天猫运营如何做好数据分析？

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热门回答：

这个是有标准的。根据新品运营中心的标准去做就可以了。如果连标准都做不好。那就还是需要继续优化

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其他观点：

天猫数据分析分几个维度。大概说一下表象数据分析。具体的要根据实际情况来操作。非理论派。大多说的是实际操作。所以。如果有理论类的回答。可以互相借鉴一下。如有不准的地方。可以酌情忽略我的回答。只谈分析维度。不谈对应的策略。

1.淘宝大数据

这块。因为淘宝指数已经关闭。不做考虑了。仅能怀念一下。。。

2.行业数据分析

a.类目数据。首先要知道所处行业的销售情况。确定行业领先者。确定竞品。主要参考维度。最近一年12个月的单月销售情况。判断行业是否存在生命周期。判断主要促销月份。判断主要竞争品牌在每个月的销售情况。

b.类目热词。近期类目搜索热词的变动情况。根据需求判断。

3.店铺基础数据

a.主要分析UV PV 访问深度 停留时间 跳出率 转化率。

1)UV。进店人数。观察个月单日走势。观察年度个月走势。如果没有推广和活动报名。这个没有太强的逻辑性。

2)PV。这个会忽高忽低。根据当日进店用户精准度来判断。可以做简单的参考依据。

3)访问深度。结合PV一起来看。PV越高。相对的进度用户越精准。同比。访问深度也会提高。

4)停留时间。与PV、访问深度等同的数据。

5)跳出率。结合PV、访问深度、停留时间一起看。

6)转化率。这个最重要。多说点。

转化率是店铺销售最重要的指数。没有之一。

首先。转化率受前面5个数据所影响。通常情况下。UV和转化成反比。即UV越高。转化率越低。而如果要提升转化。就需要提升访问深度、停留时间。降低跳出率。

与转化率相关的几个维度。产品外观、价格、文案、页面逻辑、页面设计。这些维度影响着停留时间和跳出率。

产品关联销售影响着访问深度。

4.客户数据

a.入口数据。老客的进店路径。新客的进店路径。（结合推广数据来看）分析推广及营销活动的效果、用户日常的搜索习惯和搜索逻辑。判断关键词的设定等等。可以结合行业热词来看。

b.用户数据。购买产品的用户。老客与新客的比例是多少。复购率是多少。复购频次如何。

5.推广数据

a.直通车数据。CPC、UV、3天成交、7天成交等。

b.钻展数据。CPM、UV、3日回访等。

推广数据不敢多说。因为本身操盘的时间不长。害怕把路带歪了。

推广数据结合店铺销售数据一起来看。因为推广的目的是提升店铺的UV。

6.营销活动数据

a.优惠券。关注领取数量及使用数量。

b.套餐活动。活动期间。用户购买套餐的订单量占比。推算活动效果。

等等。根据自己组建的促销活动。参考上面的维度。进行组合分析。

7.产品数据（待补坑）

8.客服数据（待补坑）

9.DSR评分（待补坑）

以上。先写这些吧。有时间再补充填坑。

有些数据只是大概地进行归纳。没有绝对的范畴。

比如入口数据。说是客户类的数据可以。说是店铺基础数据也可以。根据个人喜好去判断。

其他观点：

大家好。我是宇震。互联网资深运营

无数据不运营。就是粉丝都是根据数据来做起来的。所以数据是运营的基础

1.日常性数据

流量相关数据Ip、pv、在线时间、跳出率、新用户比例；

订单相关数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率。

转化率相关：下单转化率、付款转化率

2.每周数据

用户下单的时间和付款不一定在同一天完成。但一周的数据相对来说是精准的。所以我们把每周数据作为对比的参考对象。主要的用途在于。比对上周与上上周的数据间的差别。运营做了某方面的工作。产品做出了某种调整。相应的数据也会有一定的变化。如果没有提高说明有问题。

ip、pv、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问时间比率。

3.用户分析

用户人群。转化。地域。时间等

4.流量分析

流量来源渠道。监控渠道转化率。

5.内容分析

在内容为王的时代。可以重点引导。推荐消费者关注的品牌。促销最关注的商品

6.商品活动分析

做活动这块的数据。每周、每月的数据。每家的情况不同。所以这里就不做说明了。

我是宇震互联网运营

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