TapCub 正式上线:统计、分析、客服一个平台免费用
增长与运营

电商转化率:怎么算、怎么比、怎么提高

电商转化率是以购买结束的会话或访客所占的比例。怎么计算、为什么各家基准对不上、一个按设备和漏斗步骤拆开的示例店铺,以及每一步该用什么办法。

卢卡斯·海斯 发布于 2026 年 11 月 4 日 3 分钟阅读 增长与运营
示例数据。整体 2.5%;相对流失最大的是从浏览商品到加购。示例数据

用你自己的数据试一下

这篇文章里出现的报表免费版全都有。一段代码,网站和 App 都能接,最多 10 个站点。

免费开始

店铺的转化率是一个数字,却藏住了买家在哪一步离开。本文讲清会话转化率和访客转化率、为什么各家基准对不上,并用一家按设备和漏斗步骤拆开的示例店铺,找出该先改哪里。

读完你会知道

  • 写明分母是会话还是访客;各家基准常常把两者混在一起
  • 按设备和漏斗步骤拆开:平均数会掩盖流失最多的那一步
  • 先改相对流失最大的一步,同时盯住客单价和毛利

什么是电商转化率

电商转化率是以购买结束的访问(或访客)所占的比例。一家店一个月有 40,000 次会话、1,000 笔订单,会话转化率就是 2.5%。

它是把流量和收入连起来的那个数:收入 = 会话数 × 转化率 × 客单价。三者任何一个提高,收入都会涨。

怎么算

会话转化率 = 订单数 ÷ 会话数
访客转化率 = 购买人数 ÷ 独立访客数

两者回答的问题不同。会话转化率看每次访问转化得怎么样;访客转化率看最终有多少人买了。很多人要来好几次才买,所以访客转化率通常更高。报告时要写明是哪一种。

为什么各家基准对不上

公开的电商平均转化率大多落在 1% 到 4% 左右,而且彼此很少一致,因为:

  • 有的除以会话,有的除以访客。
  • 行业不同:生鲜和日用快消的转化远高于家具或旅游。
  • 价格不同:$15 的东西和 $1,500 的东西是两种决策。
  • 流量结构不同:靠邮件和品牌词搜索的店,转化比买冷启动社交流量的店高。

按设备和渠道拆开看自己的趋势,比别人的平均数更有参考价值。见多少转化率算好。

一家示例店铺,两种拆法

一个月,40,000 次会话、1,000 笔订单,会话转化率 2.5%(示例数字)。

按设备:

设备会话订单转化率
桌面16,0005123.2%
手机22,0004402.0%
平板2,000482.4%

按漏斗步骤:24,000 次会话浏览了商品(60%),3,600 次加购(浏览商品的 15%),1,800 次进入结算(加购的 50%),1,000 次完成购买(结算的 55.6%)。

手机带来了大部分流量,转化率却明显低于桌面。漏斗里相对流失最大的一步是从浏览商品到加购。所以先看这里:手机上的商品页。

app.tapcub.com/analytics/business/commerce

购买漏斗 · 按会话 · 30 天

示例

会话

40,000

浏览商品

24,000

加购

3,600

进入结算

1,800

完成购买

1,000

手机 2.0%,桌面 3.2%。先看手机上的商品页。
示例数据
示例数据。整体 2.5%;相对流失最大的是从浏览商品到加购。

每一步的改进办法

下表把漏斗每一步和常见原因、改进办法对应起来。

步骤常见流失原因常见改法
落地 → 浏览商品受众不对、页面慢、导航不清楚更精准的投放、更快的页面、清楚的分类和搜索
浏览商品 → 加购信息不全、价格出乎意料、图片差、没有评价规格、提前显示运费、图片、评价、尺码帮助
加购 → 结算意外费用、强制注册提前显示总价、支持游客结算
结算 → 购买表单太长、支付方式少、出错减少字段、增加支付方式、监控错误

先改相对流失最大的一步,再重新测量。

常见错误

  • 拿会话转化率和访客转化率比。
  • 分母里算进了机器人和内部流量,会把转化率压低。
  • 只盯转化率。 打折能提高转化,也会压低利润;同时看客单价和毛利。
  • 对小分群下结论。 只有 200 次会话的转化率,随机波动就很大。
  • 忽略退货和取消,它们可能让一个转化很高的活动变得很一般。

在 TapCub 里看

  • 全端分析 › 经营分析 › 电商与收入 根据购买事件显示订单、购买人数、收入、客单价和付费率,还有按会话的购买漏斗(浏览商品、加购、结算、购买)和加购未买率。见购物车放弃率。
  • 网站统计 › 目标 给出购买目标按独立访客计算的转化率,可按来源、入口页、国家和设备拆分。
  • 到购买为止的逐步路径,见购买路径。

能从服务端发购买事件就从服务端发,拦截插件和关闭页面都不会让订单丢失。

另见:电商 CRO、移动端 CRO。

另见:电商网站在线客服:在哪里帮店铺成交,以及怎样衡量效果。

这篇文章对你有帮助吗?

我们会根据反馈修改和补充这篇内容。

卢卡斯·海斯

数据工程师

聚焦事件设计、数据质量与采集流程,分享可验证的实施方法,帮助团队建立可靠的分析基础。

看买家在哪一步离开

基于购买事件的电商报表,含按会话的购买漏斗、加购未买率,以及按设备和来源拆分的目标转化。

看清数据,找到增长。

每一次点击,都有数据依据。装好一行代码,1 分钟看到第一批数据。

无需信用卡 · 统计与客服都有免费版 · 统计无 Cookie