整個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)群體的爆發(fā)性增長(zhǎng)是我們看得見的趨勢(shì)。在2013年的淘寶雙十一的代表性無(wú)線數(shù)據(jù)：當(dāng)天支付寶手機(jī)支付筆數(shù)4518萬(wàn)筆，手機(jī)支付金額高達(dá)113億元,占當(dāng)天總交易的32%，而在2012年雙十一的無(wú)線手機(jī)支付金額僅為9.4億元(只占當(dāng)天總交易的5%), 從這個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)看,無(wú)線的市場(chǎng)份額一年時(shí)間已經(jīng)增長(zhǎng)了5倍多。
無(wú)線流量份額如何擴(kuò)大？
從兩方面來(lái)考慮，一方面是利用PC上的延續(xù)性，一方面是把握和PC的差異性。分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，相當(dāng)一部分的買家是在PC上瀏覽一個(gè)寶貝，再到手機(jī)端反復(fù)瀏覽，最終購(gòu)買。因此，我們可以針對(duì)PC端引入的流量，對(duì)其進(jìn)行收藏和加入購(gòu)物車的商品增加引導(dǎo)，這樣即使PC上沒有下單，無(wú)線端返回瀏覽還有轉(zhuǎn)化的可能。
PC和無(wú)線的差異性是很明顯的——時(shí)間上：無(wú)線端購(gòu)物時(shí)間更碎片化，訪問(wèn)時(shí)間分布和PC較大差異，比如在無(wú)線上大部分類目在晚上9點(diǎn)之后才有一個(gè)訪問(wèn)高峰； 性別上：PC上女性用戶比男性多，但無(wú)線上女性用戶的占比更高了（賣家商品若是針對(duì)女性群體的，可以堅(jiān)信機(jī)會(huì)更大；針對(duì)的是不分性別針對(duì)的商品的話，也可以考慮在手機(jī)端寶貝描述上下點(diǎn)功夫，考慮如何吸引女性用戶購(gòu)買） ；類目上：比如服裝配飾類手機(jī)端上成交比率更高（這個(gè)說(shuō)明，賣家在推無(wú)線引流款寶貝時(shí)可以選擇店鋪里相對(duì)低廉的商品作為贈(zèng)品，減少買家的決策成本）。
怎么樣通過(guò)數(shù)據(jù)分析店鋪的問(wèn)題？
要發(fā)現(xiàn)店鋪經(jīng)營(yíng)問(wèn)題，最有效的辦法就是查看店鋪經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)。 但是，怎么看數(shù)據(jù)，看哪些數(shù)據(jù)，這是最核心的。要發(fā)現(xiàn)店鋪問(wèn)題，無(wú)線和PC一樣，都要關(guān)注兩個(gè)核心數(shù)據(jù)——流量（也就是訪客數(shù)）、轉(zhuǎn)化（主要是支付轉(zhuǎn)化率）。當(dāng)然，無(wú)線端還有一些數(shù)據(jù)需要特別關(guān)注，比如“收藏”和“加入購(gòu)物車”這兩個(gè)重點(diǎn)的過(guò)程指標(biāo)。
一般來(lái)說(shuō)，可以通過(guò)兩個(gè)角度來(lái)看數(shù)據(jù)。第一個(gè)角度，是查看自己的數(shù)據(jù)。第二個(gè)角度，是通過(guò)和同行比較?？磾?shù)據(jù)需要由淺入深，由粗到細(xì)，舉個(gè)例子：
1.自己的流量下跌了，拆分為是PC的流量下跌了，還是無(wú)線的流量下跌了？
2.比如，無(wú)線的流量下跌非常明顯，接下來(lái)首先和同行進(jìn)行對(duì)比，看行業(yè)是否下跌？
3.如果行業(yè)下跌不明顯或反而上漲，那就可以定位為自己的問(wèn)題；
4.進(jìn)一步對(duì)自己無(wú)線端的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，查看是哪個(gè)渠道的流量下跌最明顯，這個(gè)時(shí)候就可以往對(duì)應(yīng)的渠道進(jìn)行發(fā)力；
5.和轉(zhuǎn)化不同，渠道越多，流量越大，所以如果單純從流量大小角度考慮，可以進(jìn)一步參考同行的引流模式，拓展引流渠道。
數(shù)據(jù)分析工具：生意參謀
