干货分享！大数据分析之店铺运营分析
店铺运营中一切的问题和提升都是有迹可循的，而这些规律和问题我们都可以从各种店铺运营中的数据分析而得出结论。然而数据的分析和总结却是错综复杂的，有市场数据因素影响着我们宝贝的市场表现，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，还有我们常说的点击，访问，转化等等数据，这些数据在一起的综合终影响到我们销售，整个网络销售平台是人为搭建的，再通过不断的升级和优化达到最公平的规则，给做的好的产品一个好的售卖平台。
但是这个背后是一个庞大的数据库的计算和系统的呈现，也许我们不能窥知全部但是了解一些其中比较容易掌握的数据规律跟随正确的趋势方向来优化宝贝和店铺，我们的权重增长和排名提升会更加容易一些。
店铺运营就和医生诊断一样，通过看表面的数据表现，分析深层的数据变化得出数据变化的原因找到店铺问题出在哪里，对症下药往往效果会很好。这里只是给大家指明一个方向给大家一些实际的简单的方法，至于能给自己有多大的帮助给自己的店铺带来多少提升就看大家自己的领悟能力和探索精神，是否能举一反三了。
分析数据比较繁琐但是需要思路清晰，提取有用的数据，帮助我们找到想对应的解决问题的方法。淘宝店铺一般比较合理的流量比例是：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%，其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量，因为这些使用的不多，也没有固定的频率.
那我们分析数据的第一步就是要知道分析数据的目的和需要解决的问题，只有明确了问题我们才有准确的分析方向，确保数据分析的准确性，避免无效工作，同时还能确保工作的方向更靠近于发现问题或找出解决方案。那我们就以平时店铺运营中遇到最多的店铺问题来举列分析找到转化率下滑的原因并提出有效的解决方案
店铺转化率下滑，那是什么原因导致店铺转化下滑的呢，那我们需要搜集影响这一结果的所有数据因素的数据，直接影响转化率下滑的如PC和无线端转化率数据，单品流量转化率数据，渠道流量转化率数据，新老顾客数据，活动数据等，间接影响店铺转化率下滑的因素如大盘变化数据，竞品变化数据等等。
我们在生意参谋看到的数据往往太过复杂，这就需要我们对所有的数据进行甄别，去掉那些不会影响转化数据的与结果不相关或者不会直接影响到我们找到问题的数据因素，这样就缩小了分析数据的体量大小，会使分析数据变得更加简单有效。在整理分析数据的时候，我们通常使用对比的分析方法，如今年与去年同期对比，这个月和上个月的环比，今天与昨天的数据对比，通过对比我们知道数据的变化知道引起数据变化的原因。再结合实际运营情况，找出影响数据变化的问题所在。
在分析数据时需要注意的是，当第一个数据无法直接表达问题根源的时候，我们需要继续往下解读数据。比如，当我们发现影响店铺转化率下降的原因是手淘搜索流量带来的转化率下降，那我们就需要进一步解读手淘搜索渠道带来的流量在哪款宝贝上的转化率表现下降，甚至是哪个关键词带来的流量转化率下降。通过层层分析就能找到问题出现的关键点。
最后发现问题并且提出解决方案经过前面的分析后，我们可能会发现影响店铺转化率下降的原因是某几个单品在手机端的转化率下降，而下降的原因可能是手机端多了几个负面评价影响了后来顾客的购物决策。从而影响了转化率的数据。如果我们经过数据分析发现确实是由负面评价在手机端影响了转化率，那我们要针对负面评价这一问题提出解决方案。
解决负面评价的问题首先我们要了解差评的原因，产品问题要对产品缺陷做出调整和优化，确保在后面销售中不出现同样的问题，如果是服务或其它问题要及时和客户取得联系，争取得到客户的谅解，采纳客户的意见建议，对于买家的损失给予适当的补偿。吸取经验对自身运营服务各方面的提升是很有帮助的。
那通过这些数据的整理分析我们解决问题的思路就很清晰了。那对于店铺的提升和店铺的运营是有很大的帮助和提升的。
