接下来我们继续思考，一般说加购率是对产品喜好度的认可，加购好的产品其转化率一般也比较好，那么接下里我们尝试了对转化率进行分层分析，看看不同转化率水平下加购的增长水平如何，是否有明显的差异性？下图则对于该分析结论做了解释，可以看到日常加购率5.45%-9.45%这个区间，日常转化率在1.39-2.39%水平的产品，其预热加购率的提升幅度是最大的 。
所以从上面分析中，我们可以通过日常的反馈数据（结合对于不同活动力度对于数据表现的观察），可以对预热期的表现以及活动期产品的转化情况做好预估，从而为商品储备做好详细规划 。
综上，可得出结论如下
1从大盘情况反馈，主营品类T恤618前并没有特别高的需求反应，休闲裤的需求增长是一个亮点，在主流T恤产品详情时要做好对休闲裤的搭配推送和折扣力度 。
2.休闲裤不能布置过长的产品线，从主力款分流能力来看，主要流量对休闲裤的分配力比较薄弱 。3.羽绒服在这一轮618前的加购需求是比较明显的，借着反季销售价格上的实惠性做反季清仓，另外就是对于今年新款流行元素可以做一次提前的测试准备 。
4.消费价位分层上，85-110这个价格段在于消费者心理上还是处于65-85同台竞价上，而110-150则上另一个档次，150-225是另一层级的竞争 。可以根据这个层级做好折扣调整，提升消费者性价比认知 。对比马克华菲和竞争对手的在本次618的活动的玩法，马克华菲在618前两天的蓄水能力明显高于竞争对手，而且从两者的流量涨幅和加购量涨幅，马克华菲也很明显的加购跑赢流量增长 。其中非常明显就是其折扣让很多产品拉低了一个档次价位从而让性价比飙升 。
5.从流量结构比较上，竞争对手在无线手淘搜索流量上占据很大的优势，但是从增长性上，我们增长幅度比竞点高，我们流量结构可以找出我们的不足来源，加于重视 。（案例上的数据因数据保密原因，只拿了部分的数据来做分析，所以参考性不足，重点在于分析思路）
6.此次预热期访问深度相比于竞争对手，我们自身几乎忽略不计，跟日常访问深度差不多，因此要在分流层面做些调整 。我们主要分析了下访问深度的影响 。
a.转化率**%作为分水岭，以上的明显其访问深度要比较高 。
b.加购率在**%以上产品，访问深度比较高 。
c.目前店铺价格段分层和产品停留时间对于访问深度影响不大，暂时可以忽略 。根据上面找到相对应的满足条件的产品，在结合产品自身的特性，做好对应的关联产品规划 。
7.我们可以通过日常的反馈数据（结合对于不同活动力度对于数据表现的观察）对预热期的表现以及活动期产品的转化情况做预估，从而给商品储备做好详细规划 。
以上分析思路还有很多小点，如果不是案例本身限制，很多还可以做更多数据研究 。以上思路供大家参考，希望大家都能在数据化运营过程中，发现更多数据驱动决策的规律，共同探索，谢谢！

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