數據分析分幾個維度，大概說一下表象數據分析。具體的要根據實際情況來操作。非理論派，大多說的實際操作。所以，如果有理論類的回答，可以互相借鑒一下，如有不準的地方，可以酌情忽略我的回答。只談分析維度，不談對應策略。
1.淘寶大數據
這塊，因為淘寶指數已經關閉，不做考慮了，僅能懷念一下。。。
2.行業數據分析
a.類目數據，首先要知道所處行業的銷售情況。確定行業領先者，確定競品。主要參考維度，最近一年12個月的單月銷售情況，判斷行業是否存在生命周期，判斷主要促銷月份，判斷主要競爭品牌在每個月的銷售情況。
b.類目熱詞，近期類目搜索熱詞的變動情況，根據需求判斷。
3.店鋪基礎數據
a.主要分析UV PV 訪問深度 停留時間 跳出率 轉化率。
1)UV，進店人數，觀察個月單日走勢，觀察年度個月走勢，如果沒有推廣和活動報名，這個沒有太強的邏輯性。
2)PV，這個會忽高忽低，根據當日進店用戶精準度來判斷，可以做簡單的參考依據。
3)訪問深度，結合PV一起來看，PV越高，相對的進度用戶越精準，同比，訪問深度也會提高。
4)停留時間，與PV、訪問深度等同的數據。
5)跳出率，結合PV、訪問深度、停留時間一起看。
6)轉化率，這個最重要。多說點。
轉化率是店鋪銷售最重要的指數，沒有之一。
首先，轉化率受前面5個數據所影響。通常情況下，UV和轉化成反比，即UV越高，轉化率越低，而如果要提升轉化，就需要提升訪問深度、停留時間，降低跳出率。
與轉化率相關的幾個維度，產品外觀、價格、文案、頁面邏輯、頁面設計，這些維度影響著停留時間和跳出率。
產品關聯銷售影響著訪問深度。
4.客戶數據
a.入口數據，老客的進店路徑，新客的進店路徑。(結合推廣數據來看)分析推廣及營銷活動的效果、用戶日常的搜索習慣和搜索邏輯。判斷關鍵詞的設定等等，可以結合行業熱詞來看。
b.用戶數據，購買產品的用戶，老客與新客的比例是多少，復購率是多少，復購頻次如何。
5.推廣數據
a.直通車數據，CPC、UV、3天成交、7天成交等。
b.鉆展數據，CPM、UV、3日回訪等。
推廣數據不敢多說，因為本身操盤的時間不長，害怕把路帶歪了。
推廣數據結合店鋪銷售數據一起來看。因為推廣的目的是提升店鋪的UV。
6.營銷活動數據
a.優惠券，關注領取數量及使用數量。
b.套餐活動，活動期間，用戶購買套餐的訂單量占比，推算活動效果。
等等，根據自己組建的促銷活動，參考上面的維度，進行組合分析。
7.產品數據(待補坑)
8.客服數據(待補坑)
9.DSR評分(待補坑)
以上，先寫這些吧。有時間再補充填坑。
有些數據只是大概的進行歸納，沒有絕對的范疇。
比如入口數據，說是客戶類的數據可以，說是店鋪基礎數據也可以，根據個人喜好去判斷。
一個合格的運營。每天都需要不斷分析各種數據。保持店鋪穩定，良性發展。那么具體應該如何分析數據呢?
