測款分兩種說法，非標品叫做測款，標品叫做測圖，今天我主要講非標品的測款。
測款究竟是測什麼資料？
先問一下淘寶系統，它想要什麼資料？
再問一下我們自己，我們想要什麼資料？
我們想要的顯然是轉化，但我們重點要測的不是轉化率，因為它資料太小，可能誤差很大，我們重點要的資料是收藏率和加購率。
那我們究竟要測出一個什麼樣資料的款才算是好款？
先一個個來：
就拿非標品類目來說，分三個檔位：
3%以上是及格，
4%以上是良好，
5%以上是優秀。
那麼收藏率和加購率的指標呢？
一般來講，收藏率和加購率的平均值在5%以上就算轉化能力不錯的款了
當然，這個資料也是越高越好
第二個問題，怎麼測？
這裡我教大家一種另外的方法，資料更準，而且效率更高。這種方法我還沒看到過其他人說過，如有雷同，純屬巧合。
這裡我們用鑽展來測，用DMP老顧客人群來投放新品落地頁，
注意事項，這裡的落地頁只放新品。
先把所有新品分個類，XX月XX日上新
落地頁的產品全是這些
這個怎麼理解呢？
這樣做還有一個好處，就是這些流量都是老顧客流量，也就是非常精準的流量，轉化率很高，寶貝能迅速破零。很多人在糾結新品的破零的問題，其實不用糾結的，透過鑽展利用老顧客給新品導流就行了。而直通車呢，引來的大部分流量還是新顧客，轉化率能跟鑽展比嗎？如果引來的流量是一些不太精準的流量，還可能導致測出來的收藏率和加購率偏低，誤殺掉了一些本來可能不錯的款。
當然，如果是新店，或者店鋪基礎不咋滴的店，可以把鑽展測款這個環節忽略掉了。
2.車圖
前面講到了透過測款可以有效提升賬戶權重，車圖也是一樣的。
那麼怎麼最佳化車圖？
我給到的答案是：“非標品不需要最佳化車圖”
我再重複一遍：“非標品不需要最佳化車圖”
這可能要打很多人的臉了！
為什麼？
大家對於車圖的理解可能都是，放一下高大上的文案，再放一些促銷的水印。其實這些都是多餘的！
對非標品而言，需要最佳化都不是車圖，而是視覺
我給大家看幾組資料就懂了：
上面是一家女裝類目前500的店鋪，中高階客單價。（PS：現在我操作的這兩家店鋪車圖方面的資料 暫時就不截出來了，這家女裝店是我以前操作的資料保留下來的）
我最佳化車圖的思路就很簡單了，五張主圖，測出一張最好的作為車圖，同時把那張最好的車圖，放在第一張主圖獲取更多自然流量。
當然，我這裡說的是非標品，我再強調一下哈，是非標品。
我的原文中還有第三點：賬戶權重，這裡就不挪過來了！
測款分兩種說法，非標品叫做測款，標品叫做測圖，今天我主要講非標品的測款。
測款究竟是測什麼資料？
先問一下淘寶系統，它想要什麼資料？
再問一下我們自己，我們想要什麼資料？
我們想要的顯然是轉化，但我們重點要測的不是轉化率，因為它資料太小，可能誤差很大，我們重點要的資料是收藏率和加購率。
那我們究竟要測出一個什麼樣資料的款才算是好款？
先一個個來：
就拿非標品類目來說，分三個檔位：
3%以上是及格，
4%以上是良好，
5%以上是優秀。
那麼收藏率和加購率的指標呢？
一般來講，收藏率和加購率的平均值在5%以上就算轉化能力不錯的款了
當然，這個資料也是越高越好
第二個問題，怎麼測？
這裡我教大家一種另外的方法，資料更準，而且效率更高。這種方法我還沒看到過其他人說過，如有雷同，純屬巧合。
這裡我們用鑽展來測，用DMP老顧客人群來投放新品落地頁，
注意事項，這裡的落地頁只放新品。
先把所有新品分個類，XX月XX日上新
落地頁的產品全是這些
這個怎麼理解呢？
這樣做還有一個好處，就是這些流量都是老顧客流量，也就是非常精準的流量，轉化率很高，寶貝能迅速破零。很多人在糾結新品的破零的問題，其實不用糾結的，透過鑽展利用老顧客給新品導流就行了。而直通車呢，引來的大部分流量還是新顧客，轉化率能跟鑽展比嗎？如果引來的流量是一些不太精準的流量，還可能導致測出來的收藏率和加購率偏低，誤殺掉了一些本來可能不錯的款。
當然，如果是新店，或者店鋪基礎不咋滴的店，可以把鑽展測款這個環節忽略掉了。
2.車圖
前面講到了透過測款可以有效提升賬戶權重，車圖也是一樣的。
那麼怎麼最佳化車圖？
我給到的答案是：“非標品不需要最佳化車圖”
我再重複一遍：“非標品不需要最佳化車圖”
這可能要打很多人的臉了！
為什麼？
大家對於車圖的理解可能都是，放一下高大上的文案，再放一些促銷的水印。其實這些都是多餘的！
對非標品而言，需要最佳化都不是車圖，而是視覺
我給大家看幾組資料就懂了：
上面是一家女裝類目前500的店鋪，中高階客單價。（PS：現在我操作的這兩家店鋪車圖方面的資料 暫時就不截出來了，這家女裝店是我以前操作的資料保留下來的）
我最佳化車圖的思路就很簡單了，五張主圖，測出一張最好的作為車圖，同時把那張最好的車圖，放在第一張主圖獲取更多自然流量。
當然，我這裡說的是非標品，我再強調一下哈，是非標品。
我的原文中還有第三點：賬戶權重，這裡就不挪過來了！