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本文通過實例分析，展示了如何通過數據分析、用戶調研和跨部門合作，有效提升商詳頁的轉化率，從而提高GMV。項目的成功不僅體現了團隊對細節的深入挖掘和創新思維的應用，也證明了以用戶為中心的產品優化能夠帶來實際的業務成果。

項目講解思路：背景、如何發現問題，目標（數據可衡量指標），行動拆解問題、如何解決思路、最大困難、最大亮點…..

滿意的點：商城商詳頁整體轉化率提升20%，由30%提升36%（數據借假修真）；

我司商業模式：為**垂類群體的用戶，提供使用工具和交流社區的平臺，主要通過廣告和電商實現盈利；

我司是垂類平臺，主站有流量，變現方式有導流商城，那商城的核心指標是利潤，那利潤=收入-成本；

收入=uv*轉化率*客單價； 轉化率可拆到每個漏斗列表、商詳、提單、支付；

一、為什么重點講商詳頁的轉化率提升

那作為電商商城C端產品經理，其核心考核指標大致如下：提升GMV、提升轉化效率、提升uv、提升客單價、提升用戶體驗、提升新客留存復購等….

首先我司現階段的戰略重點就是提升商城GMV，那我的OKR核心就是為商城增收負責，通過對增收的拆解（收入=uv*轉化率*客單價），結合我司業務現狀，轉化率可提升空間非常大，那產品經理提升的核心指標之一就是整個漏斗轉化率，通過對數據漏斗的拆解以及對用戶調研競品調研等，對各個漏斗都做了不同程度優化；其中商詳頁改版對漏斗提升最大；

二、商詳數據分析

整體渠道訂單轉化是3%，通過對漏斗的拆解，其中商詳到立購/加購的轉化為30%，與歷史數據高峰時進行對比發現數據有待提高，同時也了解到低于行業水平；

由30%-30%-70%-40%=2.5%；

至30%-36%-70%-40%=3%；

以每日10萬uv為例：

10萬uv*0.036轉化*80客單價=28.8萬GMV；

10萬uv*0.03轉化*80客單價=24萬GMV；

三、目標

1、提升商詳到立購/加購的轉化率，由30%提升到36%； 預計每天增收4萬的GMV；

2、提升商詳頁整體的用戶體驗（通過nps滿意度或頁面調研滿意度分析，此處不展開講解）；

四、如何拆解問題

1. 通過對用戶行為數據的拆解分析

每天進入商詳的幾萬人，主要關注什么？其中主圖點擊40%，評論的點擊率40%，商詳圖曝光50%，其他模塊數據非常差比如選規格、更改地址、發貨、榜單標簽、會員模塊等僅有百分之幾的點擊率；

2. 通過與用研部門對用戶定性和定量的調研分析，其主要用戶是到商詳未提單/未下單的用戶，調研量800份

• 下單用戶主要關注：信賴我司的品牌、價格合適、評論、銷量、正品、品牌商家…
• 未下單的用戶：商品價格貴，優惠信息看不懂，不包郵，退貨包運費、銷量評論少，商品信息雜亂、擔心是不是正品…

3. 通過競品+內部（UI/運營/產研）各部門溝通分析：頁面UI設計空間留白多，信息展示沒重點，價格優惠不明確，計算不清晰，缺少商品畫像標簽等等

具體解決思路

• 樣式：對商詳頁整體樣式和交互的美化，簡化信息，減少留白，突出重點；
• 價格：對商品價格優惠信息重新梳理做調整：價格定義、促銷優惠的計算；如何展示最優惠的價格；
• 商品信息：對商品信息進行優化；比如服務標簽、副標題、選規格，屬性，選地址等，增加商品畫像標簽體系，增加視頻等；
• 商品相關模塊：對評價、店鋪優化，相關商品推薦進行調整算法邏輯；
• 其他模塊的增加：退貨包運費、視頻講解、問答、好評返現等等；

