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电商运营负责的店铺数分析该怎么分析

 2021-04-26 10:00:44      阅读量:7790

如何做好数据分析?如果你能理解我写的东西,你就能做好数据分析。

1.单独的数据是没有意义的,数据需要参考和比较才能凸显其价值。

比如你今天的转化率是3%,3%是高还是低?首先你要自己做戒指分析。转化率比以前高还是低3%?然后你要和同龄人对比数据。你的同龄人平均转化率是多少?同行的优秀转化率是多少?经过比较,你就可以得到你的数据的意义。

2.理解每个数据的含义以及天猫对每个数据的权重维度。

比如:UV值,这个数据的简单计算就是销售额除以UV金额。这个数据反映了你店里UV的利用率。说白了,天猫每个类别的流量都是有限的。谁能更好的利用流量产生更大的价值,谁就能得到天猫更多的支持。那么从以上思路的延伸可以得出,天猫非常重视UV值的数据,UV值高的店铺会有更高的对应权重。

3.了解每个数据的来源以及是什么导致了这些数据。

我知道为什么,然后我就说说上面UV值的数据。

UV值的简单计算公式是销售额除以UV,销售额=UV*转化率*客户单价,然后UV除以,然后UV值=转化率*客户单价,所以客户单价越高,转化率越高,UV值越高。那么,客户单价与转化率成反比。正常逻辑下,随着客户单价的增加,转化率会降低。类似于数学中的线性规划,需要找到一个最优平衡点来达到最高的UV值。

另一方面,品牌和产品优势是支撑产品溢价的主要因素。换句话说,如果你有更好的品牌效应和更大的产品优势,逻辑上可以保证更高的转化率和更高的客户单价。

4.如何通过数据指导工作?

继续说UV值,假设你的UV值是1,你的同行是2,你的比你的竞争对手低,那么一定要想办法赶上甚至超过。如上所述,UV值=客户单价*转化率,那么细分比较中你和同行的客户单价和转化率的差异。如果你的转换率有问题,就要下大力气改善影响转换率的维度,比如宝宝视觉、卖点安排、评价内容、DSR评分等等。

如果你能认真理解以上内容,我相信数据分析能给你的工作带来正确的指导,这才是真正有意义的数据分析。

来源:天猫入驻Dean

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