“卖不动”不是一个结论，是三个不同的问题

月底的商品复盘，投屏上一张 SKU 表，最右边一列是近 90 天销量。往下拉，有 5 行的数字是个位数：7、6、4、4、2。

讨论很快：这几个还留不留？还值不值得继续投钱、继续占着首页那个位置？

四分钟，这 5 行被标了色。没人提出异议——那一列数字看起来已经说明了一切。

这几个数字确实是真的。问题是，它们记的不全是这几个产品的分。

低销量这个数，一直被当作产品的成绩单在用。但它同时也是这个品在站内的位置、它那张图、它那个商详页的成绩单。四张成绩单加出来一个总分，你拿总分给产品判了死刑——里面至少有三分之二，不是产品的分。

被看见过之后的销量，才是能拿来下判断的那个数。

一、“卖不动”是结果，不是诊断

一个 SKU 在 90 天里卖了 4 件。这件事本身不含任何诊断信息——它可以是下面三种情况里的任何一种：

• 只有 100 人滚动到了它所在的那一屏，其中 20 人点了进去，4 人下单——转化其实很好，它缺的只是曝光
• 8000 人滚动经过了它，只有 200 人点了进去，4 人下单——看见了，但没兴趣
• 8000 人经过，800 人点了进去，只有 4 人下单——进来了，但没被说服

销量都是 4，却是三个不同的情况，解法也各不相同。

这三种情况，其实是人走向这个品的路上三个不同的位置——没走到、走到了没停、停了没买。 这条路，就是用户的动线。

销量为个位数，说的是最终结果是不好的。但它没说是哪一步导致的。

“卖不动”这三个字，把三件不同的事压成了同一个结论。压错一次，两头都在漏：能救的被砍了，该停的还在花钱。

这两头加起来，就是错杀成本——不是产品不行的损失，是把三种卡点当成同一种病来判，多付的那部分。

我们拆过不少次这样的表。多数时候标色是对的——被砍的品，绝大部分确实该砍。但每次都有一两行，标色的依据其实不成立：不是产品不行，是它从来没进过那条路。

你砍掉的可能不是一个产品，是一个没人看见的位置。

那是不是每一行都要拆一遍？不用——诊断有成本，一批低销量品挨个查是笔亏本账。哪些值得拆、哪些直接砍，等你看完下面这三层就来给你算。知道了「卡在哪一步」具体指什么，这笔账才算得清。

二、第一类：没人看到

某消费电子品牌，主Collection页上挂着 18 个型号，一屏放得下 6 个，一共三屏。那天被标色的是 5 行，我们把这 5 个挨个拆了一遍——结果它们卡在三个完全不同的地方。

先说最好认的两个：这 5 个里有 2 个排在第三屏，90 天分别卖了 4 件和 2 件。

“排在第三屏”对于一个品的影响是什么？

Collection页的点击热图上有一条阅读线，它标出有多大比例的人往下读到了这个位置。这个数不用猜——这个站的实测是，读到第二屏的用户仅剩 38%，读到第三屏只剩 12%。

也就是说那 2 个型号在过去 90 天里，近九成访客根本没看见过。它们的销量数字是真的，但大部分人根本没走到它们面前。

一个从来没被打开过的商品页，不构成对这个产品的任何评价。

Shopify 的集合默认就是按 Best selling 排序，很多站从来没改过它。把卖得最好的放前面，规则本身没问题，但它会自我强化——排在后面，更少被点开，卖得更少，排得更后面。 一个上架时错过首发期的型号，可能从此再也爬不回第一屏。

那要不要去改排序？通常不用。 

为了观察几个 SKU 去动主链路，风险不小，何况改完还得再等两周才知道有没有用。

有个当天就能做完的替代动作。

首页的推荐位、热销品的相关推荐、购物车推荐——这些模块早就在那儿，位置也早就有人在看。要动的不是版面，只是里面放哪几个 SKU。

在 Ptengine 里这是改一条展示规则，不用排研发。

转化跟得上，它缺的确实是位置；流量来了转化没跟上，位置就不是问题——往下看后面两件事。

那 2 个第三屏的型号，我们就是这么放进首页推荐位的，跑了两周。

结果分开了： 

卖 4 件那个，B 版的曝光涨了十几倍，加购率和原来在位上的那几个品基本持平——它缺的确实只是位置，后来被移进第一屏，半年后稳定在这一页销量的前八。

卖 2 件那个，曝光同样涨了十几倍，点击也有了，加购几乎没动——位置不是它的问题。 它得往后面两层去查。

三、第二类：看到了不点

这一层最容易被冤枉——它的数字和”产品不行”长得几乎一样。

人确实读到了它所在的位置，就是没点进去。销量一样低，但这里缺的不是曝光，是那一格没能让人产生点开的念头。

哪几个品是这种情况，判断依据就在Collection页的热图里。

阅读线告诉你有多少人读到了这一屏，切到元素点击，就能看出同一高度上哪几个品有人点、哪几个没人点。

关键是看同屏相邻的两个品。

位置相邻，意味着它们被看到的次数基本一样；如果 A 的点击率是 B 的两三倍，这个差就跟位置无关了——同样的曝光，一个品被点开，另一个品被跳过。这时候要改的不是位置，是那个品展示的内容。