生意參謀是由阿里巴巴官方數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)出品的店鋪數(shù)據(jù)化、精細(xì)化經(jīng)營(yíng)分析工具，可以幫助我們： 看清店鋪經(jīng)營(yíng)狀況，爆款人（流量）、貨（商品）、錢（交易） ；提升精細(xì)化運(yùn)營(yíng)能力：實(shí)時(shí)直播（及時(shí)性）、無(wú)線專題（多終端）、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)（結(jié)合行業(yè)） 等。特別是無(wú)線專題，是目前官方最全的無(wú)線數(shù)據(jù)分析工具，我們可以通過(guò)它看到無(wú)線對(duì)店鋪的流量和交易的貢獻(xiàn)份額、無(wú)線端的流量從什么渠道來(lái)，進(jìn)入后如何流轉(zhuǎn)，以及訪客和買家的來(lái)訪地域、性別、會(huì)員等級(jí)、網(wǎng)絡(luò)分布、來(lái)訪關(guān)鍵詞等。
實(shí)例解析
有這樣一個(gè)店鋪，主營(yíng)韓國(guó)服飾代購(gòu)的一家女裝店鋪，幾乎每天都有一定量的成交，2013年12月份的成交額40萬(wàn)左右，無(wú)線端的成交額10萬(wàn)左右，店鋪經(jīng)營(yíng)不太穩(wěn)定，銷售額經(jīng)常有波動(dòng)。假設(shè)這家店無(wú)線端的客單價(jià)最近出現(xiàn)下降，我們要如何分析下降原因？
首先，我們考慮是不是轉(zhuǎn)化率的問(wèn)題，而要精確定位是不是轉(zhuǎn)化率的原因，我們要和同行比較。
不難發(fā)現(xiàn)，通過(guò)和同行無(wú)線端支付轉(zhuǎn)化率的對(duì)比，該店鋪的無(wú)線端支付轉(zhuǎn)化率，基本上處于1%以下，而同行的無(wú)線端支付轉(zhuǎn)化率，基本上維持在2%左右，所以，確定是無(wú)線端轉(zhuǎn)化率存在進(jìn)步的空間。
既然轉(zhuǎn)化率低，我們可以分三步走進(jìn)行優(yōu)化：
第一步：明確轉(zhuǎn)化率的核心法則
從上圖我們可以制造，解決轉(zhuǎn)化率低的核心辦法有兩種：一是根據(jù)商品優(yōu)勢(shì)精準(zhǔn)引流；二是根據(jù)流量的需求調(diào)整商品，所以我們需要同時(shí)關(guān)注流量和商品兩方面的內(nèi)容。
第二步：分析店鋪流量特征，迎合訪客需求提升轉(zhuǎn)化
抓準(zhǔn)來(lái)訪時(shí)段，適時(shí)推送消息；明確來(lái)訪地域，敲定引流策略；分析訪客特征，商品中突出還原買家需求。 這個(gè)可以通過(guò)之前說(shuō)的訪客特征數(shù)據(jù)來(lái)獲得答案。
第三步：定位問(wèn)題商品，確定解決方法
假如是價(jià)格問(wèn)題，則通過(guò)搜索“碎花連衣裙”，查看同行的價(jià)格，作為參考對(duì)問(wèn)題商品重新定價(jià)。
除了對(duì)問(wèn)題商品進(jìn)行優(yōu)化，我們還要主抓無(wú)線端的高流量商品。一般來(lái)說(shuō)，這部分商品轉(zhuǎn)化率上去了，店鋪在無(wú)線端的整體轉(zhuǎn)化就不會(huì)差。所以，無(wú)線端訪客數(shù)TOP15的商品不容忽視。
我們以案例中的這家店鋪為例，選擇查看中短期（最近7天）數(shù)據(jù)，按照無(wú)線端訪客數(shù)降序排序查看商品情況。
從上圖我們可以看出，第一個(gè)商品，下單轉(zhuǎn)化率尚有提升空間；第二個(gè)商品，下單轉(zhuǎn)化率尚可，支付轉(zhuǎn)化率較差，需要解決下單后的支付率提升問(wèn)題；第三個(gè)商品，流量高，轉(zhuǎn)化卻非常差，急需優(yōu)化；第四個(gè)商品，下單轉(zhuǎn)化率尚有提升空間。
了解了每個(gè)商品的情況后，我們就可以對(duì)它作進(jìn)一步的優(yōu)化，把流量最大程度地轉(zhuǎn)化成銷售額。
最后，我們還要分析來(lái)源關(guān)鍵詞。這家店鋪的數(shù)據(jù)顯示，買家進(jìn)入店鋪，需求點(diǎn)在于：保暖性、毛呢材質(zhì)、白色、韓版風(fēng)格、修身效果這五個(gè)方面。那么，檢查一下，我們店鋪在商品描述、細(xì)節(jié)模特圖中是否已經(jīng)突出上述幾個(gè)元素？沒有。所以，這又是優(yōu)化的地方。而且，在檢查的時(shí)候發(fā)現(xiàn)，這家店鋪把寶貝詳情頁(yè)做成多張大圖，在淘寶app上可能只顯示一張，造成信息缺失，估計(jì)不少流量也因此流失了。
