案例:淘宝女装小店铺直通车引流 如何扭亏为盈

详细介绍了案例：淘宝女装店直通车引流是如何扭亏为盈的，并整理出收益的专项信息供大家参考。

5月，在朋友的实验室里，我参加了一个小女装店直通车的测试。

测试的目的是测试直通车的位置，即哪一页是直通车的关键词。通过测试结果确定关键字的未来位置。

前提是关键词必须匹配大范围的类别，量大，交易量大。

能满足这个条件的关键词是“女装”、“韩版女装”、“新款式女装”。

由于“女装”这个词比“韩版女装”和“新款式女装”更好，我们比较终决定用“女装”这个词来开始测试。

测试产品的条件，率高，交易量大。

符合这个条件的宝宝有四种。比较后我们选了一个比较好的宝宝来测试。

测试记录以决策树的形式标注，方便日后判断交付策略。

就这样，我们用“女装”两个字分别在直通车第一页和第二页进行了为期一周的测试。

第一周首页测试。

第二周第二页考试。

测试两周后，测试结果出来了(图)。

通过测试结果，可以直接计算直通车的利润。

首页投递收入：-1168.1元=2339.8(直通车交易金额)-3508(直通车费用)

第2页送货收入：702.6元=1828.6(直通车交易金额)-1126(直通车成本)

主页转化率：0.46%

第2页转化率：1.12%

面对这样的结果，所有参加测试的员工都认为，关键词以后要放在头版。

持这种观点的还有我的朋友。

我问他们为什么。他们回答的理由是：放在首页的时候亏了1168.1元，转化率0.46%。

第二页利润702.6元，转化率1.12%。无论是直通车收入还是转换率，第二页的结果都是

比第一页好，当然要放第二页。

看到这一点，很多读者可能与他们持有相同的观点，但有时这种观点往往是错误的。

在我看来，既然测试记录是用决策树标注的，那么直通车的交付也只是树干或者树枝。所以这个标记是否定的

一个完整或不完整的分数往往会影响我们未来的决定。

决策树的完整标记应该是：树枝、树叶、果实。

树枝的标记是直通车交付的效果，叶子的标记是店铺的金额和成本，果实是验证直通车交付后店铺整体利润是否增加。

所以我们找出了叶子(单品成本、店铺营业额、产品营业额)，继续标注。算算水果(店铺的总收入)，标注一下。

这样，通过我们对叶子的标记和对果实的计算(图)，结果完全颠覆了大家原本的预期。

第1页收入19637.4=53445(交易金额)-30299.5(产品总成本)-3508(直通车成本)

第一页增加的产品数量为142=420.8(售出的测试商品数量)-278.7(售出的原始商品数量)

第一页直通车丢了-1168.1，转化率0.46%

第2页收入15257.9=37832(交易金额)-21448(产品总成本)-1126直通车成本

第2页增加的产品数量：19.1=297.8(售出的测试产品数量)-278.7售出的原始产品数量

第二页直通车利润702.6，转化率1.12%

这是什么概念？即关键词在首页时，店铺整体收入19637.4元，交易次数增加了142次。但直通车本身的收益是亏损1168.1元，转化率为0.46%。

关键词在第二页时，店铺整体收入15257.9元，交易数量增加19笔。但直通车本身的收益是亏损1168.1元，转化率为0.46%。

家庭商店收入；第2页商店收入

家庭商店交易数量；第2页商店营业额

根据这个结果，很明显，我们应该做出决定，把“女装”这个词放在未来的头版。

但是这个决定还是有偶然性的，那么怎么做才能消除这个偶然性呢？

有一个简单的方法，就是用概率计算，排除偶然性。

计算概率的方法有很多，如经典的概率乘法公式、加法规则、条件概率和全概率公式

这么多概率计算方法，我们用哪种方法？

显然，条件概率的计算方法可以满足我们(图)。

公式看不懂没关系，可以用傻子的方法算概率。

条件是首页放7天：p(a)=7；0，第二页放了7天：p(b)=7；0。

我们只算在放直通车的过程中，店铺的收入大于店铺几天(放直通车前七天)的原始收入

通过调用所有相关数据，比较终结果是：

首页放上，4天店铺收入大于店铺原始收入：p(ab)=4。

p(b|a)=p(ab)/p(a)

0.57=4/7，概率为57%

当放上第二页，店铺三天收入大于店铺原始收入：p(ab)=3。

p(b|a)=p(ab)/p(b)

0.42=3/7，概率为42%

结论1:首页放上“女装”二字，7天成功概率57%，店铺整体利润大于第二页，但直通车亏本。

结论二：第二页放上“女装”二字，7天成功概率为42%，店铺整体利润也低于第一页，但直通车是盈利的。

决定：以后直通车首页要贴上“女装”二字。

这个案例的启示是，在推出直通车的时候，不要单纯的追求直通车本身的好处。应该检查的是它通过了

直通车推出，店铺整体收入会增加吗？

同时也要验证这个释放是否是偶然的，这样决策才能更稳定。

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