在店铺的运营过程中所有的问题和麻烦都是有规律可循的，掌握了这些问题的规律无疑可以帮助我们从运营的数据中分析得出结论。但是复杂的数据分析总是令人十分头疼，有各种各样的数据因素影响了自家产品在市场的销量，最优类目数据，产品数据，竞争对手数据，店铺数据，单品数据等等，还有就是我们常说的点击率、访问量、转化率等等，这么多的数据综合起来就决定了大家宝贝的销量了。整个数据平台再怎么复杂，也是人为建立的，这就意味着我们可以通过不断的数据优化和升级去掌握一部分比较容易发现的规律，这样就可以跟着正确的大方向来做好店铺的优化，这对大家的权重增长和排名提高是十分有帮助的。
我们运营店铺就像医生去诊断病人一样，都是通过各种各样的数据表现来发现问题，通过数据的实时变化来找到店铺问题的远远，所以说对症下药的效果往往是最好的。下面就向大家介绍一些很实用也简单的方法，大家可以通过这些方法再结合自己的店铺来进行一次产品优化，能够掌握多少就看大家的探索精神和领悟能力了。

数据分析虽然繁琐，但是如果掌握了方法也是可以有一条明确的思路，从而帮助我们找到问题的解决方法。大多数淘宝店铺的流量比例一般是：自然流量35-50%丶直接点击流量 15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%，其他的差不多可以忽略不记，但是以上说的并没有包括钻展、硬广和活动流量，因为这些使用的频率不确定，使用次数也不多。

那么我们数据分析的第一步是做什么呢？首先要知道这个分析数据的目标和需要解决的实际问题，只有有了一个明确的方向，我们才能够保证数据分析的精准性，确保工作的方向没有偏离所要解决的问题，避免做无用功。那下面我们就从店铺运营在平时最容易出现的问题来分析一下情况。
什么原因会导致店铺的转化率持续下降呢？我们首先要做的是收集好能够影响店铺转化率的所有数据因素。直接能够影响转化率的有PC和无线端的转化率数据，单品流量转化率数据，新老顾客数据，活动数据，渠道流量转化率数据等等，而间接影响的因素就有竞品变化数据，大盘变化数据等等。这么多数据在生意参谋上显示出来实在太复杂了，这就要求我们能够对这么多数据进行一定的甄别和筛选，把一些相关性不大或者是影响比较小的数据去除掉，这样就能够有效的缩小我们数据分析的工作量，使得下面的工作变得简单一些。

我们一般喜欢使用对比的方法去整理分析数据，就像可以拿今年和去年进行对比，这个月和上个月的数据进行对比，这周和上周进行对比。而通过这些对比我们就能够发现到底是哪个方面引起了数据的波动，之后再具体结合实际情况找出问题所在。在这里要提醒大家的是，如果在分析某个数据的时候遇到了卡壳，那么不要一直纠缠于那一个数据，我们需要继续往下面走。打个比方，当我们发现是手淘搜索流量下降导致了整体店铺的转化率下降之后，我们就要做进一步的分析，是具体哪款宝贝在手淘搜索流量下降的最猛呢？是不是某个关键词所带来的流量巨幅下降了？通过一层一层的分析就能够最终找到问题的根源。
最后当我们发现了问题之后就要寻找解决问题的方案，可能我们发现了店铺转化率下降的原因主要是有几个单品的手机端转化率下降很快，而且发现下降的原因就是出现了几个负面评价影响之后的客户进行购买，大大的降低了宝贝转化率数据。在我们发现了这一个问题之后，我们就要找到如何消除这些负面评价的办法。

要想解决负面评价，我们首先要知道负面评价是怎么产生的，是产品本身存在一定的缺陷？还是后续的售后服务没有做好？如果是产品的品质问题，那么就要在货源上进行调查处理，而如果是服务没做好，那一定要及时于客户取得联系，根据客户的意见来对其做出一定的赔偿与道歉。

如果能够掌握了以上的这些方法，相信大家对于店铺的数据分析也就能够更加得心应手了。

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