淘宝数据分析怎么做
除了以上的数据点外，电子商务网站上的日常运营数据还包括网站相关数据、商品相关数据、订单相关数据、客户相关数据和品牌相关数据等等。
不得不做的数据分析
电子商务运营的各个环节都需要以数据为依据，而对于数据我们也需要进行处理。当然，不需要等到所有的数据都准备好了再来做数据分析，可以根据手中有限的数据开始，等有了更多的数据之后，再启用新的方式和算法对新的数据做分析。
1.流量分析
分析流量来源最主要的原因是让我们能够更好地了解自己的潜在客户。要做好用户体验，我们首先就需要了解潜在客户的人群属性、时空属性和兴趣属性，相当于对他们做了背景调查。只有详细了解了访客，我们才能有的放矢。
分析流量的来源特点：流量的来源包括搜索引擎、关键词购买、外部链接和直接访问等。不同的流量都有各自的特点，而因为这些特点，各自的作用也是不尽相同的。
分析访客的时空属性：如果访客时空属性可以和我们网站的商品属性相匹配，那么流量变现的效果会有提升。
分析访客的人群属性：关于访客的信息(包括访客的年龄、性别、学历、收入信息等)可以从大量的网页浏览记录和网络行为中识别出来。关于访客的信息越多，访客网页浏览记录越多，我们对这些人群属性的判断就越精准。如果我们能够准确把握流量来源的人群属性，就可以使得商品的推送更加精准。
分析客户的兴趣属性：通过流量来源的特性分析我们可以对客户的兴趣点有一定分析，从客户的兴趣点出发，我们能更好的推送产品信息。
不过我们要注意对于流量的分析，关于访客的人群属性和兴趣属性的判断对于每个人不是100%准确的。
2.网站分析
如果你的网站相对比较简单，则可以直接采用谷歌分析等网站分析工具来对网站做流量分析。不过如果网站比较复杂，那么我们需要使用构建系统工具通过日志分析来了解网站访问的详细信息。如果能够结合多个网站上的日志分析，我们可以了解客户在进入网站前和进入网站后的行为，从而更加深入了解客户对网站上的商品和内容的兴趣。
因为每个客户的使用习惯是不同的，因而他们对于网站的要求也是不一样的。在做优化页面的时候，我们只能考虑到大多数人员的需求。当然，如果我们能够很清晰地把对页面有特殊要求的人群区分出来，针对他们做特定的优化也是可以的。
网站内容：频繁更新的文章、和商品相关的专题、公司的官方博客以及微博的链接、网站上各个位置的网络分享功能，此外，应当提供便捷的客户沟通工具。
页面跳出率和二跳率：跳出率和二跳率是用来衡量外部流量质量的重要指标。简单来说，跳出率越低越好，而二跳率是越高越好的。
页面热度分析：热力图以亮点颜色的深浅来显示访客热衷的页面区域，颜色越亮，越说明访客喜欢点击这个位置。运用热力图，网站分析者可以清楚地看到页面上每一个区域的访客兴趣焦点，这种方法非常直观。
3.提升网站转化率
转化率变化所受各种因素的影响非常大。不同广告带来的流量转化率不一样，不同类目的平均转化率不一样，不同品牌的平均转化率不一样，不同定位的商家平均转化率不一样，甚至同一类目相同定位的商家平均转化率也是大不一样的。而对于同一个商家来说，不同阶段和不同商品的转化率也不是一个固定值，会受到商品价位，图片展示方式等因素影响。
所以首先我们要了解一个客户在网站上的购买流程，抓住每一个环节的数据。
促使客户下订单的四个关键因素是：高质量，低价格，全新产品，安全。做好网站的用户体验，使得客户能够有这样的感觉，他们下单的可能性会提升，从而使得转化率有提升。
到电子商务网站的客户有以下四种类型：购买型，促销型，浏览型，寻求售后服务型。如果我们从客户的角度分析，能够成功分辨出客户属于哪个类型，对症下药，那么转化率一定会提升。
淘宝数据分析怎么做 除了以上的数据点外，电子商务网站上的日常运营数据还包括网站相关数据、商品相关数据、订单相关数据、客户相关数据和品牌相关数据等等。 不得不做的数据分析 电子商务运营的各个环节都需要以数据为依据，而对于数据我们也需要进行处理。当然，不需要等到所有的数据都准备好了再来做数据分析，可以根据手中有限的数据开始，等有了更多的数据之后，再启用新的方式和算法对新的数据做分析。 1.流量分析 分析流量来源最主要的原因是让我们能够更好地了解自己的潜在客户。要做好用户体验，我们首先就需要了解潜在客户的人群属性、时空属性和兴趣属性，相当于对他们做了背景调查。只有详细了解了访客，我们才能有的放矢。 分析流量的来源特点：流量的来源包括搜索引擎、关键词购买、外部链接和直接访问等。