店鋪診斷是通過分析店鋪榴蓮量(pv)、訪客數(shù)(uv)、店鋪成交轉(zhuǎn)化率、收藏等數(shù)據(jù)，與行業(yè)均值作對(duì)比，來判斷店鋪的情況，以作針對(duì)性的改進(jìn)。面對(duì)紛繁復(fù)雜的店鋪后臺(tái)數(shù)據(jù)，我們?cè)撊绾卧诘赇佋\斷中分析運(yùn)用數(shù)據(jù)呢?開店指南的小編就教教大家?guī)追N常見的店鋪診斷數(shù)據(jù)分析方法。

　　一、邏輯樹分析法

　　邏輯樹方法又稱問題樹、演繹樹或分解樹，是將問題的所有子問題分層羅列，從最高層開始，并逐步向下擴(kuò)展。

　　通過邏輯樹方法從一個(gè)問題分解出若干個(gè)子問題，并從子問題進(jìn)行擴(kuò)展，逐層分解，最后將問題落地到可執(zhí)行操作。

　　需要注意的是，在對(duì)問題點(diǎn)進(jìn)行羅列時(shí)，務(wù)必將所有涉及的問題考慮全面;其次問題之間如果存在關(guān)聯(lián)，務(wù)必標(biāo)出，以便于在執(zhí)行過程中的效果控制，例如付費(fèi)流量占比的提升會(huì)影響淘內(nèi)免費(fèi)流量，但是付費(fèi)流量與免費(fèi)流量都是兩個(gè)相互獨(dú)立的問題;最后，問題羅列不要重復(fù)，避免出現(xiàn)重復(fù)操作，例如第三方活動(dòng)平臺(tái)流量會(huì)同時(shí)出現(xiàn)在付費(fèi)流量-淘寶客以及其他兩個(gè)流量入口，如出現(xiàn)該情況，則選擇占比較大的為流量來源。

　　二、矩陣關(guān)聯(lián)分析法

　　關(guān)聯(lián)矩陣法是常用的系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)法，它主要是用矩陣形式來表示每個(gè)替代方案有關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)及其重要度和方案關(guān)于具體指標(biāo)的價(jià)值評(píng)定量之間的關(guān)系。

　　三、對(duì)比分析法

　　對(duì)比分析法是將兩個(gè)或兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，分析其中的差異，從而揭示這些事物所代表的發(fā)展變化情況和規(guī)律性。

　　影響店鋪業(yè)績(jī)?cè)\斷的的關(guān)鍵因素有哪些呢?

　　1、客流量

　　所謂的客流量指的是以店鋪地址為準(zhǔn)，在一定的的時(shí)間內(nèi)經(jīng)過店鋪的人數(shù)，并且這個(gè)人數(shù)屬于我們的目標(biāo)消費(fèi)群體。在這邊要特別提醒一點(diǎn)，客流量不同于人流量，人流量指的是包含那些不屬于我們目標(biāo)消費(fèi)的顧客。

　　2、進(jìn)店率

　　所謂的進(jìn)店量指的是進(jìn)入店鋪的總?cè)藬?shù)，進(jìn)店率=進(jìn)店人數(shù)/客流量*100%，進(jìn)店率可以直接反應(yīng)出店鋪氛圍營(yíng)造的好壞，如果營(yíng)造好了，那進(jìn)店率就會(huì)比較高，如果營(yíng)造地一般，那進(jìn)店率就會(huì)比較低?，F(xiàn)在市場(chǎng)上很多快消品的進(jìn)店率普遍都會(huì)比較高，而中高端服飾的進(jìn)店率普遍偏低，因?yàn)橄M(fèi)者群體已經(jīng)被限定了。

　　3、體驗(yàn)率

　　所謂的體驗(yàn)率就是顧客在店鋪里面體驗(yàn)產(chǎn)品的概率，體驗(yàn)率=體驗(yàn)人數(shù)/進(jìn)店總?cè)藬?shù)。

　　4、成交率

　　所謂的成交率就是成交人數(shù)的比例，成交率=成交人數(shù)/進(jìn)店人數(shù)

　　5、連單率

　　所謂的連單率顧客購(gòu)買兩件及兩件以上的人數(shù)占統(tǒng)計(jì)時(shí)間成交總?cè)藬?shù)的比例，連單率=消費(fèi)兩件及兩件以上的人數(shù)/成交總?cè)藬?shù)

　　6、回頭率

　　所謂的回頭率是指顧客再次進(jìn)店消費(fèi)的比例，通過這個(gè)數(shù)據(jù)可以直觀反應(yīng)出店鋪業(yè)績(jī)的構(gòu)成占比，現(xiàn)在很多公司都在提倡VIP，如果一家門店注重發(fā)展VIP，那回頭率普遍會(huì)偏高。

　　淘寶店鋪診斷功能是對(duì)提升店鋪效益有很大幫助作用的，通過以上三種科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方式，找出問題關(guān)鍵，并作出及時(shí)調(diào)整!

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本文來源： 淘寶店鋪診斷方法有哪些？