轉換漏斗診斷器
把曝光、點擊、加購、結帳的各層數字貼進來，AI 幫你算出每一段的轉換率與流失率，標出最該先修的破口，並給對應的具體改善動作。
登入領點數免費試用 · 每次產生扣 2 點 · 點數跨 LUVAI 全站共用
「🎲 載入範例」看看它能做什麼（不扣點）。
怎麼運作
你把漏斗各層的數字（曝光／瀏覽、點擊、商品頁瀏覽、加入購物車、進入結帳、完成付款，有幾層填幾層）與通路、商品類型填進來，AI 自動算出每一段相鄰層的轉換率與流失率，對照常見合理區間判斷哪幾段明顯偏低，再依「流失人數×可改善空間」排出最該先修的破口，並針對該破口給出可立即執行的具體動作，最後估算修好後大約能多救回多少訂單。
什麼時候用得上
- ✓蝦皮賣場流量不少但成交少，想知道是主圖點不進來、商品頁留不住人、還是運費門檻卡在結帳那一步
- ✓自架官網用 GA4 看到很多人進商品頁卻沒加購，需要判斷是文案、價格還是信任感問題並給對應解法
- ✓投了 Meta 廣告把人帶進來，加入購物車比例不錯但結帳完成率低，想找出付款流程或運費哪裡讓人棄單
- ✓momo 商城某檔商品點擊率正常但轉換差，想對照同類目合理區間判斷是哪一層拖累整體
- ✓月底覆盤時把各層數字整理出來，要一份『哪一段最該先改、改了預估能多救回多少單』的優先清單
使用小技巧
- ·數字盡量用同一段時間（例：同一週或同一個月），不同期間混用會讓轉換率失真，診斷就不準
- ·每一層填「人數」而不是「比率」，AI 才能幫你回推絕對流失人數，破口的嚴重度才看得出來
- ·曝光那層如果是蝦皮，建議填「商品被曝光次數」或「賣場瀏覽數」，並在通路欄選蝦皮，AI 會用站內搜尋導購的邏輯給建議
- ·破口通常只有一兩個值得先動，不要五層一起改；先修流失最多那一層，重新量一週數字，再決定下一步
- ·如果某層數字拿不到（例如沒裝事件追蹤），就只填拿得到的層，AI 會用現有層數做相鄰診斷，不會硬掰缺的那段
平台特化提醒
蝦皮：站內搜尋與主圖、價格帶決定點擊率，運費補貼與免運門檻常是結帳前最大棄單點，可從蝦皮賣家中心的流量分析抓曝光與點擊。momo：類目排序與促銷標籤影響進站，商品頁的規格完整度與評價影響轉換。自架官網：建議用 GA4 的「探索→漏斗」報表抓各層人數，加購到結帳的流失多半來自運費、結帳步驟過長或缺乏信任元素（評價、退換貨保證）。
常見問題
我只有曝光、點擊、成交三個數字，沒有加購和結帳的數據，也能用嗎？▾
可以。有幾層就填幾層，AI 會用你提供的相鄰層去算轉換率與流失，不會硬編缺的那段。只是層數越多、診斷越能定位到精確的破口；若想更準，建議之後在官網裝 GA4 事件或從蝦皮／momo 後台補抓中間層。
AI 說的『合理區間』是哪來的？可以當成標準嗎？▾
那是各通路常見的經驗區間，工具會明確標示它是參考、實際會因類目、客單、季節而差很多，不是硬性產業基準。它的用途是幫你判斷哪一段『相對於其他段』明顯偏低、值得先修，而不是要你達標某個數字。
為什麼它通常只叫我先改一兩段，而不是每層都優化？▾
因為漏斗改善要看『流失人數 × 可改善空間』，集中火力修最漏的那一段，投報率最高。五層一起改你會分不清是哪個動作有效，也容易瞎忙。先修主要破口、重新量一週數字，再決定下一步，是比較踏實的做法。
預估能多救回多少單，這個數字準嗎？▾
那是粗估，僅供方向參考，工具也會這樣標註。它的算法是『假設破口轉換率提升到合理區間下緣，套回你現有的上層人數』，幫你感受這個破口值不值得花力氣。真正準的數字要等你實際改完、重新追蹤一段時間才知道。
下層人數比上層還多，它會怎麼處理？▾
那通常是數字填錯或取自不同時間區間。工具會在報告最前面用【資料提醒】指出疑似矛盾的那一層，請你回頭核對。建議所有層都取自同一段時間、同一個來源，診斷才會準。