今天主要分享基礎數據分析，競爭對手數據暫時不分享。
首先要利用的就是生意參謀。
店鋪層級應該怎么突破。需要多少銷售額？
c店是可以直接看到突破下一層級需要的銷售額。這里只需要計算出自己30天內銷售額的總和。就能知道自己離下一層級還差多少銷售額。
但是天貓店鋪只能看到大概的百分比。 具體數額需要我們去估算。
貓店怎么估算層級消費額？
首先同樣看到運營視窗。點開支付金額。按照我箭頭右下角的框。先計算同行同層優秀水平30天內的銷售額總和。(因為如果要突破層級，銷售額是從0-平均-優秀-下一層級，那么你需要的銷售額肯定至少要比優秀水平總和大一截)
另外還可以看到訪客數，同行可以看到你與同行同層平均和優秀水平的差別。
這里重點講幾個數據
支付轉化率
如果你的支付轉化率是有上升趨勢的。那么沒有問題。如果說支付轉化率曲線向下。那么這個時候就要注意了。因為轉化率是根據自身產品來的:
根據你的價格區間，你的人群，你的行業競爭
比如你是賣500的價格，同行賣的都是200左右，那么他們的轉化率肯定是比較高的。那么排在平均以下就不足為奇。但是如果曲線向下。有兩種可能:
同行在和你競爭流量和訂單
人群出現了問題
加購收藏人數
這里其實是可以算出我們的加購率是否合格，在哪根基礎線上。在之前我們知道了自己的訪客數，知道了同行同層平均的訪客，以及優秀水平的訪客數。
現在又知道了自己每天的加購人數，同行同層平均的加購人數，優秀水平的加購人數。
而加購人數/總訪客=加購率
那么同層同行優秀的加購率，同層同行平均的加購率，我們自己的加購率不就都出來了。
這樣就可以知道自己的加購率在哪個水平線上。需不需要補數據。
這樣大家注意兩個點
低客單，顧客的購買比較高，側重看轉化率是否高于同行同層平均。
高客單價，轉化周期比較長，如上圖店鋪，主要側重看的就是加購和收藏的數據。
收藏率也可以用上述加購率的計算方式計算，
因為你一定要記住：目前你最需要競爭的就是你的同層同級的競爭對手，而不是比你高一層級或者低一層級的。
我們店鋪是在和同行同層在競爭!請一定要理解這個競爭規則，淘寶給每個層級，每個信譽的展示窗口都不一樣。
所以很多人一進淘寶就把競爭目標瞄向月銷幾千幾萬的產品，我可以肯定的告訴你，你競爭對手都找錯了!
那么這里接著往下面看
這里數據可以自由選擇一天，一周或者是一個月。通過一個數據整體概況知道自己一個店鋪的一個情況，從這個數據就可以看出“我的淘寶”和“購物車”的轉化率是最高的，自然搜索轉化還行
像跳失率，人均瀏覽量，平均停留市場。只要箭頭向上或有一點向下波動不大都不用太在意，真正你要在意的是右下角的關鍵詞以及轉化率！
這里你用生意參謀的市場行情去看數據 那些轉化是超過行業平均的 那些是行業平均之下的
超過行業平均的對你的產品來說就是一個很好的詞，你要重點去維護好，如果轉化偏低的，也要去補單。很多人不知道刷單應該刷哪些關鍵詞，有關鍵詞進店了也不刷銷量。
訪客轉化和收藏、加購的轉化
客單價分布
很多淘客做多了的店鋪，這里的數據是亂的。所以我們就算要推銷量，淘客也不要推太多，要不然人群標簽肯定會亂!
競店流失
如果店鋪流失超過100%,這個店競爭就很大，比較難做起來。流失超過50%還是個小爆款。
100%是哪里的數據呢?
成交金額：你成交了100元，流失了100元，流失100%
道理很簡單，你的店鋪產品綜合競爭力不敵對手，流失的店鋪你就要去分析他，學習他，分析他不足的地方，你可以改進。學習他好的地方，這里數據內容點比較多，而且復雜，這里就不一一闡述了。
以上就是今天給各位分享的關于數據分析的一些基本知識點。這些知識最基本。人人都需要掌握的基礎數據分析。因為篇幅問題，更深層次的數據分析這里就沒有列舉出來。
如果你在淘寶開店中，遇到難以解決的問題，歡迎評論/回復，我將第一時間解答。記得“先贊再請教”啊，這是小盆友都明白的道理。抱拳了!鐵子。
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本文來源： 如何對天貓數據分析？