不同的流量都有各自的特点，而因为这些特点，各自的作用也是不尽相同的。 分析访客的时空属性：如果访客时空属性可以和我们网站的商品属性相匹配，那么流量变现的效果会有提升。 分析访客的人群属性：关于访客的信息(包括访客的年龄、性别、学历、收入信息等)可以从大量的网页浏览记录和网络行为中识别出来。关于访客的信息越多，访客网页浏览记录越多，我们对这些人群属性的判断就越精准。如果我们能够准确把握流量来源的人群属性，就可以使得商品的推送更加精准。 分析客户的兴趣属性：通过流量来源的特性分析我们可以对客户的兴趣点有一定分析，从客户的兴趣点出发，我们能更好的推送产品信息。 不过我们要注意对于流量的分析，关于访客的人群属性和兴趣属性的判断对于每个人不是100%准确的。 2.网站分析 如果你的网站相对比较简单，则可以直接采用谷歌分析等网站分析工具来对网站做流量分析。不过如果网站比较复杂，那么我们需要使用构建系统工具通过日志分析来了解网站访问的详细信息。如果能够结合多个网站上的日志分析，我们可以了解客户在进入网站前和进入网站后的行为，从而更加深入了解客户对网站上的商品和内容的兴趣。 因为每个客户的使用习惯是不同的，因而他们对于网站的要求也是不一样的。在做优化页面的时候，我们只能考虑到大多数人员的需求。当然，如果我们能够很清晰地把对页面有特殊要求的人群区分出来，针对他们做特定的优化也是可以的。 网站内容：频繁更新的文章、和商品相关的专题、公司的官方博客以及微博的链接、网站上各个位置的网络分享功能，此外，应当提供便捷的客户沟通工具。 页面跳出率和二跳率：跳出率和二跳率是用来衡量外部流量质量的重要指标。简单来说，跳出率越低越好，而二跳率是越高越好的。
淘宝店铺数据分析WORD版本下载后可编辑
1.网站流量来源和分析 1.1现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是：自然流量35-50%丶直接点击流量15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%，其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量，因为这些使用的不多，也没有固定的频率，暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解： 自然流量：研究淘宝排名规则：所有宝贝，占搜索的70-80%【相关性丶上下架时间(最高权重)丶DSR评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏丶成交量丶回头客等（最高权重)丶DSR评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名; 直接点击流量：做好店铺收藏，客服可建议买家进行收藏;会员管理是重点; 直通车：把握一个关键点，你给淘宝交的广告费越多，你就越会排在前面(这是出价与点击率的关系，还有如果你直通车每天给淘宝上交10000，与每天上交1000的比，相同出价情况下，你
会排在前面，为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分)，直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章，看看就会了! 淘宝客：引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥金)，寻大淘客合作(多去联盟，或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合作)，报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息) 活动流量：产品有竞争力(小二不傻)丶活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去丶和小二常联系 钻展或硬广：第一位臵(有大量流量的位臵首焦丶商焦丶首页一屏BANNER丶首页二屏BANNER丶每日焦点右侧BANNER丶首页底通丶淘宝LIST搜索右BANNER丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER);第二点击率(第一眼有吸引力丶第二眼知道是卖什么的丶第三眼促销信息，这三个信息让买家在3秒内接收到)，不仅仅是卖货，建议考虑到品牌(品牌标识与广告位臵尽量不要有大的变化，这样利于形成品牌)
