贵阳市南明区五眼桥桃园路41号贵州新华电脑学院随着淘宝大数据的开放,如何从一大推的数据中寻找运营的方向已经是非常重要的,作为天猫店铺来说,如今天猫搜索占据已经占据天猫流量的60%以上,而天猫搜索最重要的考核因素,就是卖家的综合运营能力,做的是品牌以及客户维护能力,而非一支独大的单品运营
因此如何通过数据化来管理全店运营就异常的重要
接下来我简单举几个例子来分析数据分析的重要性:数据分析讲白一点,就是通过整理原始数据(像量子丶生意经丶数据魔方这些都算是原始数据的收集源),通过数据挖掘研究技术处理数据,寻找关联因素来进行提取运营决策需求点和对未来行为进行预测(淘宝数据分析还要结合搜索引擎偏好因子来进行分析预估),运用逻辑分析来研究指标异常变动影响
现在我们站在运营的一个角度来看我们平时决策需要的一些简单数据分析1
今天比昨天丶本周比上周丶本月比上月等不同时间段,店铺销售额的变化情况(通过KPI分析销售额变化是由哪些方面影响的,从而针对性的去处理接下来要提升的方向)2
转化率的变化是由哪些方面出现下滑或者上涨(哪些渠道丶哪些区域丶什么时段丶哪些产品丶什么关键词
),通过逐步细化分析来找到最终的影响因子
转化率的变化会影响哪些搜索引擎偏好指标
他们的关系是正关系还是反关系
通过研究发现影响转化率指标的相关因素
(假如停留时间下滑,那么又是哪些产品的停留时间下滑了呢
老客户和新客户的表现有哪些差异化,老客户比重有没有下滑
是不是我们做了什么策略伤害了老客户
老客户的成交周期节点大概是多长时间
我们应该在哪个时段来唤醒老客户二次购买
全店300个产品,目前哪些产品表现的有潜力,哪些可以抛售了
退款的情况如何
是什么原因哪些产品造成的
库存的结构与市场大环境的结构是否合理
备货量是否合理
还有太多的运营决策需要解决,这里也不全部列举了,比如回访客的增加是售后问题