个人不喜欢转化率这个数据，因为关系太广，设计到运营的各个环节，转化率一旦低了就意味着各个环节都会存在着一些问题，也就是说每个部门都有做的不够好的地方，那么我们总不能说大家都错了吧？
行业内的标准公式“销售业绩=UV*转化率*客单价”
但是个人一直用的是“销售业绩=PV*访问率*询问率*咨询成交率*客单价
两个公式个人认为最大区别在于，主要权责清晰明了，运营的切入点也很清晰访问率=UV/PV 询问率=询问人数/UV
咨询成交率=成交人数/询问人数
这个公式我在群里说过几次，其实这个公式还可以继续分解下去，大家分享之后可以去尝试一下,分解出来的比率越多，问题就越清晰
今天的分享也是结合两个公式去分析，业内公式去发现问题，用草根公式去解决问题
那么转化率低了就意味着成交的人数比例少了，那么就意味着我们的一些环节做的不够好，买家在那些环节离开了我们
那么一说起转化率就必然涉及到UV也就是我们说的流量
在优化转化率的同时我们一定要先清晰的指导我们的流量是从哪里来的？从哪个入口进来的，由那些宝贝带来的
这里继续分享一个个人比较喜欢的经典的思维导图
假设某店昨天的UV是100，也就是说有100个访客进到这个店来，最后的成交人数是2人，转化率也就是2%
那么我们如果想提高这个转化率从哪里入手，转化率涉及的方面太广了，如果你
什么都去做，那么你就什么都做不好，你的转化率很难去快速的提升起来,下面大家再去看这样一样图
大家应该都知道如果三个比率是100%的话那么就意味着我们会有100个人成交，这样是完美的
但是世界上有完美么？没有，这三个比率意味着我们在逐渐的失去我们的顾客，他们在不断的抛弃我们
做为运营者的我们需要知道的是我们错在哪里?让买家抛弃了我们
OK！那么我们现在一个一个去分析这三个比率
如果换成你是买家，什么样的宝贝让你有点击的欲望
这里涉及到一个问题,大家注意到没有？前面是PV，是展现量
那么我们的宝贝展现出来了？决定买家点不点的问题在于主图
那么也就是说我们的推广人员一定要保证我们的PV也就是展现量
那么下一步我们与对手竞争或吸引买家的就是我们的视觉
那么谁该为我们的视觉负责呢？美工童鞋们
那么是什么决定着买家的询问率呢？
说的直接点买家是各种各样的性格,那么看一件事情的结果也就不会一样
其中最主要的是价格，宝贝文案，细节图，促销活动
那么咨询成交率和客单价这个就不需要问了，考核的是一个客服的能力
那么我们回国头来再看这些数据，如果你单是看见转化率低了，OK那么你就去找一下其他的这三个比率看看
询问人数这块，赤兔能抓出来，但是在之前我是让的客服经理手动统计的因为那个时候我们只有手，数据工具只有一个雅虎统计
如果你是小店，那么你就让你的客服手工统计一下，每天的询问人数，如果是大店那么你就需要花点钱买些类似的工具了
建议大家回去设计一个这样的表格给你的每个客服
第一这样可以方便你抓取数据，第二可以让你的客服关注客户的流失
这里稍后有时间我会做个思维导图出来分享，因为最近事情比较多今天没时间做出来
以上的这些都是从几个节点部门优化转化率的方法
下面我们说第二种方法，从宝贝的陈列中去优化转化率
其实我们的宝贝陈列也决定着我们的转化率，理由很简单，我们每个店都有那么多的宝贝，客户流失的一个主要原因就是客户想要买的东西没有看到
不要指望顾客去在你店内搜索，也不要指望顾客在你店内多看几页？看看我们的访问深度就知道了
其实顾客留给我们的机会并不是很多
我们可以把商品销售规划理解为传统零售中的货架优化管理，研究怎样通过改变商品的陈列和不同类别货架的摆放来获得更多的销售。虽然我们做电子商务的一天到晚吹嘘说我们有无限大的货架，可是这”无限大“只是针对搜索型的顾客有意义——他可以在无限大的商品列表里搜寻。对于很多用通过页面导航来寻找商品的顾客、和那些仅仅是随便来逛逛点点的顾客来说