导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，
1.网站流量来源和分析 1.1 现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是：自然流量35-50% 丶直接点击流量15-20% 丶直通车流量35-40% 丶淘宝客5-10% ，其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量，因为这些使用的不多，也没有固定的频率，暂不统计（大卖家会占到一定的比例）。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解： 自然流量：研究淘宝排名规则：所有宝贝，占搜索的70-80% 【相关性丶上下架时间（最高权重）丶DSR 评分】人气排名【相关性丶转化率（收藏丶成交量丶回头客等（最高权重）丶DSR 评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名; 直接点击流量：做好店铺收藏，客服可建议买家进行收藏;会员管理是重点; 直通车：把握一个关键点，你给淘宝交的广告费越多，你就越
会 排在前面（这是出价与点击率的关系，还有如果你直通车每天给淘宝上交10000 ，与每天上交1000 的比，相同出价情况下，你会排在前面，为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分），直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间 积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章，看看就会了! 淘宝客：引导淘宝客推广店铺主推商品（主推商品高拥 金），寻大淘客合作（多去联盟，或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合作），报淘宝客活动（帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息） 活动流量：产品有竞争力（小二不傻）丶活动多报（尽量第一时间报名）丶帮派多去丶和小二常联系 钻展或硬广：第一位置（有大量流量的位置首焦丶商焦丶首页一屏BANNER 丶首页二屏BANNER 丶每日焦点右侧BANNER 丶首页底通丶淘宝LIST 搜索右BANNER 丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER）; 第二点击率（第一眼有
淘宝用户行为数据分析报告（例）
01 分析背景 选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约500名随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），数据量约5万，分析了用户行为与商品规律。 02 分析思路
03 分析过程 3.1 前提 数据来源：阿里天池。 分析工具：MySQL 8.0，Navicat for MySQL。绘图工具：Excel。 对数据进行数据清洗后再进行进一步分析，处理过程略，下文中仅显示数据处理后结果，不展示处理过程。 3.2 整体数据 3.2.1 数据体量 3.2.2 整体数据概览 3.2.3 日均数据概览
从图中数据可以看出，12月2日和12月3日的日访客数和点击数较前几日更多，可能由于这两日为周末，且双十二临近，但访客数与点击数的提升并未影响成交量，因缺少后续数据，故暂时推测为这是为双十二活动预热。 3.3 用户分析 3.3.1 复购率和跳失率
复购率=购买次数>1的用户/所有购买用户 跳失率=点击次数为1的用户/所有点击用户 从复购率可以看出，一半以上的用户有复购行为，且跳失率为0，说明淘宝对用户有足够的吸引力，让用户停留。 因仅有9天的数据，对用户复购时间特征没有足够的数据进行分析，因此没有对复购时间特征进行分析。 3.3.2 用户行为分析 用户行为可分为四种：点击、收藏、加购、购买，对这四类行为进行分析。
