店鋪的基礎數據分析怎么入門?-電商數據分析電商日常運營

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對店鋪進行

數據分析

能夠解決店鋪的大部分問題，利用數據分析能夠讓店鋪及時的發(fā)現問題，并及時提供正確的解決方案。通常新手賣家沒注意到數據分析的重要性，或者不知道怎么對數據分析入手，今天我來教大家新手賣家需要多注意哪些方面：

支付轉化率

支付轉化率是店鋪最核心的數據，沒有轉化率其他的一切都無從談起。

注意點：

1.支付轉化率”要大于“同行同層平均”，支付轉化率越高，說明你的產品越受歡迎，訪客價值也越高；

2.店鋪的支付轉化率是由具體商品的支付轉化率決定的，想提高店鋪的支付轉化率應該先提高具體商品的支付轉化率。

3.當一個商品的支付轉化率升高時，說明這個商品的吸引力增加，此時要給予更多的流量以便產生更多銷售額，并且分析一下支付轉化率升高的原因是否可以應用到其他商品上；

4.當一個商品的支付轉化率下降時，要分析下降的原因，并且做出相應的調整觀察是否可以提高這個商品的支付轉化率，如果經過很多努力仍然無法提高則可以降低這個商品的流量并把流量引導至支付轉化率更高的商品上。

訪客數量

在提高支付轉化率的基礎上，多關注提高訪客量，更能促進商品的發(fā)展。分析訪客數最重要的是分析流量來源，分析不同流量來源的數量和支付轉化率，找出支付轉化率比較高的流量來源，并對之重點培養(yǎng)，不僅可以提高訪客數還可以提高整體的支付轉化率。

客單價

客單價的提升主要靠商品單價和關聯銷售。

1.在同樣的流量下，盡可能把流量引導至單價高且轉化率高的商品，并降低單價低且轉化率低商品的流量，這樣可以直接提高銷售額和客單價。

2.優(yōu)化寶貝介紹、營銷活動、滿贈規(guī)則、客服話術等，盡可能從顧客的需求出發(fā)吸引顧客買更多的寶貝，買得越多客單價越高。

DSR

DSR動態(tài)評分是反饋商品滿意度、物流滿意度、客服滿意度的指標，這是反饋顧客滿意度的數據。

1.雖然是3個評分指標，但卻不是獨立的。提高任意一個指標，都可以促進3個評分的提升，因為在顧客對某一個方面不滿意時其他的分數也不會給高。

2.商品質量、物流速度、客服付是最基本的要求，做好這三點DSR一般不會太差。

3.給顧客額外的贈品和驚喜可以提高顧客的滿意度，從而提高DSR。

4.對于大型店鋪，如果在雙11等大促期間有大量的預售訂單，可以在付尾款前預發(fā)貨，具體方法就是篩選出訂單量較多的城市，在顧客付尾款前就提前送貨至所在城市，當顧客付尾款后快遞員馬上送貨上門，這樣的物流速度，顧客不滿意都不可能。

特殊數據

最后要留意，有時候的數據是錯的。例如預售商品的支付轉化率為0，此時如何判斷商品的真實轉化率呢？答案是參考下單轉化率或者直接人工統(tǒng)計預售訂單量再除以訪客數。其他類似情況可以根據具體情況具體分析，店鋪后臺看到的數據只有處在合理的場景才是有效的。

影響店鋪的因素很多，這要求我們勤做數據分析，規(guī)避錯誤，解決問題，以上所介紹的只是一部分，其他的店鋪的商品注意細節(jié)比如詳情等事項，可在幕思城電商賣家助手詳細了解。

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