淘寶開店越來越重視數據的作用，網店推廣和淘寶店鋪裝修都要建立在數據分析的基礎上，事實上很多淘寶賣家也知道數據分析，也經常進行數據分析。但是，很多賣家往往是通過一小部分數據進行分析，然后通過概率進行擴散，這種方法其實有很大的弊端。尤其在研究轉化率的問題方面，此方法是不可行的。
因為，數據基數過小會影響數據分析
很多人討論過轉化率的問題，但都是針對某一個值進行研究，仔細想來，解決問題的方式或許不止一個。
用戶到底經過幾層篩選最后才形成了最終的有效客戶？
哪些變量決定了客戶自愿將自己劃分在某個細分類目下？
以下是對于不同層面轉化率的簡單概括，四個模塊，六個層面

提升任何一層的轉化率都將使最終銷售量有所提升，所以當一條路走到頭了，可以看看其他路。每一層都優化一下，將會有意想不到的結果
流量是王道，但我們最應該做的事情是提升自己店鋪本身的品質，讓走進店鋪的人更多的留在店里成為有效用戶。
還是說說該怎么看轉化率的問題吧。
很多時候就是，如果你能比別人更早發現用戶感興趣的東西，你就是賺錢最多的那個人。
所以你應該知道一周后賣的最好的寶貝會是什么？
判斷一個寶貝是否有可能是爆款的條件：
有淘寶賣家曾經很困惑，這么多數據軟件，為什么給出的最后結論不一樣？
那是因為他們的數據模型是基于不同維度的，所以我們要了解他們的判斷依據是什么

選一款潛力寶貝的步驟可以概括為：
第一步：尋找各個類目下的比較有潛力的寶貝
第二步：比較不同類目的潛力寶貝的最終潛力值，選出一款或幾款潛力寶貝進行相關的優化


這兩張圖分別是在打底褲類目下轉化率排在前五位的寶貝的流量圖和銷量圖
然后我們會發現很多事情很有意思。
（人工忽略掉那些不是新品的寶貝，因為我們要尋找的是未來幾周的潛力寶貝。）
第一款寶貝停留時間有557.28秒，跳失率只有12.85%，一周成交62件。但是環比增長率為零！不過仔細研究發現，他是5月5日剛剛更新的產品，無法計算環比增長率。這款寶貝值得關注
第四款寶貝，各項數據的表現都非常出色，上周剛剛上新，需要提升進入寶貝的流量，就可以有非常可觀的銷量了。
我們看看這兩個寶貝的趨勢圖

第四款寶貝數據基數小，分析結果容易有偏差，所以調出這款寶貝進行觀察。這款寶貝在2月份的時候曾經上架過，銷量可以，但是有2個差評，所以對之后再次上架有了一定的影響。

第一款寶貝看似是呈現微微下降的趨勢，但是對比銷量和流量，轉化率是越來越好的。所以推測其以后表現也還會有一個回升。而不是始終下降
可以推斷，第一款寶貝是在打底褲類目里面的潛力寶貝。
下一步就是重復上面的內容，對店內所有類目進行分析對比
總結：
1先把注意力放在提升自己店內的轉化率，再去考慮吸引更多的流量。那些吃不胖的瘦子們絕對是身體不夠好的。
2一個結果會有很多的決策變量影響，要均衡所有的數據，權衡各個數據之間的影響比重。
3數據基數過小會影響數據分析，對于新品選擇潛力寶貝時，不要全部依賴數據軟件。
4要在不同類目下進行精確化的分析，不然會影響最終的決策。
5數據可視化非常重要可觀，有助于我們做出更明朗的決策。
淘寶開店任何工作都要建立在數據分析的基礎上，沒有數據分析就沒有方向，更不會有網店的發展。

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本文來源： 提高網店轉換率的六個層次