因用户购买途径有4种：点击-购买；点击-收藏-购买；点击-加购-购买；点击-收藏-加购-购买。因此，从上图中暂时无法判断点击、收藏、加购与成交数的关系，需进一步分析。 将用户成交方式分为四类：仅有点击行为；仅有收藏行为；既有收藏行为又有加购行为；仅有加购行为。分别计算出这四类人群的成交率。成家率=有下单行为的该类用户/该类用户总人数。可以看出，有收藏加购行为的和仅加购用户的购买率相较另外两者更高，因此，可以推测，用户的加购行为在一定程度上可以提高成交率。 3.3.3 用户时间分布分析 以日为单位对用户行为进行分析，可以看出，加购量与点击量几乎呈正相关趋势，收藏数与点击数相关性也较好，而购买量则与其他量没有呈现出明显的相关性。由前文我们已经推测，12月2日与12月3日点
1.网站流量来源和分析 1.1现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是：自然流量35-50%、直接点击流量15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%，其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量，因为这些使用的不多，也没有固定的频率，暂不统计（大卖家会占到一定的比例）。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解：自然流量：研究淘宝排名规则：所有宝贝，占搜索的70-80%【相关性丶上下架时间（最高权重）丶DSR 评分】人气排名【相关性丶转化率（收藏、成交量、回头客等（最高权重）丶DSR评分】；选择适合自身的关键字去竞争排名直接点击流量：做好店铺收藏，客服可建议买家进行收藏; 会员管理是重点; 直通车：把握一个关键点，你给淘宝交的广告费越多，你就越会排在前面（这是出价与点击率的关系，还有如果你直通车每天给 淘宝上交10000，与每天上交1000 的比，相同出价情况下，你会排在前面，为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分），直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章，看看就会了淘宝客：引导淘宝客推广店铺主推商品（主推商品高拥金），寻大淘客合作（多去联盟，或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合
作），报淘宝客活动（帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息 ）活动流量：产品有竞争力（小二不傻）丶活动多报（尽量第一时间报名）丶帮派多去丶和小二常联系钻展或硬广：第一位置（有大量流量的位置首焦丶商焦丶首页一屏BANNER 丶首页二屏BANNER 丶每日焦点右侧BANNER 丶首页底通丶淘宝LIST 搜索右BANNER 丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER）; 第二点击率（第一眼有吸引力丶第二眼知道是卖什么的丶第三眼促销信息，这三个信息让买家在 3 秒内接收到），不仅仅是卖货，建议考虑到品牌（品牌标识与广告位置尽量不要有大的变化，这样利于形成品牌） 1.2 如何让流量提升... 首先要做的是
淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 8、促销商品业绩评估：主要是促销商品品种数执行情况，促销商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。“促销商品与前期销售对比分析”即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析，通过以上这组数据的分析可以看出促销产生的效果以及促销活动存在的问题。 9、流量、客单价分析：主要指本月平均每天流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析客流量、客单价时特别要注重促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高客流量、客单价起到了一定的作用。 