所以，淘寶賣家在關(guān)注無(wú)線端時(shí)，一方面要突出買家關(guān)心的賣點(diǎn)，另一方面，還要從每個(gè)商品入手，逐步分析，逐步優(yōu)化，真正地把流量轉(zhuǎn)化為銷售額。
無(wú)線流量份額如何擴(kuò)大？
從兩方面來(lái)考慮，一方面是利用PC上的延續(xù)性，一方面是把握和PC的差異性。分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，相當(dāng)一部分的買家是在PC上瀏覽一個(gè)寶貝，再到手機(jī)端反復(fù)瀏覽，最終購(gòu)買。因此，我們可以針對(duì)PC端引入的流量，對(duì)其進(jìn)行收藏和加入購(gòu)物車的商品增加引導(dǎo)，這樣即使PC上沒有下單，無(wú)線端返回瀏覽還有轉(zhuǎn)化的可能。
PC和無(wú)線的差異性是很明顯的——時(shí)間上：無(wú)線端購(gòu)物時(shí)間更碎片化，訪問(wèn)時(shí)間分布和PC較大差異，比如在無(wú)線上大部分類目在晚上9點(diǎn)之后才有一個(gè)訪問(wèn)高峰； 性別上：PC上女性用戶比男性多，但無(wú)線上女性用戶的占比更高了（賣家商品若是針對(duì)女性群體的，可以堅(jiān)信機(jī)會(huì)更大；針對(duì)的是不分性別針對(duì)的商品的話，也可以考慮在手機(jī)端寶貝描述上下點(diǎn)功夫，考慮如何吸引女性用戶購(gòu)買） ；類目上：比如服裝配飾類手機(jī)端上成交比率更高（這個(gè)說(shuō)明，賣家在推無(wú)線引流款寶貝時(shí)可以選擇店鋪里相對(duì)低廉的商品作為贈(zèng)品，減少買家的決策成本）。
怎么樣通過(guò)數(shù)據(jù)分析店鋪的問(wèn)題？
要發(fā)現(xiàn)店鋪經(jīng)營(yíng)問(wèn)題，最有效的辦法就是查看店鋪經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)。 但是，怎么看數(shù)據(jù)，看哪些數(shù)據(jù)，這是最核心的。要發(fā)現(xiàn)店鋪問(wèn)題，無(wú)線和PC一樣，都要關(guān)注兩個(gè)核心數(shù)據(jù)——流量（也就是訪客數(shù)）、轉(zhuǎn)化（主要是支付轉(zhuǎn)化率）。當(dāng)然，無(wú)線端還有一些數(shù)據(jù)需要特別關(guān)注，比如“收藏”和“加入購(gòu)物車”這兩個(gè)重點(diǎn)的過(guò)程指標(biāo)。
一般來(lái)說(shuō)，可以通過(guò)兩個(gè)角度來(lái)看數(shù)據(jù)。第一個(gè)角度，是查看自己的數(shù)據(jù)。第二個(gè)角度，是通過(guò)和同行比較?？磾?shù)據(jù)需要由淺入深，由粗到細(xì)，舉個(gè)例子：
1.自己的流量下跌了，拆分為是PC的流量下跌了，還是無(wú)線的流量下跌了？
2.比如，無(wú)線的流量下跌非常明顯，接下來(lái)首先和同行進(jìn)行對(duì)比，看行業(yè)是否下跌？
3.如果行業(yè)下跌不明顯或反而上漲，那就可以定位為自己的問(wèn)題；
4.進(jìn)一步對(duì)自己無(wú)線端的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，查看是哪個(gè)渠道的流量下跌最明顯，這個(gè)時(shí)候就可以往對(duì)應(yīng)的渠道進(jìn)行發(fā)力；
5.和轉(zhuǎn)化不同，渠道越多，流量越大，所以如果單純從流量大小角度考慮，可以進(jìn)一步參考同行的引流模式，拓展引流渠道。
數(shù)據(jù)分析工具：生意參謀
生意參謀是由阿里巴巴官方數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)出品的店鋪數(shù)據(jù)化、精細(xì)化經(jīng)營(yíng)分析工具，可以幫助我們： 看清店鋪經(jīng)營(yíng)狀況，爆款人（流量）、貨（商品）、錢（交易） ；提升精細(xì)化運(yùn)營(yíng)能力：實(shí)時(shí)直播（及時(shí)性）、無(wú)線專題（多終端）、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)（結(jié)合行業(yè)） 等。特別是無(wú)線專題，是目前官方最全的無(wú)線數(shù)據(jù)分析工具，我們可以通過(guò)它看到無(wú)線對(duì)店鋪的流量和交易的貢獻(xiàn)份額、無(wú)線端的流量從什么渠道來(lái)，進(jìn)入后如何流轉(zhuǎn)，以及訪客和買家的來(lái)訪地域、性別、會(huì)員等級(jí)、網(wǎng)絡(luò)分布、來(lái)訪關(guān)鍵詞等。
