想寫這貼已經很久了，近期越來越多的朋友抱怨說店鋪生意急轉直下，求診斷、求分析。其實我能做的也微乎其微，只能從對方截圖告訴我的一系列的數據指標中望聞問切，提供參考意見。時間久了，發現很多中小賣家對于淘寶數據分析還是會見不會看，會看不會用，這幾天一直在和殼殼老爹聊，現在也在跟殼殼老爹一起籌建一個全新的品牌，后面聊到數據分析，我說要做就做淘寶最好的數據分析。不然混淘寶，想開車，不會數據分析怎么行？
一、為什么要數據分析，數據分析可以幫到你什么。
先搞懂什么是數據分析，其定義是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息，集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律，并提供決策支持的一系列分析過程。數據→信息→營銷決策→銷量。既然是決策支持，那么數據分析幫助我們發現問題、分析問題，并指導我們做出最佳營銷決策決策。商場如戰場，數據分析就是店鋪商戰中的雷達。
圖① 數據分析可以幫到你什么
二、 數據分析：關于監控。
很多人會說，不必錄入監控啊，量子上面不都有記錄嗎？但是殊不知，錄入和監控的過程其實就是分析的過程，往往做數據錄入的人員是最清楚公司的整體的狀況的人員。關于監控數據的來源工具，常用的也就那么幾個：
圖② 關于數據監控
來源不多，但是用到精通、熟練，充分從數據中提取有用信息，需要花心思。用量子統計獲取店鋪自身的優劣勢、用數據魔方縱觀行業概況，從推廣后臺測評ROI，并從自身角度添加其他數據分析工具，最終有效結合起來，才算是知己知彼，胸中有丘壑。
關于數據獲取之后最關鍵的又算是數據模型的建立，這里我提供三個數據模型供大家參考。
圖③ 數據推廣模型
三、數據分析：關于對比。
數據分析需要對比，可以是自己跟他人或行業比，也可以是自己不同時段的比較。譬如：我通過與行業的本月數據對比，發現其余環節都略高于行業均值，只有客單價部分是短板，那么提供的決策支持應該是增加同類寶貝推薦以及搭配套餐等工作，以及多做一些店鋪活動提高客單價。 又譬如：通過本周與上周的對比，發現銷售額下降嚴重，進一步分析發現行業銷售額不減反增，原來由于秋冬換季，我店鋪產品沒有及時更替產品嚴重滯后導致。
圖④ 數據分析需要關于對比
四、數據分析：關于分解。
分解也是數據分析不可或缺的一大環節，尤其是未來市場預測和流量比例分配。舉一個簡單的例子：現在我要加大推廣力度，在成本控制內提高20%的銷售額。
先用公式“銷售額= 流量 X 轉化率 X 客單價 ”把銷售額分解開來，采用控制變量法，保持轉化率、客單價不變情況下。
再對流量分解“流量=淘寶站內+直接訪問+搜索引擎+淘寶推廣+其他”。
最后對淘寶推廣進行細分“淘寶推廣=直通車+淘寶客+鉆石展位”，我們這樣一層層分解下去，最后發現只需要直通車點擊從每天800IP提升到1200就可以滿足要求了。雖然不一定能完全可以按部就班，但具體操作起來至少有了對問題的切入點不是？
五、數據分析：關于總結。
關于數據分析，總結是最重要的，任何數據分析都只是提供決策支持，一切都要落實到具體行動方可。總結就是對前段工作的經驗積累和對下一步工作的具體安排，而積累和安排都需要用數據的手段去量化才是王道。
①我建議大家一周一例會的總結方式，對店鋪各個運營指標予以關注和總結，譬如如下表格。
圖5 周例會運營指標對比
②在數據監控的基礎上，通過對比的方法，一步一步分解到每一個指標，最終去弊存利，懲惡揚善；得到正確的運營經驗。也才能做出更加優化的決策安排。這里可以用mindmanager頭腦風暴的方法去做決策安排，責任到人，具體到數據最佳！
圖6 工作安排頭腦風暴
還是那句話，任何數據分析都只是提供決策支持，一切都要落實到具體行動方可。
