今天和大家分享一組電商網站數據間的恒定法則，通過這些真實的項目數據來帶動從事相關電商優化的朋友的思路和想法。

首先，對于電子商務網站運營的大思路是什么?是liu liang嗎?沒錯!爆老師故意在這里用拼音打了這個詞，但我所說的liu liang并不是【流量】，而是這個【留量】。網站營銷分為兩個階段，上半段是擴展營銷(使勁地獲得入口和流量)，下半段是保留營銷(努力留住流量挖掘其價值)。對于視銷量為王的電商更是對后者保留營銷更加的關注。但留量如何去做?大部分的小伙伴都知道和用戶體驗、產品價格、品牌聲量、售后承諾等等因素相關?？墒菍τ谝粋€優化者而言這些都是一個個的因素論，并不是一個很好的實施標準。假使我要讓網站更好的獲得訂單，到底哪些標準我需要去提高呢?

好，來到重點了。一般情況下，只要入口流量保持不變，轉化率發生正面變化的話，那你的絕對訂單數就會提升，對吧。在爆老師的一個實際電商項目(大站)里我發現了2塊數據間的關系。

我對這個電商站1月- 4月，5月- 9月做了數據對比，隨后通過圖形來看它們的線性關系?？聪聢D你能發現1月 – 4 月，綠色線的跳出率是整體在下降的，隨后黃色線的訂單提交率是上升。而在5月 – 9月間，跳出率上升了，反而訂單提交率是下降了。因此我們得到了這樣的策略結論：提升網站訂單率(轉化率)首先要從下一級的跳出率做起，通過方法(本文不具體介紹)來改善這個數值，就能正面的影響CR的數據。這好比你去醫院抽血體檢，有很多的驗血數據對吧，比如甘油三酯高了，說明你的血脂高了容易引起糖尿病，因此就需要降低甘油三酯。這里的甘油三酯好比網站中的跳出率，給你一個對應的點讓你去做優化。

（點擊看大圖）

同樣做了2個周期的對比，又發現只要網站單流量的PV(頁面訪問數)增加，我們的訂單提交率就上去了。一旦PV值下降了，訂單提交率就下來了。他們之間的線性保持了正比，這又給優化者提供了一個點的數據，能幫助我們找到要改善的地方。