一. 數據分析的步驟（承上一篇，詳細版）
1. 記錄數據：
在開始之前，我強烈建議購買一些對于店內數據有細分且詳細的數據軟件。例如生E經，這是數據分析的基礎。
2. 對比參考：
我們的數據一定要有一個參考，和我們采集的數據進行對比，兩者想對比下，我們才能更清晰的意識到問題。（上一篇遺漏的重點）
3. 細分數據：
對于第二點的對比數據我們只需要整體數據即可。當經過對比參考后，我們意識到了出了問題，這個時候，我們就需要將數據細分，細分到每一個小渠道，觀察是哪個OR哪幾個渠道的數據發生了變動。
4. 組合數據：
數據軟件反饋我們的數據，我們需要對數據進行進一步的組合，將數據以比例或者其他更一目了然然的方式進行呈現，便于我們得出結論。
5. 得出結論：
通過以上的步驟，我們通過細分找出問題所在，接下來我們需要思考，數據的變動是否是因為我們對店鋪進行了改動（在同事收集數據時，我會讓他留一個備注欄，把我們所有可能影響店鋪的改變工作，都按時記錄下來，這樣可以看出我們的改動，是否達到預期的效果，避免以上說的情況）。
6. 細分問題：
得出結論后，我們找出到數據異?；蛭催_預期的問題所在。同時最重要的是務必將其細分到每一個，我們所能夠作出改變的點。
7. 提出假設：
（1）首先思考有可能是什么原因導致數據異常，提出假設，然后尋找數據論證，得到論證后，根據當前情況，制定解決方案。
（2）制定解決方案時，根據當前數據和經驗，提出假設，散發思維，心中預演一遍假設的可行性。（每一次假設預演，我們都盡可能想到當時做能想到的最好，所能考慮到的最周全。這不是追求完美，而是只有在這樣的前提下，才能有更好的進步。）
8. 監管執行：
說了半天，想了半天。執行下去才是最重要的。
9. 對執行效果總結：
不斷的的觀察分析數據，不斷的進行優化。未來總會更好。
二. 兩種不同情況的數據分析
1. 舉例分析（一）
假設：我們想要分析店鋪現今和去年同期相比的現狀
（1）以自然月為對比參考。比如今年10月份，和去年10月份。
（2）收集包括不限于流量，訪客丶轉化率丶成交量丶成交筆數丶成交件數丶客單價丶銷售額等指標
（3）對數據指標進行分別組合
①訪客*轉化率*客單價=銷售額
②流量/訪客=人均瀏覽深度
③成交量/成交筆數=人均成交件數
（4）將公式中的指標，進行同期對比，計算出上升/下降的比例。觀察不同的指標中，哪些指標是上升了，哪些指標是下降了。 當我們發現核心指標中出現了問題，接下倆就需要我們將核心指標的數據進行細分了。
（5）接上面的例子，我們發現了訪客提升10%的情況，由于客單價降低了10%，所以最后銷售額沒有增加。于是接下來我們需要將異常數據指標進行細分，觀察細分渠道的數據。
①無線端客單價 的 客單價數據
②PC端客單價 的 客單價數據
（6）觀察這兩個不同渠道的數據，再將這兩個數據，進行同期對比，這個時候。基本就知道到底是哪個端口的數據相比去年出現了異常。有了數據作為論證，我們就能夠帶有強烈的目標感，去尋找問題所在。
（7）比如我們發現是無線端的客單價相比較去年有一定的下降，最后尋找原因是因為沒有套餐，人均成交件數降低，導致客單價降低。（僅假設）
（8）接下來依依將每個數據指標進行對比，發現問題，制定解決方案。長此以往，我們必能做到事事了然于心，不再迷茫。工作的效率和精準度也更高。
2. 舉例分析（二）
假設：我們策劃了兩次優惠劵發放的活動，其中有不同也有相同。我們像對比兩次活動的效果。
（1）第一次的發放效果：
結合自身的情況，我們可以作以下總結：
①100元的優惠劵只有5人領取，并無人使用。原因是我們的客單價太低，而目標要求金額太高。
②50元雖然有人領取，但只有1人使用，使用率勉強。原因同上。
③5元無門檻優惠劵，使用率高達28.57%，相比較而言非常成功，但是降低了客單價和利潤！
（2）接下來我們進行假設：
①假如下一次，我們取消5元的無門檻設置，能否改變客單價和利潤被拉低的情況？
②50元和100元，雖然看起來金額高大上，但使用率太低，我們是否有保留大額優惠劵的必要？
③假如我們在取消無門檻優惠劵的情況下，能否維持28%的使用率？
（3）于是第二次優惠劵發放，我們根據假設做了以下工作：
①取消無門檻設置，目的為了避免客單價和利潤降低。
②取消50元和100元優惠劵。
③在優惠劵創建的時候，取消了優惠劵推廣的勾選。（當時我覺得這樣領取的買家更精準，使用率會更高一些。）
2. 第二次優惠劵發放
（1）結合自身情況總結
①第二次優惠劵發放活動，的確我們的利潤得到了很大提升。但優惠劵使用率降低了一倍以上，當我們做活動沖任務時，無門檻優惠劵能夠提升買家使用熱情。當然也會拉低利潤和客單價，實際證明，魚和熊掌不可兼得，需要我們二選一。
②優惠劵的領取數量大幅降低，除了活動力度的因素外。優惠劵推廣的未勾選，是第二次優惠劵發放活動最大的敗筆。（我錯了，錯得深刻）
3. 總結
經過兩次優惠劵發放活動不同的嘗試，我們雖然在第二次嘗到了苦果，但在第三次，相信我們能夠做得更好。
做電商，我們一定要勇于嘗試，嘗試不同的方法，記錄不同的數據。
而最后，我們能夠收獲的——就是經驗。
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全文總結：
記得上篇文章，我回復過一位派友：我的學習生涯數學一直是我的弱項。數據的統計和分析不難，難的是我們養成邏輯思維清晰的習慣。
以數據為依托，可以讓我們的工作得心應手。明白我們能做什么，該做什么。
以數據反饋為收尾，可以讓我們清晰的明白我們的工作是否達到預想的效果，并且是因為什么原因達到OR未達到，我們能夠永遠更上一層樓。
當我們不斷積累源源不斷的積累數據反饋給我們的經驗，它會成為我們走向美好未來的基礎。
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本文來源： 關于淘寶店鋪的內外部數據分析
