說道淘寶數據統計，大部分小賣家都會覺得這是一個高深的問題，抑或經常把數據掛在嘴邊，抱著言必稱數據的心態混跡在電商圈中，但是對于這些數據實際的價值和意義卻知之甚少。誠然，互聯網有別于傳統商業最大的差異就是能抓取經營活動的所有數據，但對于廣大賣家來說，究竟需要了解什么樣的數據?這些數據背后是否有陷阱呢?如何認清淘寶轉化率和流量背后的意義？
流量代表一切?
流量的多少或許并不如想象中那么重要。
每當很多賣家在群里放出一張量子統計的高流量數據圖，就會引起一群賣家的羨慕嫉妒恨，但是流量數據是否代表一切呢?我們可以參考一下這樣兩組數據：
UV(訪客數)=10000 轉化率=2% 客單價=100元
UV(訪客數)=5000 轉化率=4% 客單價=100元
只要知道基礎量子知識的人都清楚，這兩組數據所反映的銷售額是相同的。如果一味追求UV，那么必然會導致支付高昂的推廣費用來提高UV的表現。舉個例子，我們知道通過搜索和類目等進來的免費流量在短時間內是相對穩定的。如果免費流量的UV=3000，收費引入的UV=2000。那么要達到10000的UV，方案實施的起步階段收費的UV就必須要達到7000。也就是說只從數字角度去計算，初始階段的推廣費用至少要提高到目前費用的3.5倍(7000/2000)。當然方案實施中后期，收費的推廣會帶動搜索排名的提升，將引入更多的免費流量，從而可以降低費用支出。
如果換一個角度，從轉化率入手，分析目前轉化率低下的主要原因，根據情況做好應對措施。比如因為客服不熟悉產品或者寶貝詳情頁沒有做完善等問題所造成的轉化率低下，那么完全可以花一定的時間和精力去解決好這類問題，提高轉化率，這樣可以節省大筆的推廣費用。
細心的賣家也會反駁，前者見效顯著，后者可能需要相當的時間去調整。從金錢投入方面去分析，原先1000元的推廣將會提升到3500元，而且就算是自然排名提高，低下的轉化率嚴重浪費流量資源，還是需要高額的推廣費用去維持店鋪的流量。而后者只需要在調整期間投入一定的費用，甚至可以做到只投入人力和物力這些運營成本，而不需要額外的費用支出就能達到同樣的效果。要達到同樣的銷售額，前者需要持續投入高額推廣費用，后者在以前的推廣費用基礎上，增加一些攝影以及運營成本而已。對于本身就資金緊缺的中小賣家來說，后者更加合適。
數據也會騙人
請正確看待關鍵詞的轉化率。
很多關于直通車的文章里，或多或少地會提及某個關鍵詞的轉化率問題。在數據魔方里看到某個關鍵詞的轉化率低下，就很容易被賣家們拋棄。由于有些關鍵詞常被大量的賣家濫用，導致有需求的顧客需要多次搜索才能找到滿意的寶貝。因此數據反饋的這些關鍵詞轉化率自然低得可憐(數據魔方里轉化率的定義為：總成交商品數/搜索次數)。如果推廣人員對自身店內產品不熟悉，放棄一個對產品本身非常契合的關鍵詞，那么無疑是一種損失。
數據魔方里的轉化率
舉例來說，某產品的利潤為30%左右，按照數據魔方獲取的7天內相關數據，如果要完成5筆交易，關鍵詞“工具箱”需要的點擊為5/0.0146=343個(舍去小數點)。按直通車點擊均價0.65元每個點擊計算，點擊成本為343個×0.65元/個=222.95元。完成5個產品成交的金額為430元，產品利潤是430×0.3=129元。賣出去5個產品只能獲取129元利潤，但是直通車的推廣費用就高達222.95元。經過這樣的一番盤算，推廣“工具箱”這個關鍵詞橫看豎看都是行不通的。
直通車里的轉化率
然而按照直通車實際情況卻發現別有洞天。同樣完成5筆交易，實際直通車所需要的點擊成本227個×0.45元/個=102元，剩余利潤129元-102元=27元，按照實際收益來觀察，推廣“工具箱”這個關鍵詞還是可以保證一定的利潤，盡管獲利很低，但是為了維持寶貝的排名和人氣，這樣的推廣還是劃算的。
上述兩組數據計算對比可見，很多數據有相當的欺騙性，很多時候會造成賣家對關鍵詞的判斷失誤。事實上，過于強調單個維度的數據，并不是一種明智的選擇。不管是流量、轉化率、客單價都需要綜合地去做好觀察分析。這個可以理解為木桶效應：一個木桶的盛水量是由組合在木桶中的最短板決定的。電子商務是一個高度集約化的領域，一旦某個環節出現問題，就會出現多米諾骨牌現象，同時在數據里就能反饋出明顯的波動。所以最有價值的并不是一組好看的數據，而是一組糟糕的數據。糟糕的數據能及時反映出問題所在，讓中小賣家的精細化運營成為可能。在推廣費用攀升、店鋪運營成本持續走高的今天，粗放式的運營管理會因為過度的浪費和損耗，造成利潤空間的狹小，難以繼續生存。
漂亮的數據只能作為炫耀的資本嗎?這也不盡然。如果長期積累此類數據，可以從中找出很多規律。畢竟一次兩次的成功可能是偶然，而持續健康的發展肯定有它的規律可尋。我們應該建立長期的數據庫，探尋出符合自身店鋪的規律，而不是僅僅借鑒大賣家的心得。
Tips:
許多賣家濫用關鍵詞，導致買家需要搜索多次才能找到自己滿意的寶貝，這個詞的轉化率就會持續走低。因此，全淘寶的數據只有參考意義，不能作為決定自身店內產品篩選關鍵詞的決定條件;
在數據的運用上，應該先對數據進行整理，把自己需要了解的數據歸納到一起;
然后對數據進行篩選，剔除有誤導性或者偏差很大的數據，最后把剩下有價值的數據進行分析，才能相對準確的找出問題的根源;
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本文來源： 如何認清淘寶轉化率和流量背后的意義
