商品展現了，買家也點擊了，但是還是沒有成交量。那是為什么呢？這就是我們要解決的第三個問題——轉化率。
提高轉化率，要做好兩部分工作。一是找到最需要提高的那個寶貝，二是找到出現的問題是什么。
誰把訂單流失了
首先要找到：到底是誰把訂單流失了，這也就是問題寶貝。不過，店鋪里所有的寶貝的轉化率都會影響到全店的轉化率，該找哪個？所謂“擒賊先擒王”，我們首先要找到最主要的問題寶貝，優化這個寶貝的轉化率，做到事半功倍的。
要找到問題寶貝，用的方法還是數據。在量子恒道里找到銷售分析——銷售詳解——寶貝銷售排行，這里有很多指標，可以先按照寶貝頁訪客數排行，再按照支付寶成交筆數排行，一般中小店鋪取前15名的寶貝就可以了。
接下來，我們設寶貝訪客數TOP15為①組，寶貝銷量數TOP15為 ②組，這兩個組進行對比：
寶貝在①組不在②組的，要進行優化，因為這個就是問題寶貝；
寶貝在②組不在①組的，加大廣告做引流，因為這個是我們說的高轉化率的寶貝。
如下圖，就知道哪個是問題寶貝了，找到問題寶貝之后，下一個步驟是什么呢？分析問題寶貝。想必大家都遇到過，突然店鋪的某個產品流量就低了，轉化率低了，怎么回事呢？ 下面詳解。
計算轉化率
影響寶貝頁成交轉化率的因素有很多，比如顧客打分、商品價格、寶貝描述，甚至關聯推薦、店鋪裝修等等，每個店鋪的轉化率變化原因都是不一樣的，即便是同一個店鋪，不同時間、不同寶貝引起的寶貝轉化率變化原因也是不一樣的，因此，要提高單品轉化率，就一定要找到轉化率變化的原因，對癥下藥，才能達到事倍功半的效果。到底是誰偷走了我們的轉化率？我們依然要從數據找案。
這里教大家一個Excel 中的 CORREL 函數，可以用賣家自己店鋪的數據，用這個函數來分析問題。這個函數就是用來確定兩組數值之間到底有沒有關系，有多大關系。
如果計算出來的絕對值小于0.3，我們說是弱相關；
如果絕對值在0.3到0.7之間，我們說是中等相關；
如果絕對值大于0.7，那就是強相關了，這種因素就一定要考慮了。
為了方便大家的理解，先來看看筆者的一組測試結果（如下圖）：
上圖是我們計算的一個結果，這個單品的轉化率和訪問數、跳失率都是中等相關，但是和寶貝頁面的停留時間是強相關的。因此，想提高這款寶貝的單品轉化率，首先應該優化寶貝描述，增加平均訪問時間。
這個表格是怎么做出來的呢？
首先運行Excel 打開一個空白工作表，輸入轉化率和你能想到的所有原因所對應的原始數據（這里我建議以一周為單位，因為按天有波動是正常的），這組數據不用算，所有的在量子恒道里都是統計好的。
例如，要查找單品轉化率，量子恒道里找出“銷售分析——寶貝銷售排行——按周統計”，這樣就得到了單品的轉換率數據（如下圖）。其他的數據，可以在“流量分析——寶貝被訪排行”里找到。
然后，選擇好對應的日期（一定要和剛才的轉化率日期一致），將數據整理好，填寫到Excel里（如下圖）。
以上準備工作做好了以后，接下來就可以選中工作表中的任意空白單元作為存儲運算結果的位置。點擊Excel 的“插入函數”：
選擇類別——統計，下拉選框中選擇correl函數：
光標放在第一行上（紅色框里）：
按住鼠標左鍵不放，同時選中要評價的一組數值：
同理，光標放在第二行，按住鼠標左鍵不放，同時選中要評價的第二組數值：
點擊確定：
計算出來的數值就是這兩個的相關系數（如下圖），而我們剛才算的是轉化率和訪問數之間的關系，賣家可可以繼續算轉化率和平均訪問時間，轉化率和跳失率之間的關系。這個方法已經經過很多店鋪的試驗，效果很好。
提高轉化率當然要靠數據來支招，相信通過這個correl函數，賣家可以自己診斷某個單品的轉化率變化是什么引起的，有針對性的作出優化。
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本文來源： 提高轉化率 勿把訂單流失