10、售罄率：指货品上市后特定时间段销售数量占进货数量的百分比。它是衡量货品销售状况的重要指标。在通常情况下，售罄率越高表示该类别货品销售情况越好，但它跟进货数量有着很大的关系。通过此数据可以针对货品销售的好坏进行及时的调整。 11、库销比：指库存金额同销售牌价额之比例。通常情况下，销售牌价额为1 个月的时间，也可以说库销比是以月为单位的。简单的来说就是某一时间点的库存能够维持多长时间的销售。它是衡量库存是否合理的重要指标，合理的标准在3-5 左右。在销售数据正常的情况下，存销比过高或过低都是库存情况不正常的体现。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。
淘宝营销之路—精准数据分析 孙子兵法谋攻篇说道:知彼知已者，百战不殆;不知彼而知已，一胜一负;不知彼，不知已，每战必殆。 商场如战场，在这里想借用这句话来概括本文的主旨:做到知彼知已，你方可能百战不殆。那么，如何才能做到既“知彼”又“知已”,这个问题，如果我们不是电商，是传统的“实商”，那这不是一个简单的问题，需要投入很多有人力、物力、钱力才能充分解决。很幸运的是，我们是电商，这个问题，也就不难求解了～为什么我可以很轻易的下这样的定论呢,在这里我可以先简单说下我的理由:一方面，由电商及电子商务的优势决定，你有没思考过这样一个问题:电子商务(线上)相比线下的核心优势在哪里,是资金，是品牌，是人才，是供应链,我认为都不是(相反，这些都是电商的短板)，是数据可挖掘性和营销的可精准性;另一方面，得益于淘宝网对数据挖掘、数据分析的重视及投入，下文的分析也是借助于淘宝网几个重要的数据工具:数据魔方专业版、量子统计(淘宝官方版)。 由于本人是做时尚休闲男装，在这里就以自家经营的淘宝商城店做为分析案例，经营其他行业或类目的朋友，也可以借用这种分析思路进行分析，以提高你的运营效率。 , 如何做到“知彼”, (一)如何找到同级别竞争对手或为自己不同发展阶段找参照对手, 工具:数据魔方(专业版或标准版)—市场研究分析—热销品牌排行工具 具体数据分析过程: , 打开“热销品牌排行”，选择时间段:建议选择最近7天(本来 时间是越长数据越充分，但由于淘宝竞争度大，上个月或上季度 的数据反而不能客观反应出当前情况)
如图<一>所示，并选择每页显示100条。 图<一> 2、将所有数据拉选复制，用EXCEL表格拷贝制成表格(希望数据魔方能增添报表导出功能方便大家)，如表<一>所示，依据你店面所处争取位置，最多可以将该目类前500强网店都捉取进来分析。 表<一> 3、对系统数据进行二次加工:大家对比下表<一>与图<一>，前面是拷贝的系统统计数据，后面是经过简单数据加工后的数据:日均销售件数=成交商品数?7;日均销售笔数=成交人数?7;每单件数=成交商品数?成交人数;日销售额=成交金额?7;客单价=成交金额?成交人数; 4、数据分析:
1、网站流量来源与分析 1、1现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例就是:自然流量35-50%丶直接点击流量15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%,其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量,因为这些使用的不多,也没有固定的频率,暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解: 自然流量:研究淘宝排名规则:所有宝贝,占搜索的70-80%【相关性丶上下架时间(最高权重)丶DSR评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏丶成交量丶回头客等(最高权重)丶DSR评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名; 直接点击流量:做好店铺收藏,客服可建议买家进行收藏;会员管理就是重点; 直通车:把握一个关键点,您给淘宝交的广告费越多,您就越会排在前面(这就是出价与点击率的关系,还有如果您直通车每天给淘
