业务问题生成

哪些付费渠道/活动单元是低ROI并侵蚀整体转化的？

• 按短视频广告、搜索广告、联盟与活动（9月拉新ROI 1.2、10月返场ROI 0.8）细分，计算退货后净GMV、净ROI、LTV/CAC、增量CVR与新客贡献，识别需降配或停投的单元。
• 评估预算重分配对整体CVR从2.1%提升至2.6%的可达性与边际贡献。

付费流量CVR显著低于自然（1.2% vs 3.0%）的主因是什么，漏斗的缺口在哪里？

• 分解PV→商品页→加购→下单→支付成功各环节转化率与流失率，按渠道/设备/落地页/搜索词/创意分层。
• 定位贡献最大缺口的环节与细分人群，量化其对0.5个百分点目标提升的影响。

购物车放弃率72%由哪些可干预因素驱动，如何将其降至60%以内？

• 将放弃归因到价格/运费/优惠门槛、库存与到货时效、结账可用性与性能、支付失败（移动端支付失败率2.6%）、风控拦截等，并估算各自贡献度。
• 评估针对结账链路与支付的优化（如支付重试、支付方式覆盖、表单/性能优化）对放弃率与CVR的可实现降幅/升幅。

哪些类目与SKU在高退货（8.4%，其中尺码不合/质量问题占65%）与低转化上产生叠加负面效应？

• 构建SKU级“曝光→转化→退货→净GMV/净毛利”的闭环指标，定位高退货且低CVR的商品/品牌/类目（如3C同比-12%）。
• 评估尺码与质量信息、内容与评价体系优化对降低退货与提升转化、ROI的预期影响。

区域与履约差异如何影响转化与放弃，提升SLA能带来多大增益？

• 对比一线城市（转化3.5%）与三线城市（1.6%），联动48小时准时率（92%）、运费与到货预估，分析对加购、结账与支付成功的边际影响。
• 通过分层回归或倾向评分匹配，预测将低线城市SLA提升至对标水平时，对CVR与放弃率的可预期改善与GMV增量。