實(shí)例解析
有這樣一個(gè)店鋪，主營(yíng)韓國(guó)服飾代購(gòu)的一家女裝店鋪，幾乎每天都有一定量的成交，2013年12月份的成交額40萬(wàn)左右，無(wú)線端的成交額10萬(wàn)左右，店鋪經(jīng)營(yíng)不太穩(wěn)定，銷售額經(jīng)常有波動(dòng)。假設(shè)這家店無(wú)線端的客單價(jià)最近出現(xiàn)下降，我們要如何分析下降原因？
首先，我們考慮是不是轉(zhuǎn)化率的問(wèn)題，而要精確定位是不是轉(zhuǎn)化率的原因，我們要和同行比較。
不難發(fā)現(xiàn)，通過(guò)和同行無(wú)線端支付轉(zhuǎn)化率的對(duì)比，該店鋪的無(wú)線端支付轉(zhuǎn)化率，基本上處于1%以下，而同行的無(wú)線端支付轉(zhuǎn)化率，基本上維持在2%左右，所以，確定是無(wú)線端轉(zhuǎn)化率存在進(jìn)步的空間。
既然轉(zhuǎn)化率低，我們可以分三步走進(jìn)行優(yōu)化：
第一步：明確轉(zhuǎn)化率的核心法則
從上圖我們可以制造，解決轉(zhuǎn)化率低的核心辦法有兩種：一是根據(jù)商品優(yōu)勢(shì)精準(zhǔn)引流；二是根據(jù)流量的需求調(diào)整商品，所以我們需要同時(shí)關(guān)注流量和商品兩方面的內(nèi)容。
第二步：分析店鋪流量特征，迎合訪客需求提升轉(zhuǎn)化
抓準(zhǔn)來(lái)訪時(shí)段，適時(shí)推送消息；明確來(lái)訪地域，敲定引流策略；分析訪客特征，商品中突出還原買家需求。 這個(gè)可以通過(guò)之前說(shuō)的訪客特征數(shù)據(jù)來(lái)獲得答案。
第三步：定位問(wèn)題商品，確定解決方法
假如是價(jià)格問(wèn)題，則通過(guò)搜索“碎花連衣裙”，查看同行的價(jià)格，作為參考對(duì)問(wèn)題商品重新定價(jià)。
除了對(duì)問(wèn)題商品進(jìn)行優(yōu)化，我們還要主抓無(wú)線端的高流量商品。一般來(lái)說(shuō)，這部分商品轉(zhuǎn)化率上去了，店鋪在無(wú)線端的整體轉(zhuǎn)化就不會(huì)差。所以，無(wú)線端訪客數(shù)TOP15的商品不容忽視。
我們以案例中的這家店鋪為例，選擇查看中短期（最近7天）數(shù)據(jù)，按照無(wú)線端訪客數(shù)降序排序查看商品情況。
從上圖我們可以看出，第一個(gè)商品，下單轉(zhuǎn)化率尚有提升空間；第二個(gè)商品，下單轉(zhuǎn)化率尚可，支付轉(zhuǎn)化率較差，需要解決下單后的支付率提升問(wèn)題；第三個(gè)商品，流量高，轉(zhuǎn)化卻非常差，急需優(yōu)化；第四個(gè)商品，下單轉(zhuǎn)化率尚有提升空間。
了解了每個(gè)商品的情況后，我們就可以對(duì)它作進(jìn)一步的優(yōu)化，把流量最大程度地轉(zhuǎn)化成銷售額。
最后，我們還要分析來(lái)源關(guān)鍵詞。這家店鋪的數(shù)據(jù)顯示，買家進(jìn)入店鋪，需求點(diǎn)在于：保暖性、毛呢材質(zhì)、白色、韓版風(fēng)格、修身效果這五個(gè)方面。那么，檢查一下，我們店鋪在商品描述、細(xì)節(jié)模特圖中是否已經(jīng)突出上述幾個(gè)元素？沒有。所以，這又是優(yōu)化的地方。而且，在檢查的時(shí)候發(fā)現(xiàn)，這家店鋪把寶貝詳情頁(yè)做成多張大圖，在淘寶app上可能只顯示一張，造成信息缺失，估計(jì)不少流量也因此流失了。
所以，淘寶賣家在關(guān)注無(wú)線端時(shí)，一方面要突出買家關(guān)心的賣點(diǎn)，另一方面，還要從每個(gè)商品入手，逐步分析，逐步優(yōu)化，真正地把流量轉(zhuǎn)化為銷售額。
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