回到那个Collection页。被标记的 5 个品里，还有 2 个在第二屏展示——通过阅读线我们可以看到，这一屏 90 天里有 4600 人左右往下读到过，不缺曝光。

但如果把这一屏的“元素点击”摊开看：同一行、挨着的两个型号，90 天里一个被点了 470 次，另一个只有 150 次。差三倍多，而它们被看到的次数几乎一样。

这两个被点得少的型号，主图有个共同点：都是白底正面产品图。

而点击多的那几个，图里有场景——桌上、车里、帐篷外面。品名也一样：被点得少的是纯型号，点得多的后面跟着一句用途。

能优化的，就是用户唯一能看到的三类信息：产品图、分类、品名。

它们解决的是同一件事——用户能不能在不点进去的情况下，快速看懂这个产品是干什么用的。

图：让人一眼看出这是干什么用的

图的任务不是好看，是给场景——看一眼就知道这东西用在哪儿、给谁用。

可以试着把同类的各单品截下来，遮住标题和品名，扪心自问一下：这个产品是干什么用的、给谁用的。

答不上来的那几个品，问题就在图上。

分类：别让人逐格去猜

给场景的不止是图。在第一张图被看见之前，还可以把品先分好组。

一张平铺着 18 个型号的Collection页，等于要求每个人一个品一个品的看过去，自己归纳出哪些是给谁用的。多数人不会费力去做这件事情。

按用途、场合、人群分，或者干脆按功率段、价格段切开：“露营用” “家里备用” “车上用”。分完之后人还没看图，就已经知道该看哪一块、哪一块可以不看。

分类是在用户看产品之前，就先替他做掉的那次筛选。

品名：说清这是哪一个型号

分类回答“这属于哪一类”，品名回答“这是哪一个”。

它的任务只有一个：让这个型号能被认出来、被拿去和旁边那个比。

“X200 Pro”和“X200 Pro 露营款 300W”，后者在列表页上多说了一件事：它是给谁用的。前者要点进去才知道，而这一层的人恰恰就是不点进去的那批。

还有个容易被忽略的限制：移动端Collection页的标题通常两行就被截断。用手机看一眼自己的页面被截掉了哪几个字——最关键的规格词要是落在截断线之后，在列表页上就等于不存在。

一次只改一块。一起改，涨了也不知道是哪一块起的作用。

改完不用等销量：同一个位置、同一个模块，跑一周，看那一格的元素点击率有没有起来。 这一层的验证指标就是点击率，不是转化率——它离改动最近，量也比下单大一个量级，一周就能看出方向。点击率没动，说明改的不是卡住它的那件事；点击率起来了但商详页转化跟不上，问题往下一层走。

那 2 个第二屏的型号，这么跑下来也分开了。

卖 6 件那个，主图换成通电给两台设备充电的露营桌面，品名从“X200 Pro”改成“X200 Pro 露营款 300W”，同时给这一页加了三个分类块。位置一个字没动，一周后那一格的点击从每周十来次涨到四十次上下，下一个 90 天卖了 17 件。

卖 4 件那个，图换了两轮，也归进了分类里，点击次数基本没动。改动是这一层里能改的全部，它没反应，问题就不在展示。

四、第三类：点了不买

商详页有访问，但转化率却明显低于同类其他品。这个是我们最常见的一种情况。

那 5 个标色的最后一个就在这儿：它排在第一屏第三个位置，曝光和点击都不缺，商详页 90 天来了 3800 人左右——广告落地和搜索直接进来的占大头，站内 Collection 页只贡献了一小部分。一周 300 上下，是这 5 个里唯一一个访问量够得上做测试的。它 90 天卖了 7 件，同类其他型号在差不多的访问量上，卖得都比它多一倍以上。

另外两个走到这一层的品，商详页一周都不到 50 人，测不了。它们停在这儿了——停不停得下来，是下一节那笔账的事。

但到了这一层也还不能直接下结论。“点了不买”里面装着两件不同的事：一是信息没说服——人是想买的，但页面上有个问题没被答上；二是东西真不对——页面已经说清楚了，人看明白之后决定不买。

为了确认清楚是哪种情况，我们一般做两件事。

第一步：先看清他看过什么、对什么有兴趣

三张热图，各回答一个问题：

注意力热图——他读到了哪儿、每一块读了多久。同样是参数表，停 2 秒和停 20 秒含义完全不同：前者是扫过去了，后者是真的在读——读完还是没买，问题就不在“有没有看到”这一层了。

