大數據時代，只要可能量化的東西，我們都可以從數據結論當中分析出導致這個數據結果的過程。只不過，很悲哀的是：數據在你面前只是一堆數字，你只知道事情發展的結果——因為通過數據顯示出來了，但卻無法倒推出數據發展的經過。這個經過是非常重要的，因為一旦你能了解這個經過，你下次就可以規避這次出現的問題或者復制這次的成功。
可是絕大多數時候，更多的人卻不知道自己是怎么做成這樣的：做成功了，我不知道，做失敗了，我也不知道，反正最終的結果就是這樣了，想要著手優化，卻無能為力。所以，有條理有步驟的做事，會讓所有的工作事半功倍。
在做數據分析之前，在拿到這個數據結果同時，我們首先需要明白一個東西：這個數據，對你來說有什么意義？
比如說：現在我的轉化率是10%，那么這個轉化率是高是低？怎樣去評判？如果是低，是什么原因導致他低的？如果是高，又該怎么辦？我還能不能把他做到更高？
首先來看第一個問題，如何來判斷自己的轉化率高還是低？其實很簡單，你需要你參照，這個參照物，就是行業平均值。
在直通車官方信息發布平臺可以看到。（在這個平臺要自動跳轉到萬堂書院，我也不知道怎么一個情況。）在直通車流量解析和行業解析也可以看到，但這里請各位注意這里只是直通車的數據。但是我們可以根據這個，進行推測。
有了這個標準，那么我們就解決了第一個問題，假設我現在是T恤，我的點擊轉化率在10%，我是遠遠高于行業水平的，那么我可以說：我的轉化率就是高。
接下來的問題是，我究竟是怎樣做到這么高的？我還想再高怎么辦?這時候，需要運用我們最基本的公式來解答這個問題。
轉化率=總成交筆數/點擊量
轉化率高，就說明每個流量都有更大幾率帶來更多的成交筆數。證明兩個點：第一，流量相對精準，第二，產品相對吸引人。但是我需要大家排除一點：你的流量是在一定基數情況下產生成交的。
比如說，現在我有1個流量，成交1筆，我的轉化率是100%，這難道就證明我的東西非常好了？除非我能夠在今后的一個月或者更久遠的時間里，都能保持這樣的數據，那么我可以說，我的東西非常好。所以，我現在流量是在一定基礎的情況，我能夠穩定的保持這樣的轉化率，那對我而言，我可以說，我的東西是比別人的要好。但是我應該要如何提升呢？
通過上面的公式，我可以知道，如果我要繼續提升我的轉化率，無非兩個措施：第一，在流量不變的情況下，有更多的成交筆數；第二，增長流量同時增長我的成交筆數。
當然最好的結果是第一種選項，因為我維持現在的流量相對比較容易，成本不會發生變化；第二種選項呢，會抬高我的成本，因為流量就兩個方面：免費和付費，我們知道免費流量提升，并不是手到擒來的事情，而付費流量提升，就會抬高的我的成本，所以我會優先選擇第一種方案執行，增加我的成交筆數。
怎么做？各種關聯促銷，店鋪活動，套裝打包…不用我多說，簡單來說，以前一個流量賣1件，現在你需要想法子一個流量賣2件。可能有人會有一個問題：為什么我不優化單品詳情頁面促成更多的成交？因為我單品轉化率都10%，證明我的詳情頁面做得還是挺不錯，那萬一我優化失敗，轉化率反而跌了怎么辦？所以我為了降低我自己的風險，必須先從其他方面入手。
那么如果是你的轉化率低于行業水平呢？
很明顯，還是這個公式，從成交筆數和流量上找原因，流量多，轉化筆數少，先優化詳情吧，我可以對比一下其他家賣得很好的是怎么做的，究竟是我客單價高，銷量太少，還是有差評導致成交筆數很少的？這些問題，我們都可以弄得明白。而流量少，沒轉化，那就想想法子先把流量做上來，直通車要不要開？鉆展要不要做？我能報一些活動嗎？這都是解決問題的方法。
數據分析到這里，并沒有結束，我通過反推，找到了我的一些問題所在，我現在要著手改進，那么我需要有個記錄，我需要改進的地方。比如說，現在我發現我轉化還是蠻不錯，就是流量太少了，那我要開直通車，每天帶來100個流量，沖擊一下我的轉化率，所以我記錄下來：直通車，流量100個，轉化率預計提升多少。因為每天的數據不太精準，波動比較大，所以七天觀察一次，給我自己一個反饋，看看有沒有達到我需要的目標。
如果沒有，還是公式，我得稍微分析一下情況，如果達到，我下一步的計劃又是做什么？
所以，分析數據，其實很簡單，并沒有想象中的復雜，時常有人說數學不好，干不來這個。可以告訴大家，我數學只有在小學三年的之前及格過，重要的是理清數據的邏輯，才能更好分析數據。
所以數據分析的步驟，大致就是這樣：判斷（究竟是高還是低？）——明白自身需求以及目標（優化點擊率？轉化率？ROI？）——分析（公式入手）——優化并記錄（優化動作是什么）——反饋（是否達到需求目標）
是不是很簡單？當你記錄下來你所有的優化動作后，無論如何，都是你的經驗，你會知道哪條路行得通，哪條路走不了，當別人問題：你為什么知道？你可以很自豪的拍拍胸脯說：這是實踐下來的結果。
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本文來源： 直通車的數據分析步驟
