店鋪運營中一切的問題和提升都是有跡可循的，而這些規律和問題我們都可以從各種店鋪運營中的數據分析而得出結論。然而數據的分析和總結卻是錯綜復雜的，有市場數據因素影響著我們寶貝的市場表現，最優類目數據，產品數據，競爭對手數據，店鋪數據，單品數據等等，還有我們常說的點擊，訪問，轉化等等數據，這些數據在一起的綜合終影響到我們銷售，整個網絡銷售平臺是人為搭建的，再通過不斷的升級和優化達到最公平的規則，給做的好的產品一個好的售賣平臺，但是這個背后是一個龐大的數據庫的計算和系統的呈現，也許我們不能窺知全部但是了解一些其中比較容易掌握的數據規律跟隨正確的趨勢方向來優化寶貝和店鋪，我們的權重增長和排名提升會更加容易一些。

店鋪運營就和醫生診斷一樣，通過看表面的數據表現，分析深層的數據變化得出數據變化的原因找到店鋪問題出在哪里，對癥下藥往往效果會很好。這里只是給大家指明一個方向給大家一些實際的簡單的方法，至于能給自己有多大的幫助給自己的店鋪帶來多少提升就看大家自己的領悟能力和探索精神，是否能舉一反三了。

分析數據比較繁瑣但是需要思路清晰，提取有用的數據，幫助我們找到想對應的解決問題的方法。淘寶店鋪一般比較合理的流量比例是：自然流量35-50%丶直接點擊流量 15-20%丶直通車流量35-40%丶淘寶客5-10%，其它少到乎略不計;這里沒有包含鉆展丶硬廣丶活動流量，因為這些使用的不多，也沒有固定的頻率.

那我們分析數據的第一步就是要知道分析數據的目的和需要解決的問題，只有明確了問題我們才有準確的分析方向，確保數據分析的準確性，避免無效工作，同時還能確保工作的方向更靠近于發現問題或找出解決方案。那我們就以平時店鋪運營中遇到最多的店鋪問題來舉列分析找到轉化率下滑的原因并提出有效的解決方案。

店鋪轉化率下滑，那是什么原因導致店鋪轉化下滑的呢，那我們需要搜集影響這一結果的所有數據因素的數據，直接影響轉化率下滑的如PC和無線端轉化率數據，單品流量轉化率數據，渠道流量轉化率數據，新老顧客數據，活動數據等，間接影響店鋪轉化率下滑的因素如大盤變化數據，競品變化數據等等。我們在生意參謀看到的數據往往太過復雜，這就需要我們對所有的數據進行甄別，去掉那些不會影響轉化數據的與結果不相關或者不會直接影響到我們找到問題的數據因素，這樣就縮小了分析數據的體量大小，會使分析數據變得更加簡單有效。

在整理分析數據的時候，我們通常使用對比的分析方法，如今年與去年同期對比，這個月和上個月的環比，今天與昨天的數據對比，通過對比我們知道數據的變化知道引起數據變化的原因。再結合實際運營情況，找出影響數據變化的問題所在。在分析數據時需要注意的是，當第一個數據無法直接表達問題根源的時候，我們需要繼續往下解讀數據。比如，當我們發現影響店鋪轉化率下降的原因是手淘搜索流量帶來的轉化率下降，那我們就需要進一步解讀手淘搜索渠道帶來的流量在哪款寶貝上的轉化率表現下降，甚至是哪個關鍵詞帶來的流量轉化率下降。通過層層分析就能找到問題出現的關鍵點。

最后發現問題并且提出解決方案經過前面的分析后，我們可能會發現影響店鋪轉化率下降的原因是某幾個單品在手機端的轉化率下降，而下降的原因可能是手機端多了幾個負面評價影響了后來顧客的購物決策。從而影響了轉化率的數據。如果我們經過數據分析發現確實是由負面評價在手機端影響了轉化率，那我們要針對負面評價這一問題提出解決方案。

解決負面評價的問題首先我們要了解差評的原因，產品問題要對產品缺陷做出調整和優化，確保在后面銷售中不出現同樣的問題，如果是服務或其它問題要及時和客戶取得聯系，爭取得到客戶的諒解，采納客戶的意見建議，對于買家的損失給予適當的補償。吸取經驗對自身運營服務各方面的提升是很有幫助的。

那通過這些數據的整理分析我們解決問題的思路就很清晰了。那對于店鋪的提升和店鋪的運營是有很大的幫助和提升的。

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