他们所接触到的目录页（首页，类别页面，促销专题页面……相当于传统零售里的货架）数目是有限的（比如平均浏览3个目录页，远远小于”无限大“）。这就使得我们也面临着类似于传统零售的问题——顾客会看3个货架，每个货架上只能摆10商品，我们一共只有30激发消费者购物欲望的机会，我们要把这些宝贵的机会给哪些商品，要把哪些商品放到热门的货架上呢？
在做商品销售规划之前，我们考虑的漏斗都是从网店整体出发，大致类似这样：流量–>商品页流量–>放入购物车/拍下宝贝–>买家付款–>完成订单
这个思路对于我们优化营销活动和客户体验是有价值的，我们考虑的思路是：既然我们有一定量（T）的流量，我们要找到方法保证这些流量顺利的流到漏斗底部变成销售。优化的逻辑有两条，一条是优化流量本身质量（营销优化）——通过提高流量质量来增加最终的转化；另一条是网站体验优化（例如C = R x (V + M) – (F + A) + U – D框架），通过减少中间步骤的损耗来增加转化率，
框架如下：
C = R x (V + M) – (F + A) + U – D
C = 转化可能性
V = 价值主张
R = 相关性
M = 动机
U = 紧迫性
F = 阻力
A = 焦虑
D = 干扰
R x (V + M) 本质上是用户感知的价值（Value）：V (Value Proposition) 说
的是＂我是谁，我和别人有什么不同＂， M (Motivation) 说的是＂我很棒，我能让你得到1、2、3、4……“，R（Relevancy）表达的则是这些特点和利益与消费者需求的相关程度，投其所好则会事半功倍，反之则出力不讨好。
F + A本质上是用户感知的成本（Cost），F (Friction)说的是整个交互过程中给用户造成的实际的麻烦，A (Anxiety)则是表达给用户心理上造成的负担。
在正常情况下，用户如果感知到做某件事情的价值大于做这件事情的成本（Value > Cost），他就很可能会采取行动，差值越大代表这件事情越有利可图，用户采取行动的概率也越大。但是，人类有拖延的天性，所以客户“觉得应该采取行动”很未必代表着客户就”会马上采取行动“，给用户的紧迫感 U (Urgency) 就负责促使客户将决策转化为行动，U越强，就越能抵抗客户的拖延天性，促成客户马上行动，所以U (Urgency) 前面是个加号。
最后，如果客户被过多的无关信息干扰，可能会“忘掉”自己正在进行的思路跑到别处去，从而让我们的说服努力白费，所以这个干扰 D（Distraction）前面是个负号
其实这个转化率的优化框架公式也是可以去分解的
我们怎么样去让买家提高感知价值？
你的店铺风格，你的宝贝主图，你的文案，你的宝贝描述，你的细节图....
那么你的宝贝主图很漂亮，买家进来了，但是的宝贝描述不清晰，细节图也不能给买家安全感？你觉得是不是在增加买家的感知成本呢？
因为后面几个环节不属于商品销售规划管，所以我们可以把漏斗简化成：
商品在目录页展示次数–> 商品页流量–> 商品销售
其中商品销售具体定义可以由店铺当期发展目标来定，可以是销售额，可以是利润，也可以就是订单数。定义好之后，从这个漏斗里可以发展出3个指标：
商品展示点击率 = 商品页流量 / 商品在目录页展示次数
商品页转化率 = 商品销售 / 商品页流量
商品展示转化率 = 商品销售 / 商品在目录页展示次数
得到这三个数据后，可以对店铺所有商品做一个审计。一般来说，如果商品展示点击率低，表示商品本身吸引力不够或者价格显著过高（如果列表页显示商品的话），商品页转化率低表示商品页内容不够有吸引力，可能是商品描述过于简单、不符合顾客预期、或者图片不够美观。在这两个数据支持下，我们可以找到那些（或者哪类）商品和页面有问题，然后有的放矢的进行优化。
而对于商品展示转化率这个数据，最简单的办法就是将它们排序（先排除掉一些，展示次数小于一定量——例如单日100次——的商品就不用看了），将表现