當然這里只是淺顯介紹下，實際操作中比這要系統和全面得多，牽涉到得數據監控表也會更多。時間有限，今天先分享這么多，不足之處請多指正，
一、為什么要數據分析，數據分析可以幫到你什么。
先搞懂什么是數據分析，其定義是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息，集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律，并提供決策支持的一系列分析過程。數據→信息→營銷決策→銷量。既然是決策支持，那么數據分析幫助我們發現問題、分析問題，并指導我們做出最佳營銷決策決策。商場如戰場，數據分析就是店鋪商戰中的雷達。
圖① 數據分析可以幫到你什么
二、 數據分析：關于監控。
很多人會說，不必錄入監控啊，量子上面不都有記錄嗎？但是殊不知，錄入和監控的過程其實就是分析的過程，往往做數據錄入的人員是最清楚公司的整體的狀況的人員。關于監控數據的來源工具，常用的也就那么幾個：
圖② 關于數據監控
來源不多，但是用到精通、熟練，充分從數據中提取有用信息，需要花心思。用量子統計獲取店鋪自身的優劣勢、用數據魔方縱觀行業概況，從推廣后臺測評ROI，并從自身角度添加其他數據分析工具，最終有效結合起來，才算是知己知彼，胸中有丘壑。
關于數據獲取之后最關鍵的又算是數據模型的建立，這里我提供三個數據模型供大家參考。
圖③ 數據推廣模型
三、數據分析：關于對比。
數據分析需要對比，可以是自己跟他人或行業比，也可以是自己不同時段的比較。譬如：我通過與行業的本月數據對比，發現其余環節都略高于行業均值，只有客單價部分是短板，那么提供的決策支持應該是增加同類寶貝推薦以及搭配套餐等工作，以及多做一些店鋪活動提高客單價。 又譬如：通過本周與上周的對比，發現銷售額下降嚴重，進一步分析發現行業銷售額不減反增，原來由于秋冬換季，我店鋪產品沒有及時更替產品嚴重滯后導致。
圖④ 數據分析需要關于對比
四、數據分析：關于分解。
分解也是數據分析不可或缺的一大環節，尤其是未來市場預測和流量比例分配。舉一個簡單的例子：現在我要加大推廣力度，在成本控制內提高20%的銷售額。
先用公式“銷售額= 流量 X 轉化率 X 客單價 ”把銷售額分解開來，采用控制變量法，保持轉化率、客單價不變情況下。
再對流量分解“流量=淘寶站內+直接訪問+搜索引擎+淘寶推廣+其他”。
最后對淘寶推廣進行細分“淘寶推廣=直通車+淘寶客+鉆石展位”，我們這樣一層層分解下去，最后發現只需要直通車點擊從每天800IP提升到1200就可以滿足要求了。雖然不一定能完全可以按部就班，但具體操作起來至少有了對問題的切入點不是？
五、數據分析：關于總結。
關于數據分析，總結是最重要的，任何數據分析都只是提供決策支持，一切都要落實到具體行動方可。總結就是對前段工作的經驗積累和對下一步工作的具體安排，而積累和安排都需要用數據的手段去量化才是王道。
①我建議大家一周一例會的總結方式，對店鋪各個運營指標予以關注和總結，譬如如下表格。
圖5 周例會運營指標對比
②在數據監控的基礎上，通過對比的方法，一步一步分解到每一個指標，最終去弊存利，懲惡揚善；得到正確的運營經驗。也才能做出更加優化的決策安排。這里可以用mindmanager頭腦風暴的方法去做決策安排，責任到人，具體到數據最佳！
圖6 工作安排頭腦風暴
還是那句話，任何數據分析都只是提供決策支持，一切都要落實到具體行動方可。
當然這里只是淺顯介紹下，實際操作中比這要系統和全面得多，牽涉到得數據監控表也會更多。時間有限，今天先分享這么多，不足之處請多指正，
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本文來源： 混淘寶，想開車，不會數據分析怎么行
