01
步骤 1
提取受影响各期的按日或按周比率及其背后的会话与订单数、同一时期的流量构成（按来源、设备与落地页拆分），以及该时间窗内所有店铺改动的带日期清单，包括主题改动、应用安装与移除、价格与配送调整以及结算设置。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
调查店铺转化率下滑的原因
转化率已经连续几周下滑，而主题、应用和价格的调整都发生在同一时间窗内。此时的直接任务是调查店铺转化率下滑的原因。流程应产出转化诊断与实验待办清单，把每个带日期的改动与商家自己记录中的转化率走势逐条对应。
所属主题
转化分析与优化
目标关键词
why is my shopify conversion rate dropping
可复制 AI 提示词
直接用在 Spark 工作流里的提示词
先替换所有 [方括号] 占位内容，再补充你真实的店铺数据和限制条件，最后粘贴到你常用的 AI 助手或 Spark 智能体里。Spark 会按本页定义的流程给出结构化的输出和验证方式。
ai-prompt.txt
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「why is my shopify conversion rate dropping」这一问题，所属方向为「转化分析与优化」。
店铺背景：[填写品类、目标市场、目标客群]
处理范围：[填写商品、页面、客户、活动或日期范围]
可提供的数据：[填写已有资料]
请按以下方式工作：
1. 先说明完成该任务需要哪些关键数据，并标记缺失项。
2. 先按来源、设备和落地页细分重算各期比率，检查下滑是否在每个细分内依然存在，以此把流量构成偏移与店铺改动区分开；只有当细分解释不了、且改动早于该变动时，才把它列为候选原因。
3. 输出问题判断、建议方案、优先级、所需人工确认事项和验证方法。
4. 所有商品属性、指标、客户信息和营销结论必须以我提供的数据为依据；没有证据时请明确写“待确认”，不要猜测。
5. 如涉及发布、发信、改价、修改商品或账户操作，在我明确授权且工具已连接前，仅输出草案或操作步骤；完成操作后再报告已验证的结果。解决步骤
推荐的解决流程
按输入、判断、交付三个阶段拆开执行，先保证每一步的输出，再进入下一步。
02
步骤 2
先按来源、设备和落地页细分重算各期比率，检查下滑是否在每个细分内依然存在，以此把流量构成偏移与店铺改动区分开；只有当细分解释不了、且改动早于该变动时，才把它列为候选原因。
03
步骤 3
交付转化诊断与实验待办清单，按日期顺序列出候选改动及各自的细分证据与回退值，再把每个比率背后的订单与订单导出核对，并在时间线发布前确认比率定义与时间窗均未变化。
常见问题
执行这个场景时最常见的疑问
覆盖判断依据、常见误解和必须准备的输入，让团队在真正动手之前先把前提对齐。
如何区分流量构成偏移与店铺故障？
在同一时期按来源、设备与落地页细分重算比率。若整体下滑而每个细分都持平，说明是流量构成变了、店铺本身没变；若细分内部同样下滑，则店铺层面的改动才是候选原因。这项检查先做，因为构成偏移不需要回滚，而店铺改动需要。
带日期清单上应列出哪些改动？
所有会改变买家所见或所付金额的改动都要列，包括主题改动、应用安装与移除、价格与配送调整、结算与支付设置以及追踪改动，并注明日期与操作人。没有日期的改动无法与时间线对照，只能列为无日期项并放到最后处理。
下滑要持续多久才算数？
只有当变动在商家复核的连续时间段内持续存在、且超出该流量规模下的正常波动范围时，才算真正的下滑。单个时间段只作为观察并连同原始计数报告；若在所复核的各期内持续存在，才作为已确认的变动进入诊断。
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