對于大多數運營而言，生意參謀是我們日常接觸最多的數據運營工具，但是我發現從身邊的學生和朋友聊天過程中，發現很多人雖然天天都在看生意參謀，但是實際上一點都不了解它，更別說更深入的解讀數據，用一句話來形容大家對生意參謀的感覺那就是“最熟悉的陌生人”！今天將由寧靜給大家分享生意參謀新應用《產品結構分層數據診斷分析》。

 

前面我們說過，首頁的指標是具有非常明顯的代表意義的。所以接下來我們簡單看下除了經營概括外，還有哪些指標是重要的：

從上面這些指標中，我們簡單的做個解釋和延伸：

 

流量分析給出的三項指標反饋出來的是人群的瀏覽深度，而這要求的是我們對產品關聯布局，頁面設計引導的能力，阿里對于我們的考驗是流量內部消化能力。

 

商品分析這里重點強調的產品的喜好度，但是這個要注意一點，不要看收藏/加購絕對值，而是要分析里面的比率。這里一定要注意做好關聯應用（下面我們會重點分析品類數據）。

 

交易分析這里我們要看清楚里面表達的信息，下單后的轉化能力（下單支付轉化率）臨門一腳的能力是很重要的，買家支付件數（我們上面一直在強調關聯的重要性）。

 

上面我們講訴了產品需要側重的指標，接下來我們就需要重點對產品數據進行數據分析！

 

備注：以下所有數據來源于生意參謀商品數據，分析的過程是經過處理后展示的。

 

從生意參謀提取商品類目數據；

從上面下載數據出來分析：

分析開始：

1.在上圖這些高流量款中，我們發現轉化率比較好的兩款產品都是T恤，而且一個是80元，一個是81元價位，轉化率分別為（1.64%，2.63%），而從其他的價位段的轉化率比較差來看，可以簡單說明該店鋪引入人群定位的價格段在80左右。而第二款178的牛仔褲，雖然流量很大，但是其轉化率卻非常差，遠低于同行平均的轉化數據（看下圖）。

2.接下來我們繼續發現，牛仔褲雖然流量那么多，但是其搜索流量卻很少（該款主要流量來源直通車，但是一樣轉化數據表現教差，直通車投放的人群標簽沒有卡好，這需要調整），但是從收藏率來看，該款是最高的，加購物車率算在里面算中等水平，說明在目前的產品款式喜好度不算差，但是其轉化率卻出奇低，有很大因素應該是在價格性價比上以及人群引入方面原因。

3.上面我們說到價格上，我們從下面這張分析圖同樣得到驗證，第二流量款雖然收藏加購在產品中還算可以，但是其加購支付率卻非常低，下單支付占比也偏低，我們發現有一個共性，價格在150以上的產品明顯要比價格150以下的加購支付率和下單支付占比要低很多（這是否可以發現了該店鋪的人群接受價位段呢？我們往下分析）。

4.下面我們在繼續看下引流款的訪問深度或者跳失率。我們發現第一款產品能夠分出去的有至少一萬以上的流量，那么我要非常注重這些分出去的流量對于關聯產品的表現情況，一般如果搜索T恤不購買那么他的需求依舊是t恤為主，那么我們的產品分層是否能夠消化就很考驗了。（關聯產品的好與壞可以在下面第五步體現到）。

5.從下面圖里我們要分析的是非搜索流量（注：下面的數據是已經去除上面熱銷款影響的數據，而且也非主力直通車等付費流量的產品數據），從下面的圖表中我們發現t恤品類（以T恤為例子），價格100-150是該店鋪的主要開發價格段，有15個產品，其整體轉化率而言都相對比較低，另外我們會發現具體產品中，越靠近80-98,100-138以內左右的，其轉化率則會有提升，而目前50-100的產品僅僅只有3款（轉化率2.3%，比100-200價格段的高出），因此這里我們可以給該類價格段的產品做一個擴充（備注：搜索引擎不僅僅是關注該產品引入的流量的本產品轉化情況，同時也會觀測引入的流量在店鋪整體的表現情況，關聯產品的分析是非常重要的對于流量的消化，因為這個可以更好的判斷你所引入的人群是否適合你店鋪整體的定位）。

 

 

 

6.最后我們對第一個單品做一個監控分析給大家做個展示，具體這里就不去解釋那么多，很多指標是根據生意參謀衍生出來的，至于一些指標的解析不明白的可以。

 

 

 

 

 

從上面的圖表中我們可以看大到該產品的指標是在往良性發展的。這也是為什么我們要做趨勢圖的分析對指標做監控，就是為了讓產品優化到良好的趨勢發展。