宝上交10000,与每天上交1000的比,相同出价情况下,您会排在前面,为什么呢?因为直通车系统会给您高的质量得分),直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章,瞧瞧就会了! 淘宝客:引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥金),寻大淘客合作(多去联盟,或可以与淘宝达人以淘宝客的形式进行合作),报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息) 活动流量:产品有竞争力(小二不傻)丶活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去丶与小二常联系 钻展或硬广:第一位置(有大量流量的位置首焦丶商焦丶首页一屏BANNER丶首页二屏BANNER丶每日焦点右侧BANNER丶首页底通丶淘宝LIST搜索右BANNER丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER);第二点击率(第一眼有吸引力丶第二眼知道就是卖什么的丶第三眼促销信息,这三个信息让买家在3秒内接收到),不仅仅就是卖货,建议考虑到品牌(品牌标识与广告位置尽量不要有大的变化,这样利于形成品牌)
淘宝数据分析报告模板 导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，
店内数据分析 店内运营简单来看，就是流量和转化这两件事。所以分析也主要从这两个指标出发。因为流量结构和精度直接影响转化，转化好坏再反过来影响流量，所以在分析时，先做流量盘查，再做转化分析。 一、流量 1、搜索流量 工具：搜索诊断助手、直通车 A.基础条件：不违规，可在“卖家工作台”-“搜索诊断助手”-“宝贝诊断里”检查。 B.相关性：类目属性相关性、标题关键字相关性。 C.人气分：是否橱窗推荐、是否加入消保、DSR评分、支付宝使用率、旺旺效应速度、拍货与发货的时差。 D.图片：很多卖家在优化主搜流量时，经常会忽略图片的优化，然而图片点击率的差距，直接影响了最后的搜索流量。买家不是直接搜索进来的，而是被图片吸引进来的，优化图片就显得非常重要。建议可以用直通车来测试图片(方法下文会介绍到)。 E.价格与销量：销量相当的产品，价格高的有更多展示的机会；价格相同的产品，销量高的有更多展示机会。而检查该项指标主要检查自己与直接竞争对手的差距，尤其是7天销量的差距，以做调整。 F.标题优化：在销量相对低的时候多使用长尾词，销量高的时候多使用泛词、中心词，并反复测试，得出搜索流量×搜索转化率的最大值。 2、付费流量 工具：各付费工具的数据报表、量子。 A.直通车：诊断直通车主要看点击率和转化率这两个指标。 点击率直接影响淘宝直通车的收入，在行业利润如此透明的年代，每家的出价其实都不可能差很多，而点击率越高，直通车本身的收入就越高，就会提供更好的位置给你。
查看工具：行业解析报表。 优化办法：挖掘USP。 转化率则是淘宝看重的用户体验，直通车转化率要做到约等于或略低于该宝贝整体转化率才算比较健康。 查看工具：直通车转化报表、量子-销售分析-宝贝销售排行; 优化办法：在销量较低的时候重点优化长尾词，销量高时优化泛词和定向。 B.钻石展位：诊断钻展其实也和直通车原理基本一致。也是优化图片，然后选择精准的店铺来定向。 查看工具：钻展广告位对应类目数据、钻展定向报表-手工统计各项回报率; 优化办法：总结同行优秀素材的构成因素和失败素材的特点、把收集店铺ID 的维度做细。 C.淘客：淘客诊断只要看自己与竞争对手的销量和佣金有何差距即可。 二、内功 1、转化率 工具：量子、数据魔方 A.内页：首先看销量，其次看评价质量，再来看单品转化率、页面停留时间和询单率。如果连基础销量都没有，评价很差，转化率是不可能好的。两个先决条件解决了，再看单品转化率、页面停留时间和询单率是否不低于行业均值(或店内卖的好的宝贝)。若低于，则一一优化USP卖点、逻辑顺序(是否都做到围绕USP)、展现内容多样化(数据、图表、细节图、权威认证报告、大量实证、视频等)、展现方式(字体、字号、背景色、配色)。 B.访问深度：由于80%的顾客入店都是从内页进来，所以主要优化内页可导流的位置，分别为店招、宝贝页关联、宝贝页侧边栏、店尾进行优化。再优化首页。 查看工具：量子-销售分析-销售总览-平均访问深度、量子-流量分析-宝贝被访排行、量子-流量分析-首页被访数据(停留时间、点击率、跳失率)、量子-店铺装修。