五、規劃

第一期：解決價格問題；

第二期：UI樣式、商品附加信息、商品推薦算法；

第三期：優化商品服務標簽和畫像標簽、問答、測評、評論；

第四期：商品視頻、增加好評數量、問答數量等；

六、落地參考

七、具體落地

做了AB試驗桶，看放量后的數據效果；

商詳轉化率提升36.5%左右整體提轉化到了3%

八、項目難點

P：價格的展示方面

R：由于歷史原因導致商品價格展示混亂，營銷疊加不清晰，到手機計算非最低折扣；需要對整個營銷系統做梳理，其實很困難；

E：

• 價格：①商品沒任何促銷展示銷售價和劃線價；②有促銷展示優惠價：新人價/折后價/券后價/到手價/多件到手價；
• 活動、促銷、優惠、紅包 四種影響價格的元素進行標簽展示；①增加腰封提升促銷氛圍新人、品牌特惠、秒殺等；②其他優惠通過標簽展示，且有優惠券可直接領取購買；
• 優惠價計算邏輯：銷售價、活動價、促銷價、店鋪券、平臺券、現金券、虛擬幣、會員折扣；
• 后續：還做了券的疊加邏輯，以及會員、虛擬資產的計算扣減等；
• 最終：目前商詳頁的整體轉化率達到了37%，效果非常明顯；

優惠展示順序：

• 優先展示商品直接可用的優惠，再展示不可直接用的優惠；
• 可用的優惠按照優惠力度由大到小排序；
• 不可用的優惠按照達標條件由低到高排序；
• 紅包抵扣放在最后展示；
• 如果有店鋪首單券置頂展示；

九、項目亮點

退貨包運費服務：

• 亮點：其項目是由產品主動發起的，協調各部門推進，不僅提升了訂單5%轉化率還提升了用戶體驗；
• 背景：平臺不支持退貨包運費/運費險服務，用戶體驗不友好調研反饋占比很高；

為什做：

• 我們經常和用研中心的部分溝通；了解到商城整體nps值約40%，其中用戶在售后場景用戶反饋最高的是平臺沒有運費險在，售后體驗不友好4.0分；
• 在做提升漏斗轉化的項目時，也做了一些調研，用戶不下單的原因沒有運費險占比也是很高；

數據分析：每日退貨率約3.多%，每日幾千單退貨，用戶承擔運費需整體支出上萬元；

目的：提升用戶體驗，提升下單轉化率；

溝通調研：

• 業務溝通：與用研客服供應鏈運營等部分溝通，確認需增加運費險等服務，提升用戶體驗；各部門都表示很支持并配合；
• 方案調研：運費險服務和退貨包運費服務，由于運費險系統比較復雜，調研到順豐支持退貨包運費服務，價格非常低每單幾毛塊，非常適合我司；

目標：提升用戶體驗，售后服務分由4.0提升4.3分；同時提升訂單轉化率3%；

解決方案：接入順豐退貨包運費服務，提升體驗；

詳細方案：

• 通過接口與順豐服務打通，系統支持平臺增送、商戶增送、用戶購買；
• 前端增加服務標簽展示，列表商詳提單等場景；
• 用戶申請退貨退款，商戶同意，用戶預約上門取件信息，順豐上門取件，貨品郵寄商家；

結果：售后服務分提升到4.5左右，訂單轉化率提升5-6%；

復盤：雖然這個需求上線后效果還不錯，但是也出現了另外問題；

后面用研部門做售后調研時，仍有一部分用戶，反饋平臺不支持運費險；我們就很疑惑，明明很多商品都贈送退貨無憂，且用戶也可以主動購買； 后來就約了一些用戶定性調研，了解到他們不知道退貨無憂是干嗎的，以為是商品支持退貨呢；

那后面我們就協同法務用研運營等一起聊，最終改為退貨包運費；效果尤其的好，用戶后續沒有反饋；

十、其他

當然這期間也做了很多其他方面的需求：比如：問答、評論、相關推薦、測評、視頻講解….

后面大家有興趣，我在逐步分享…

以上內容僅供參考思路，數據方面略有改動，大家可以用來借假修真；