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经营淘宝或者天猫的店铺如何进行数据分析，该怎么入门。重要的是从一名数据分析从业者的角度去思考的，作为目前最大电子商务平台淘宝这样的平台，很多卖家自己对数据分析这块也不是特别了解，无法做到“知自知彼”，对自己店铺的经营情况停留于脑海的影响，对这个类目行业大环境和竞争对手也没有太清晰的认识。
也不清楚实际情况中需要应用到哪些指标，怎么去优化这些指标和理解，自己的店铺到底是处于一个什么状况，告诉大家遇到这些具体的问题时应该如何解决。
这两天陆续有一些自己经营淘宝或者天猫的店铺朋友咨询数据分析，该怎么入门。过去讲数据分析比较多，更多的是从一名数据分析从业者的角度去思考的。
作为目前最大电子商务平台淘宝这样的平台，很多卖家自己对数据分析这块也不是特别了解，无法做到“知自知彼”，对自己店铺的经营情况停留于脑海的影响，对这个类目行业大环境和竞争对手也没有太清晰的认识。
阿里自身相应到考虑到还有千千万万的商户也需要有数据分析的能力，所以开发了一系列比较著名的数据产品，如量子恒道、淘宝指数、数据魔方。
这应该也是马云讲的大数据的力量，服务更多的中小企业。但仅仅有这些工具还是不够的，毕竟数据分析不仅仅是一个工具的应用。
像实际情况中遇到的需要应用到哪些指标，怎么去优化这些指标和理解，自己的店铺到底是处于一个什么状况，遇到这些具体的问题时不少卖家犯难了。
所以今天会花点时间来好好捋捋作为淘宝卖家该如何去做好数据分析运营工作。
重点会从几个方面去介绍下：
常用指标
运营公式
案例介绍
工具应用
UV:是unique visitor的简写，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。比如，在一台电脑上，哥哥打开了微软的官方主页，注册了一个会员。弟弟一会儿也看了看，注册了另一个会员。由于兄弟两个使用的是相同的计算机，那么他们的 ip是一样的，微软的官方计数器记录到一个ip登陆的信息。
但是，具有统计功能的统计系统，可以根据其他条件判断出实际使用的用户数量，返回给网站建设者真实、可信和准确的信息。比如通过注册的用户，甚至可以区分出网吧、机房等共享一个ip地址的不同计算机。所以UV和IP还是有区别。
PV:即page view，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量累计。
IPV:商品详情页面的浏览次数(可以累加)。
IPV_UV: 浏览过商品详情的独立访问者，注意：IPV_UV也是不能累加的。
转化率:转化主要涉及到的就是浏览转化率和购买转化率，衡量一个店铺产品吸引力。
跳出率:用户仅浏览一个页面的访问次数占所有访问次数的比例。是衡量内容质量的重要指标。
退货率:指产品售出后由于各种原因被退回的数量与同期售出的产品总数量之间的比率。
客单价:平均每单交易金额，经常和具体类目、用户购买水平相关。
运营公式其实就是思考一个问题，交易是如何产生的？
其中成交额的计算包括购买的人数和客单价：
三、案例介绍
1.美妆行业的成交分析
通过数据分析发现是商品缺货、大卖家延迟，那在行动中就需要调整类目、活动展示。
2.海外淘宝的流量分析
这些附注下经常指标变化和实际情况相关的情况：
四、工具应用
1.店铺运营
工具：搜索诊断助手、直通车、量子恒道
重点可以从流量、关键词、转化、访问深度、支付成功率这些角度去分析。
2.行业数据
工具：淘宝指数、数据魔方
从市场容量、搜索指数、市场趋势、市场细分、买家分布、竞争对手爆款、营销活动等角度去分析。
工具的应用只是基础，做好数据运营是内功。
【进阶知识】
网上购物可以说和我们的生活息息相关了
每天刷淘宝的时间甚至不亚于盆友圈
不过很多人经常说，淘宝东西不可靠
是真的不可靠还是自己经验不足?
今天小编就来分享一下
如何看一个淘宝店的好与坏
1 、
一般会出现天猫的与淘宝集市商家两种店铺
看图表就可以分辨
2 、
开店时间过短或者评级过低的话
说明店铺和商品还没有
经过市场的长期检验和大量检验
不适合购买，有一定的掉坑风险
而老店并且评级比较高的话
比较适合购物
首先要确定店铺的影响力
按照淘宝的规则店铺等级是
金冠→皇冠→钻石→心
正常的店铺整体好评率应该是在99%以上
因为：
“
”
如图店铺的数据显示即为优秀店铺
如果好评率还很低的话
那么只能说明此店铺质量问题严重！
特别说明：
心级店和钻级店不能以总体好评率鉴定
原因很简单：
本来他们店铺的总评价数量就不多
随便几个中差评就会使他们的店铺
总体好评率掉至95%、90%、80都有可能冠级和金冠级别的就不一样了
要注意千万不要被误导
3 、
1.差评太多的商品不适合购买。
2. 好评多但是没有文字评论的，也不太适合马上购买。因为如果货物特别好的话，买家是比较乐于晒单和分享体会的。要进一步查看晒单，了解产品，再做决断。
3. 好评的文字很敷衍，千篇一律，有刷单的可能。比如“很好”，“都来这家店买啊”，“以后就在这买了”，“不错”。
4. 要仔细查看用户晒图，在日光下，各种用户灯光下查看商品的色差，材质，细节等，帮助我们购物决策。
售后率跟评价状况要结合起来看
用来评判店铺最近的
销售状况跟评价的可信度。
以上图为例,售后率接近30%，近一一个月的评价总数两万多,说明处理的售后差不多也有一万多，这里面包括各种退款的情况。
评价的可靠性也就很低了， 不满意的人大多数都退货了，剩下成交的人里能有识别能力的人就会很低。越是大店,越好筛选，小店铺因为销量小,存在奇葩买家的现象，所以这些数据的作用就小一些。但是小店常常有惊喜。
正面举例：
下图店铺就是很好的优秀数据店铺
一般常见的评价有那么几种:
上图中的评价由上到下看来依次是:
普通好评、尺码参考、不知所云的无用信息、习惯好评。对于判断店铺的靠谱程度都没有用。
上图中这个三连评也是毫无参考价值
要么是刷单的,要么就是...
所以这家店就被淘汰了
就这个价格跟这个销量,
这就是大忽悠啊!
怪不得店家敢号称行业大拿呢
真是业界的楷模啊
淘宝商家被诈骗有几种类型「淘宝买家骗卖家的手法」
【本文标题和网址】淘宝卖家数量设计统计这么看「淘宝卖家数据分析攻略」 http://www.cftyj.cn/taobao/2024060851879.html
内容更新时间（UpDate）：
2024年06月08日 星期六