淘宝数据分析主图表
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1不同地区消费人群购买能力（购买的金额、次数）的差异分析（研究意义：广告投放地区选择广告费出价参考） 地区最高消费 金额平均消费水平（平均客 单/元） 平均消费周期 （平均购买次 数） 消费人数所占 比例 建议广告投放 比例 浙江108 48 2 20% 15% 上海78 46.6 3 15% 13% 广东88 48 1 13% 13% ……………………………… 2不同地区消费人群选择物流的差异分析 （研究意义：选择合作物流） 地区XX物流地区价格 （元）XX物流平均到达时间 （天） XX物流消费人 群平均评分 浙江 4.5 1.5 5 上海 4.5 1.5 4.9 广东7 3 4.5 …………………… 3 不同地区消费人群对产品（颜色偏好、面料偏好、款式偏好）差异分析 （研究意义：选择适当产品做广告推广） 颜色 区域 大红黄色……黑色浙江48% 50% ……30% 上海30% 60% ……20% …………………… 平均所占比例（48%+30%+……+）/(区域数目) 建议颜色生产配比平均所占比例/ 所有颜色平均所占比例之和 面料 区域 纯棉粘纤……蕾丝浙江48% 50% ……30% 上海30% 60% ……20% …………………… 平均所占比例（48%+30%+……+）/(区域数目)
建议面料生产比例平均所占比例/ 所有面料平均所占比例之和 款式 区域 低腰中腰高腰浙江48% 50% 30% 上海30% 60% 20% ……………… 平均所占比例（48%+30%+……+）/(区域数目) 建议款式生产比例平均所占比例/ 所有款式平均所占比例之和 4消费人群对产品不同促销方案的选择差异分析（研究意义：选择适当广告创意） 促销方案区域XX产品促销 方案一 XX产品促销方案二……XX产品方案比 例之和 浙江48% 20% ……100% 上海30% 20% ……100% …………………… 平均所占比例（48%+30% +……+）/(区 域数目) 建议广告重点宣传促销方案的比例平均所占比例/ 所有方案平均所占比例之和 5不同地区消费人群不同时间段成交的差异分析 （研究意义：选择广告投放时间） 时段 区域 01:00-00:30 00:31-00:60 ……23：31-24:00 所占比例总和浙江1% 2% ……1% 100% 上海1% 2% ……100% 100% ………………………… 平均所占比例（1%+2%+ ……+1%） /(区域数目) 建议广告投放平均所占比
淘宝数据分析方法图文讲解 首先，我先说一下自己用excel等工具做的分析，跟使用这些现成数据平台的区别。 1丶会用工具自己做分析，不单单局限在淘宝，这个时代什么行业都有数据，如果掌握了，你做什么都能应用到。用淘宝指数或者阿里指数只能局限在淘宝这一块。 2丶用现成的数据平台，只要求能看懂数据，几乎不需要自己动手分析数据。可能100个人里面有10个人能看懂这些数据并应用这些数据，如果要自己动手分析，100人里面可能只有2-3个有这种能力。往往能自己分析的机会会比别人多一点点。 我们回到主题，这一篇是送给小卖家或者准卖家，准卖家就是即将成为卖家的朋友。因为我们这个时候没有数据魔方，没有生e经，但是不用怕，依旧做得了分析。 提出一个概念：【风险把控】 其实无论什么时候，商业都需要控制风险，把商业活动的风险降到最低。但这4个字，特别对于小卖家或者准卖家而言，却异常重要，因为，我们经不起风险。犹如大海中的一叶孤舟，一个海浪打过来，就消失不见，这种案例我看得太多了。 因此，要学会风险把控，把风险降到最低。 那么，接下来，就跟我一起看数据吧。 淘宝指数：https://www.doczj.com/doc/17977080.html,
先进去排行榜。注意这里面的信息，比如统计时间，还有排名类型，下面是搜索排行 【这里可以找到在暴增的关键词，关键词跟产品有关系，这个是一个入口。比如风衣，增长了约5倍，我们选择一个在增长中的产品，借助这个产品需求的增长，就相对容易做一些。】
看到的东西都要去搜索验证一下，因为，我们必须排除人为刷起的市场，如果我误入这种市场，可能会蒙受损失。原来，【风衣】这个词是淘宝的扶植词。没什么问题。 大家要注意，首先看到的是搜索排行，数据是对比上一周的涨幅。统计时间在右上角，这个要注意。 如果勤快的话，可以定期来收集数据，把数据贴到excel表格里面。步骤我演示一下，先把数据选起来，然后右击复制
