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淘宝只有流量和展现,没有转化率是为什么
说到淘宝数据统计，大部分小卖家都会认为这是一个很深奥的问题，或者经常拿着数据说事的心态在电商圈里瞎转悠，却对这些数据的实际价值和意义知之甚少。诚然，互联网与传统商务最大的区别在于，它可以捕捉商业活动的所有数据，但对于广大卖家来说，他们需要了解什么样的数据呢？这些数据背后是否有陷阱？如何认清淘宝转化率和流量背后的意义？
流量就是一切？
流量的多少可能没有想象的那么重要。
每次很多卖家在群里发布一个量子统计高流量数据图，都会引起一群卖家的羡慕嫉妒恨，但是流量数据就代表了一切吗？我们可以参考这样两组数据:
UV(访问量)=10000转化率=2%客单价=100元
UV(访问量)=5000转化率=4%客单价=100元
只要懂基本量子知识的人都清楚，这两组数据反映的销量是一样的。如果一味追求UV，必然导致支付高额推广费用来提升UV的性能。比如我们知道通过搜索和类目进来的免费流量在短时间内是比较稳定的。如果免费流量的UV是3000，收费引入的UV是2000。那么为了达到10,000 UV，方案实施初期收取的UV必须达到7000。也就是说，仅从数值上看，初期的推广成本至少要提高到目前成本的3.5倍(7000/2000)。当然，在方案实施的中后期，收费的提升会带动搜索排名的提升，会引入更多的免费流量，从而降低开支。
换个角度，从转化率入手，分析目前转化率低的主要原因，根据情况采取相应的措施。比如因为客服对产品不熟悉或者宝贝详情页不完善，导致转化率低，那么解决此类问题，提高转化率，可以节省大量推广费用。
细心的卖家也会辩称，前者是有效的，而后者可能需要相当一段时间来调整。从金钱投入方面来说，将原来1000元的推广提升到3500元，即使提高自然排名，低转化率严重浪费流量资源，仍然需要高额的推广费用来维持店铺的流量。后者只需要在调整期投入一定的费用，甚至只投入人力物力的运营成本就可以达到同样的效果，不需要额外的费用。要达到同样的销量，前者需要持续投入高额的推广费用，后者只是在前期推广费用的基础上增加一些摄影和运营费用。后者更适合资金紧张的中小卖家。
数据可能具有欺骗性。
请正确看待关键词转化率。
很多关于直通车的文章，或多或少都会提到某个关键词的转化率。如果在数据立方体中看到一个关键词的转化率很低，很容易被卖家抛弃。由于一些关键词经常被大量卖家滥用，有需求的客户需要多次搜索才能找到满意的宝贝。所以这些关键词在数据反馈中的转化率自然是很低的(数据立方体中的转化率定义为:交易商品总数/搜索次数)。如果促销员对自己店里的产品不熟悉，放弃了一个和产品本身很契合的关键词，无疑是一种损失。
数据立方体中的转换率
比如一个产品的利润在30%左右。根据data cube在7天内获得的相关数据，如果要完成5笔交易，关键词 工具箱 所需点击次数为5/0.0146=343(小数点省略)。按直通车平均点击价格0.65元/次计算，点击成本为343 times0.65元/件=222.95元。五款产品交易金额430元，产品利润430 倍；0.3=129元。卖五个产品只能赚129元的利润，但是直通车的推广成本高达222.95元。经过这样的计算，推广 工具箱 这个关键字在水平和垂直方向上都不起作用。
直通车转换率
不过根据直通车的实际情况来看，还是大有可为的。完成同样的五笔交易，实际直通车的点击成本是227 times0.45元/片=102元，剩余利润为129元-102元=27元。根据实际收入观察推广 工具箱 这个关键词还是能保证一定利润的，虽然利润很低，但是为了维持宝贝的排名和人气，这样的推广还是划算的。
通过以上两组数据的对比可以看出，很多数据都具有相当的欺骗性，往往会导致卖家对关键词的误判。其实过分强调单维数据并不是明智的选择。无论是流量，转化率，客单价，都需要做全面的观察和分析。这可以理解为木桶效应:一个木桶的含水量是由木桶中组合起来的最短的木板决定的。电子商务是一个高度密集的领域。一旦某个环节出现问题，就会出现多米诺骨牌现象，同时可以在数据上反馈出明显的波动。所以最有价值的数据不是一组好看的数据，而是一组不好的数据。不良数据可以及时反映问题，让中小卖家精细化运营成为可能。在推广费用不断上涨，店铺运营成本不断攀升的今天，粗放式的运营管理会因为过度的浪费和损耗导致利润空间空变窄，难以生存。
漂亮的数据只能作为炫耀的资本吗？不完全是真的。如果长期积累这样的数据，可以找出很多规律。毕竟一两次成功可能是偶然的，持续健康的发展必然有其规律可寻。我们应该建立一个长期的数据库，找出自己店铺的规律，而不是仅仅学习大卖家的经验。
小贴士:
很多卖家滥用关键词，导致买家不得不多次搜索才能找到自己满意的宝贝，这个词的转化率会持续下降。因此，淘宝的所有数据仅具有参考意义，不能作为决定自己店铺商品筛选关键词的决定性条件；
在数据的应用上，你首先要对数据进行梳理，总结出你需要了解的数据；
然后对数据进行筛选，剔除误导性或偏差较大的数据，最后对剩下的有价值的数据进行分析，相对准确地找出问题的根源；
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