订单 ÷ 访问次数是 headline，不是全部
3% 转化率意味着每 100 次访问产生 3 个订单。用它跟踪整体没问题，但两个同样 3% 的店铺可能有完全不同的问题：一个在商品页之前就流失，另一个在结账时流失。
漏斗把这两种情况分开。每一步都用上一步做分母，所以各步转化率相乘会回到整体转化率：60% × 30% × 50% × 33.3% ≈ 3.0%。
四个步骤转化率
访问 → 商品浏览衡量落地页和导航是否把人带到商品；商品浏览 → 加购衡量商品页的说服力、价格和库存；加购 → 发起结账衡量购物车和运费摩擦；发起结账 → 订单衡量支付、信任和结账错误。
某一步转化率低不一定就是最大问题。基数很小的步骤，即使百分比流失很大，绝对流失人数也可能有限。要把转化率和流失的绝对人数一起看。
算例
10,000 次访问、6,000 次商品浏览、1,800 次加购、900 次发起结账、300 个订单。整体转化率 3.0%；四步转化率分别是 60.0%、30.0%、50.0%、33.3%。最大流失是商品浏览 → 加购，流失 70.0%。
这不代表其他步骤没问题，而是说最大的比例损失发生在“看了商品但没有加购”，线索指向商品页、报价、价格或结账前的信任信号。
两种规划方式
目标转化率模式把目标比例套在当前访问次数上。目标 4% 时，10,000 次访问应产生 400 个订单，比当前 300 个多 100 个。这个模式下“所需访问次数”没有意义，因为流量是固定的。
目标订单模式从订单目标出发。当前转化率 3.0% 时，要做到 400 单需要 400 ÷ 0.03 = 13,333.3 次访问。订单缺口仍是 100，但答案换成了需要的流量。
模型不做什么
它不替你定义 session，也不拆分设备或渠道、不处理时间延迟、不处理一单多次 session，也不提供行业基准。基于 session 的漏斗还假设一次 session 最多产生一个订单。
所有输入必须使用同一分析口径和同一周期。如果平台在跟踪改动后改变了 session 定义，即使顾客行为没变，漏斗也会移动。
怎么用
先找绝对流失人数最多的一步，再看它的百分比流失是否也大。一次只改一个变量，等流量足够后再重跑漏斗，确认是否出现信号。
想看每访客收入和客单价，用 AOV 与访客收入计算器。这个工具刻意只做数量和转化，避免两个页面重复。