當某品類商品跳失率低，得出店鋪對此類顧客吸引力大，增加此品類商品。的小編就拿女裝店鋪為例，全店跳失率80%，而針織衫品類商品的跳失率普遍為40%,則果斷增加針織衫商品個數。所有人都知道轉化率，都知道需要提高轉化率，然而在這之前，有沒有先分析跳失率？
Bounce Rate 跳失率= 只瀏覽了一個頁面的Visits / 全部的Visits（其實細究這個東西，還有兩個關鍵詞，loss和Single PV，不過我們知道這個算法就夠了），量子官方解釋，顧客通過相應入口進入，只訪問了一個頁面就離開的訪問次數占該入口總訪問次數的比例。
先來一個簡單圖，對象為全店（對單品不適用，單品轉化率計算時，需要統計入店UV和店內UV）：
如此我們知道，在形成轉化之前，必先考慮是否跳失。下面說說跳失率統計方法以及優化方法。先上思維導圖。
一、統計跳失率
1.入店商品跳失率=入店商品總跳失人數/入店總UV：通過統計軟件，如量子等，下載“寶貝被訪排行”，量子只給出今天以前，而不能給出今天的跳失率。打開已下載的數據文件，最后一列命名為“跳失人數”，計算公式就是跳失人數=入店*跳失率。統計入店一列，可得出全店從商品入店的總訪客，而統計跳失人數這一列，得出全部商品的跳失人數；你入店商品跳失率是多少？
2.全店跳失率=（入店商品總跳失人數+首頁入店跳失人數+分類頁入店跳失人數）/全店UV。當然主要入店是這3個頁面，分類頁入店最少。首頁跳失率=首頁跳失人數/首頁入店UV。
3.廣告跳失率通常都是單品（直通車）的跳失率或者首頁（鉆展）的跳失率。這里不贅述。
4.關鍵詞組跳失率=相同或類似關鍵詞產生的跳失人數/相同或類似關鍵詞產生的總流量
5.類目跳失率=（入店商品總跳失人數-關鍵詞總跳失人數）/（入店商品總UV-關鍵詞總UV）
二、優化入口
1.當某品類商品跳失率低，得出店鋪對此類顧客吸引力大，增加此品類商品。如女裝店鋪，全店跳失率80%，而針織衫品類商品的跳失率普遍為40%,則果斷增加針織衫商品個數。相反則優化商品以及優化店鋪。
2.同理，當某關鍵詞組跳失率低，得出店鋪對搜索此類關鍵詞的顧客吸引力大，增加此類關鍵詞覆蓋面。如加厚、加絨、保暖等同類關鍵詞。相反則先優化商品、店鋪，在減少側類關鍵詞覆蓋面。
3.廣告跳失率與停留時間關系，停留時間非常短，更改策劃方案，更改投放位置；停留時間常規，促銷力度不夠，關聯不好，店鋪環境不好。說點題外話，廣告需要注意的是，當跳失率低的時候，除了查看轉化率，還需要看訪問深度，關聯銷售商品的店內訪問UV等等…
4.單品跳失率與轉化率關系。跳失率高，但是轉化率也高，則不管是店內還是店外的流量帶來的成交，都說明這個商品有市場，優化入口流量，增加店內流量。跳失率低，轉化率也低，其他關聯銷售商品或者廣告促銷吸引客戶，這個商品可以用來做流量入口商品，也需要對商品自身進行優化
三、優化出口
1.店鋪信譽，與口碑、品牌效果一樣，店鋪裝修盡量專業。
2.銷量、評價。普通店鋪來說，無銷量無評價的商品跳失率是最高的，至少一個銷量一個評價。
3.顏色、碼數、庫存。對于童裝店鋪來說，碼數不齊全是個硬傷。庫存盡量不要寫一個。
4.關聯銷售。
5.廣告 。我前一篇說過首頁如何裝修，其實也就是降低跳失率，增加二跳量的裝修：價格低性價比高的熱銷單品廣告；指向性精確促銷力度強的品類廣告，或者活動廣告，如皮鞋斷碼5折清倉等；讓顧客有參與感的活動等分類、導航、搜索。前文首頁裝修也有提，復制下：導航欄方面，按照用戶的潛在分類，如商品品類、功用、消費力、行為傾向等分類合適。左邊欄放簡單快捷的分類，我比較中意京東那樣的分類。
6.詳情頁裝修。提一點，很多賣家喜歡截圖商品的評價，這個其實容易引起反感，大部分人的回答是自己知道有銷量多少有評價多少，喜歡會自己看，截圖出來會感覺有點假，甚至懷疑是不是這個商品的，基本上都略過。
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本文來源： 如何引入有效客戶減少跳失率