流失热图——哪个卖点留住了人，哪个卖点上人走掉了。同样一段话，有人看完继续往下，有人正好在这儿走掉。

三张图合起来要归出的就一件事：这个人的兴趣点到底在哪。

看完通常已经有假设了。但假设不等于结论。

第二步：用一次 A/B 测试验证他到底有没有兴趣

“是页面没说清楚，还是产品本身不行”——这个问题我们在客户的会议室里见过太多次，基本吵不出结果：两边都拿不出证据，最后往往靠谁资历深来定。

但它是可以被量化的。

一般来说，感兴趣却没成交，原因就是看不下去——他想看的那样东西藏在页面深处，翻不到，也不知道到底有没有。所以要做的事很简单：提前告诉他这一页还有什么。

三条备选改法，一次只改一条，不然分不清是哪一条起的作用：

1. 加一个快速跳转到产品细节／参数的按钮
2. 加一张和同类目其他型号的对比表
3. 加一个快速跳转到评价的按钮

成本很低：不用研发排期，也不用把页面重做，加一个入口就能测——在 Ptengine 里用页面编辑器改出 B 版就能上，跑起来之后结果稳定了，后台会提示可以停，不用自己天天盯着。

主指标先看页面内的下一步动作——参数区的点击率、评价区的到达率、加购率。这些事件量比下单大一个量级，一周能看出方向。转化率放在旁边看趋势，别急着用它下结论。

如果这个品的商详页一周访问不到几百次，那就别测了——回到热图，用定性证据下判断，然后把它归到”信息问题”还是”产品问题”作为假设记下来，等下一个流量高峰再验。

指标动了——他本来就感兴趣，只是之前看不下去。这是信息问题，还有救，接着往下改页面。

三条都试过，指标都不动——人是看明白了才决定不买的。这是产品问题。到这一步，那个标色是站得住的——它不再是从一列总分里推出来的，是三条路都走过之后剩下的结论。

那个第一屏的型号，走完的就是这条。热图上很清楚：注意力在参数表停了 20 秒以上，还有人反复点参数表里那张根本不可点的规格图——看起来像是参数没说清、找不全。三条改法一条一条上，入口都加了，愿意点进去看的人却没有变多：参数区点击率、评价区到达率、加购率，B 版和 A 版基本重合。

我们先试的是入口类改法，因为它们最便宜——加一个锚点跳转，十分钟的事。三条都上完，愿意多看一眼的人一个没多。到这一步我们没再往下试内容类的改动：连“想看”的意愿都没被抬起来，把参数写得再清楚，也很难说服一个不打算继续看的人。

它不是话没说到。它是说清楚了，人看明白了，然后决定不买。这一行标色，站得住。

一个是话没说到，一个是不需要。在销量上它们是同一个数字，一次测试能把它们分开。

五、哪些品不用查

前边欠了一笔账：哪些行值得拆。现在可以算了。

刚才那 5 个品里，有 2 个我们中途停了——不是查不出来，是不值得再查下去。诊断本身是有成本的。

看一个品的热图半小时，换进推荐位跑一轮两周。而一个 90 天卖 4 件的品，救回来可能也只是卖 12 件。所以先算个量级：如果它是被冤枉的，救回来值多少钱。 单价、毛利、还剩多少库存、还剩多长生命周期。客单 800 和客单 79 的品，在这里不是一回事。

三种情况值得查：单价或毛利高，错杀一个的代价够查十个；库存还很深，砍了货也还在仓里；新品类的试水款——它的销量本来是用来判断这个方向的，用一个可能没被看见的数字否掉一个品类，是这里面最贵的错。

还有一种最值得做：一批品卡在同一个地方。 前面那 18 个型号，第三屏一共 6 个位置，里面 5 个都在低销量区间——只有 2 个被标了色，另外 3 个也就是勉强及格。要查的其实不是 5 个品，是那一屏。

第一层可以一次查完——同一条阅读线、同一个曝光结论，验证也只用跑一次。但曝光补上之后，它们会各走各的：有的转化跟上了，有的没有。第二层和第三层还是一个品一个品的事。 摊薄的是诊断的入口成本，不是全部成本。

反过来，低价、尾货、库存已经清得差不多、或者品类里本来就有更强的替代款——直接砍，不用查。

以及一类要先排除：从来没进过广告计划的品。 它的问题不在站内这条路上，去看预算表，别看热图。

先算清救回来值多少钱，再决定要不要去查。会算这笔账，才配谈错杀。

六、结语

那 18 个型号，最后的账是这样的：标色 5 个，拆完砍了 3 个，救回 2 个——一个缺的是位置，一个缺的是那张图。救回来的两个加一起，下一个 90 天做了三十几件，不改变任何大局。

被砍的那 3 个也各有各的走法：一个换了位置、也换过图，点击都起来了，加购始终没动；一个在那一格里改到没得改；一个三条改法全试过。它们还是被划掉了，但这一次是三条路都走过之后划掉的。

三层查完，四张成绩单被拆开了三张。剩下那一张，才是产品自己的分。

下个月还会有一场同样的复盘会。投屏上大概还是那张表，还是那几行个位数，结论也可能和这次差不多——大部分被标色的品，最后还是会被划掉。

不一样的是，这一次划掉的那几个，你能说出为什么。说得出为什么，这个决定才能被复核、被交接、下个季度再跑一遍；说不出，它就只是那天会上四分钟的产物，下次遇到同样的表，还得重新拍一次脑袋。

销量是用户投的票。前提是，他真的看见了选票。