是一个电商类的网站，现在举行一个促销活动卖比较贵的数码产品 。那么这时候，我们就要找到这个高价值用户，向这部分用户做一些活动推送，而并不是向我们网站的全部用户做这个推送 。原因是，高价值的客户购买我们新的数码产品的可能性更高，只有精准推送，才能节省成本，提高效率 。
除了RFM模型分类，还可以用其他分类方法：
1）根据会员属性进行分类，如用户的性别、城市、设备、登陆次数等 。

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