如何正確的對店鋪進行數據分析?-電商數據分析電商日常運營

本文主題電商數據分析,運營分析,數據分析,電商日常運營。

店鋪發(fā)展中遇到的問題都可以通過對店鋪的運營分析獲取解決方式。

商品的數據分析

能夠讓賣家更加明白商品的市場情況，能夠更好地適應平臺的營銷規(guī)則。店鋪運營就和醫(yī)生診斷一樣，通過看表面的數據表現，分析深層的數據變化得出數據變化的原因，知道店鋪問題出在哪里之后，對癥下藥往往效果會很好。所謂知己知彼，這對于店鋪的發(fā)展是有益并且是必要的，那么數據分析應該怎么入手呢？

記住一般數據參考比例

分析數據比較繁瑣但是需要思路清晰，提取有用的數據，幫助我們找到想對應的解決問題的方法。淘寶店鋪一般比較合理的流量比例是：自然流量35-50%丶直接點擊流量15-20%丶直通車流量35-40%丶淘寶客5-10%，其它少到乎略不計;這里沒有包含鉆展丶硬廣丶活動流量，因為這些使用的不多，也沒有固定的頻率。

明確分析的目的

那我們分析數據的第一步就是要知道分析數據的目的和需要解決的問題，只有明確了問題我們才有準確的分析方向，確保數據分析的準確性，避免無效工作，同時還能確保工作的方向更靠近于發(fā)現問題或找出解決方案。

抓取數據信息重點

比如店鋪轉化率下滑，那是什么原因導致店鋪轉化下滑的呢？那我們需要搜集影響這一結果的所有數據因素的數據，直接影響轉化率下滑的如PC和無線端轉化率數據，單品流量轉化率數據，渠道流量轉化率數據，新老顧客數據，活動數據等，間接影響店鋪轉化率下滑的因素如大盤變化數據，競品變化數據等等。我們在生意參謀看到的數據往往太過復雜，這就需要我們對所有的數據進行甄別，去掉那些不會影響轉化數據的與結果不相關或者不會直接影響到我們找到問題的數據因素，提煉數據的重點，這樣就縮小了分析數據的體量大小，會使分析數據變得更加簡單有效。

對比方法

整理分析數據的時候，我們通常使用

對比

的分析方法。比如今年與去年同期對比，這個月和上個月的環(huán)比，今天與昨天的數據對比，通過對比我們知道數據的變化知道引起數據變化的原因。再結合實際運營情況，找出影響數據變化的問題所在。在分析數據時需要注意的是，當第一個數據無法直接表達問題根源的時候，我們需要繼續(xù)往下解讀數據。比如，當我們發(fā)現影響店鋪轉化率下降的原因是手淘搜索流量帶來的轉化率下降，那我們就需要進一步解讀手淘搜索渠道帶來的流量在哪款寶貝上的轉化率表現下降，甚至是哪個關鍵詞帶來的流量轉化率下降。通過層層分析就能找到問題出現的關鍵點。

解決并解決問題

最后發(fā)現問題并且提出解決方案經過前面的分析后，比如我們可能會發(fā)現影響店鋪轉化率下降的原因是某幾個單品在手機端的轉化率下降，而下降的原因可能是手機端多了幾個負面評價影響了后來顧客的購物決策。從而影響了轉化率的數據。如果我們經過數據分析發(fā)現確實是由負面評價在手機端影響了轉化率，那我們要針對負面評價這一問題提出解決方案。解決負面評價的問題首先我們要了解差評的原因，產品問題要對產品缺陷做出調整和優(yōu)化，確保在后面銷售中不出現同樣的問題，如果是服務或其它問題要及時和客戶取得聯系，爭取得到客戶的諒解，采納客戶的意見建議，對于買家的損失給予適當的補償。吸取經驗對自身運營服務各方面的提升是很有幫助的，這是一般的問題結局流程。

合理的數據分析是減少店鋪運營失誤的保障因素，一般來說我們遵循的流程就是明確數據比例、再者我們需要明確自己分析數據的目的、獲取數據信息、做出對比、發(fā)現并解決問題，每一個環(huán)節(jié)都銜接緊密，按照流程來發(fā)現并解決店鋪的運營問題，能夠更好促進店鋪的發(fā)展。更多電商資訊，請關注幕思城電商賣家助手。

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