流量有但都不下單？用轉換漏斗找出卡關的那一層

『轉換率』最簡單的算法是：成交筆數 ÷ 進站工作階段數（session）。例如 100 次進站、成交 2 筆，轉換率就是 2%。但這個單一數字只告訴你『結果不好』，不會告訴你『為什麼』。

台灣中小電商常見的整站轉換率大致落在 1%～3% 區間，但這非常吃產業、客單與流量品質，把它當粗略參考就好、別當鐵律——高單價、需要研究的商品（家具、3C）天生轉換低；低單價、衝動型（零食、小物）天生較高。

關鍵心態：與其問『轉換率該是多少』，不如問『我這條漏斗哪一層漏最多』。把整體 2% 拆開，你可能會發現問題出在『加購到結帳掉了 80%』而不是『沒人進站』——那再加廣告只是把水倒進破桶。

把進站到成交拆成可量測的幾關，每一關記下『剩多少人』：

1. 進站（session）→ 2. 看了商品頁 → 3. 加入購物車 → 4. 進入結帳 → 5. 完成付款。

算法很簡單：每一層的人數 ÷ 上一層的人數＝該層的『通過率』，反過來就是流失率。例如商品頁有 1000 人、加購 120 人，加購率就是 12%、流失 88%。把五層的通過率一字排開，數字最低（漏最兇）的那一關，就是你這個月該集中火力的主戰場。

資料哪裡來？自架站／SHOPLINE／官網多半能在後台或 GA4 看到加購、開始結帳、購買等事件；蝦皮、momo 這類平台你看得到的數據較有限，但商品頁瀏覽數、加入購物車、訂單數通常找得到，足夠抓出大方向。可以用站上的漏斗診斷工具把每一層的人數貼進去，直接算出流失率排序。

如果很多人進站卻連商品頁都沒認真看就跳走（高跳出、停留極短），問題通常有兩種。

第一種是『流量根本不對』：廣告受眾設太廣、或關鍵字太空泛，引來一堆不是你客群的人。解法是回頭檢查廣告受眾與關鍵字，寧可流量少而精，也別追求流量大而雜——雜流量會把轉換率分母灌大、讓數字更難看。

第二種是『第一印象勸退』：首屏載入太慢（尤其手機）、主視覺看不出在賣什麼、價格與賣點不明。解法是壓縮圖片、首屏 3 秒內講清楚『這是什麼、給誰、為什麼買』。記得大多數流量來自手機，一定要拿手機自己走一遍。

客人看了商品頁卻不加購，代表『有興趣但還沒被說服』。這層漏最多，通常是詳情頁的問題。

逐項檢查：圖片是否夠多、夠清楚、有情境與細節圖？規格是否被翻成『對我的好處』而不只是冷冰冰參數？尺寸、材質、適用情境、保固、退換貨這些『下單前一定會想到的疑問』有沒有先回答？有沒有真實評價當社會證明？

一個實用做法：把客服最常被問的前 10 個問題列出來，逐一寫進商品頁或 FAQ——客人會問，就代表頁面沒講清楚，講清楚了猶豫就少一層。文案可以用站上的工具把規格轉成好處、生成條列賣點，加快這層的優化。

加了購物車卻沒結帳、或進了結帳沒付完，是最可惜的一層——這些是『已經想買』的高溫客，掉了等於把快到手的單丟掉。

台灣電商這層的頭號殺手：運費到最後一步才跳出來嚇人、被強迫註冊才能買、結帳欄位太多太煩、沒有客人慣用的付款／取貨方式（超商取貨付款、店到店、行動支付）。

對應解法：運費與免運門檻在前面就講清楚、提供訪客結帳、砍掉非必要欄位、補齊在地付款物流選項。自己拿手機從加購走到付款完成一次，把任何『欸有點煩』的地方記下來——那就是客人棄單的位置。針對這層，召回信也能把中途離開的人撈一部分回來。

找到卡關層、做了調整之後，怎麼知道有沒有用？答案是『一次只改一個變因，並用數據驗證』，而不是一口氣大改一輪然後憑感覺說『好像有變好』。

做法：針對你判斷漏最兇的那一層，提出一個假設（例如『把運費提前到購物車顯示，能提高結帳率』），讓新舊版本同時各跑一段時間、累積到足夠的樣本量，再比較兩版的通過率。樣本太少時的差異多半是雜訊，別急著下結論。

優先順序原則：先修『流失率最高 × 影響人數最多』的那一層，投報率最大。修完一層、數字回穩，再往下一層。可以用站上的 A/B 測試規劃工具把假設、變因與要看的指標先列清楚，避免測了半天卻說不清到底測了什麼。