淘宝优秀电商运营人员之店铺数据报告诊断怎么弄？

         数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化以一个电商的活动页为例，这个活动页的转化过程应该是：曝光UV→点击UV→（店铺点击UV）→商详UV→下单人数→支付人数梳理好以上流程后，我们需要计算：曝光点击率、商详到达率、下单转化率、支付转化率等，再将各个环节的转化率与其他活动页的转化率作对比，或是与这个活动页前三日日均转化率作对比，看数据是否偏高或偏低如果一个页面的商详到达率低，则应该考虑页面结构是否合适、商品是否符合用户喜好等，可根据数据反馈及时替换点击效果差的商品，如果商详到达率随着时间的推移呈现逐渐减弱的趋势，则应寻找一定的规律定期更换页面的商品排序平台可以分析哪些类目的连单性更强，若女装与女鞋、家装家具和家用电器的连单性较强，则可以考虑将两个类目联合起来共同策划活动，若商品侧允许还可策划满减、满件等营销，加深连带，提升业绩除此之外，可以对比的维度还有性别、年龄、地区、省份等等，以地区举例，我们可以统计连衣裙这一类目在不同区域（华北、华中、华南、华西、华东）的订单占比，从而得出连衣裙在XX地区更受欢迎（尤其是在换季季节）的结论，再回到业务中去调整连衣裙在不同区域用户中的曝光程度，让流量能够更加有效地利用起来，提升业绩如果想要达到一个业务目标，可以按照平台各类目的日常产出占比来计算各个类目应该承担的业务目标，然后根据店铺（或商品）的平均销售（可拔高）来计算你的业务目标需要各类目提供多少店铺（或商品）来支撑实现例如一个电商banner广告图某天的点击率是5%，我们并不能立即判断出这个广告图的文案、引流商品、色调、风格等是否成功，而如果可以与相同位置其他时间的广告图来作对比，我们则能发现更多问题上例就是从日常数据中发现了一定规律，并对消费者的生活、购物习惯做出了合理推测，提出了业务优化建议并成功地获得了业务的增长90年代，美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时发现：在某些情况下，”啤酒”与”尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中店铺可以分析哪些商品更容易出现在一个订单中，再将这些商品互相推荐互相引流，以及在店铺页中靠近展示等                

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