相信點開這篇文章的朋友，部分是沖著“爆款”二字來的。“爆款”是一個狀態詞，就像我們說一個人很有錢，那是他現在的狀態。如果我們追求財富，我們就會對他感興趣。但就像有錢人也分三六九等，不論是白手起家的富豪，還是銷量多少的爆款，都需要經歷不同的突破階段。
“跟著數據走”就是其中一個過程。爆款，很多朋友對它的了解只是一個進化完全的形態，對其成長過程根本不清楚。畢竟，一個產品往往成為了爆款，我們才會知道它。但是，作為店主，在爆款形成之前，我們就要學會如何尋找潛力款，并把它成打造爆款。這個過程是一個爬坡的階段，離不開數據的支持。
那么，具體是什么數據呢？
在打造爆款過程中，淘寶需要我們做好哪些數據，我們就要先去找哪些數據。
我所說的這些數數據必須是產品本身自然產生的，或者優化后產生的，人為操作的數據并不需要。如果經過人為操作，權重起來了，流量肯定會上升，但如果流量起來了，轉化率無法進行人為補單的話，那轉化數據還是會回歸本質，最終權重下降，相信大家都懂。所以，這里我們討論的“爆款”，需要產品本身的數據，最真實的數據。
那么，數據在哪里找呢？關于淘寶產品的監測軟件很多，但其實擁有一個標準版的“生意參謀”就已經夠用了，其他不過是生意參謀的衍生品而已。
以上這么多的數據量，我們需要讀懂那些數據呢？
注：以上截圖的相關數據可通過生意參謀－經營分析－商品分析－商品效果中查看。
我們先把店鋪分為幾類來分析
第一種，新款單個流量很少，只有十幾二十個流量；第二種，新款單個流量一兩百；第三種，新款每天轉化率已經穩定了。
先看第一點，新款單個寶貝的流量很少，那我們該找哪些數據？是不是每個數據都要去關注？
其實沒必要，只有二十個流量，那些轉化率、點擊率什么的都是偶然形成，沒有一定的參考價值。有些人說，我去刷些流量，這里就自欺欺人了。
流量少，不代表什么，也可以檢測。我們經常要關注的，就是這些產品的流量。你會說，這不是廢話嗎？是的。但是很多人也不知道，因為流量很少，就沒有去關注他。
假如，我們有abc三個款，新上的，a款沒有流量，b款每天只有4、5個流量，c款一天有20個流量。那么我們先不管流量多少，我們以倍數計算，就知道c款的情況比較好，其權重已經贏在起跑線上了。
第二點，如果店鋪內部本身流量非常大，產品是間接引流進入的，可引入的流量還不能構成穩定轉化，所以還不能以轉化率去定論。這種情況下，新上的款式流量我們又要怎么分析？
看產品訪問時間、收藏量！
這兩個指標是產品非常重要的判定因素，因為產品的訪問時間長，說明買家很喜歡這個產品，而收藏率（收藏量除以流量）是轉化率的另一種體現。
第二點還有一種情況，店鋪本身流量并不大 ，經過一系列操作，寶貝有了一定的小流量。這種情況下，點擊率就是非常重要的判定因素，因為點擊率可以證明這個產品在其他店鋪也有同類型產品的情況是否具備一定競爭性。這也是判定的非常重要的因素。
點擊率可以證明一個產品是否有競爭性，而訪問深度則能證明這個產品能為這個店鋪帶來多大的效益，是否具備一定的引導潛力。不過，在移動端時代，店內跳轉減少，pc的訪問深度不大，雜貨店模式風靡，小而美的垂直定位也很少了，所以跳失率驗證效果并不一定，點擊率仍然是目前最主要的驗證因素。
第三點，這個不用說了，如果店鋪準備主打的幾個款式轉化率已經穩定下來，流量在一兩百以上。那么毋庸置疑，轉化率就是要重點關注的主要因素。
所以，不同的情況，爆款數據的分析也是有所不同的。一個款，如果在一定的優化和操作下，一個星期內沒有50個流量（對于大多數而言），那么該產品基本無用，可棄之。
爆款中期分析、操作
以上爆款前期時我們的觀察，后期如何操作呢？
在后期，我們可以用優化詳情的方法補充所有數據。只要是生意參謀能夠讀取的數據（收藏加購轉化等），都會成為淘寶驗證一個產品是否符合淘寶的一個重要因素。所以，我們要優化所有的數據，進一步提升權重。
爆款很簡單，真的，相信大家想打爆的產品，性價比都非常高，那么只要產品數據上去了，爆款很快。假如你自己是廠家，有好的貨源，流量起來，有一定基礎銷量，轉化肯定不低的。只是前期，不要急，先選準，不要輕易否定。
爆款不離開直通車
本人也是直通車優化員。只要是爆款，無論店鋪大小，離不開直通車，因為直通車能夠補充流量，還能提升生意參謀中的數據。例如，通過直通車可以增強點擊率，增強轉化因素等等。
有些人問，直通車會影響寶貝自然搜索的權重嗎？這個我不能做肯定的回答。但是肯定的是，我們如果提升了生意參謀中的數據，自然權重也會提升。
例如，直通車中，我們能做更好的圖片，讓一個寶貝點擊率提升，或者這個寶貝某個關鍵詞提升。還有，直通車如果收藏不高，我們可以優化收藏率高的關鍵詞，使整體收藏提高，包括加購等等，這也是直通車操作的一方面。如果一個產品前期沒有流量，我們要更加快速地知道一個產品是否是一個爆款，那么沒問題，直通車的測款也是一個非常好的方法。
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本文來源： 想打爆款,要關注哪些數據？