淘宝数据分析的好方法 淘宝的数据分析一直走在电子商务的前沿，你知道淘宝是如何在大数据中做数据分析的吗？你想学会实用的数据分析方法吗？ 一、看数据分布 最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。例如李嘉诚来我们公司参观，这一时间我们公司办公室里的“平均资产”就会因为李嘉诚一个人被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办公室的人都是豪华游艇的潜在顾客，这自然是荒谬的。 可实际上，我们每天都在做着类似的判断，比如当我们听到说顾客“平均在线时间”是3分34秒，就可能根据这个时间来进行业务决策，例如设置“停留时间超过3分34秒为高价值流量”，或者设置系统，在用户停留了3分34秒还没有下单的话就弹出在线客服服务窗口。我们设置这些时间点的根据是“平均停留时间”，在我们的想象里，我们的每个顾客都有着“平均的”表现，停留时间大致都是3分34秒，可实际上真正的顾客访问时间有长有短，差别巨大：在一些数据中我们可以看得出来，访客平均停留在页面的时间非常的短暂，具体的也就是说，问需要在淘宝数据分析上面下工夫的，那么，究竟该怎么弄才能比较好的呢？这个就看个人是怎么想的了，这里也就不多说了。 再举一个例子，比如我们看到上个月平均订单金额500元/单，这个月也是500元/单，可能会觉得数字没有变化。可是实际上有可能上个月5万单都是400～600元，而这个月5万单则是2万单300元，2万单400元，5千单500元，5000单超过2500元——客户购买习惯已经发生了巨大变化，一方面可能是客户订单在变小（可能是因为产品单价下降，采购数量减少，或者客户选择了比较便宜的替代品），另一方面出现了一些相对较大的订单（可能是中小企业采购，或者是网站扩充产品线见效了）。——看数据分布可以让我们更容易发现这些潜在的变化，及时的做出应对。 二、拆因子 很多时候我们很难直接从数据变化中分析出具体的原因，这时可以考虑拆分因子，将问题一步步细化找寻原因。 例如网站转化率下降，我们要找原因。因为“转化率”=“订单”/“流量”，所以“转化率”下降的原因很可能是“订单量下降”，“流量上升”，或者两者皆是。按照这个思路我们可能发现主要的原因是“流量上升”和“订单量升幅不明显”，那么 下面我们就可以来拆解“流量”的构成，例如拆成“直接访问流量”、“广告访问流量”和“搜索引擎访问流量”再看具体是哪部分的流量发生了变化，接下来再找原因。这时我们可能看到说是搜索引擎访问流量上升，那就可以再进一步分析是付费关键词部分上升，还是自然搜索流量上升，如果是自然流量，是品牌（或者网站名相关）关键词流量上升，还是其他词带来的流量上升——假如
https://www.doczj.com/doc/17977080.html, 淘宝数据采集以及数据分析 在如今大数据时代，做电商运营越来越讲究用数据说话，从数据中挖掘市场机会，所以数据采集与分析是淘宝电商运营必Get的技能之一，下面由小编为大家介绍如何通过八爪鱼数据采集器，进行淘宝数据采集以及数据分析，分析市场的需求和趋势。 小编以“童鞋”商品作为样本，在淘宝天猫6000个童鞋商品中，选取了近30天销量排名前620的童鞋作为样本进行数据采集。 八爪鱼数据采集样本 时间维度：2018年8月4日——2018年9月4日 数据样本：天猫童鞋销量排名前620款（占天猫童鞋商品总数10.3%，总数为6000款） 数据字段：价格、商品名称、商品链接、店铺名称、店铺链接、月成交（笔数）、评价数、图片URL地址
https://www.doczj.com/doc/17977080.html,
https://www.doczj.com/doc/17977080.html, 八爪鱼抓取天猫Top 620销量童鞋图片 （免费下载安装包：图片批量下载工具-八爪鱼采集器插件，获取方式见文末）干货来了，以下是小编的分析结果。 1、价格影响 80%的家长选择100元以下的童鞋
https://www.doczj.com/doc/17977080.html, 从数据上看，销量Top 620的童鞋，产品价格集中在25-100元的价格区间，说明这个价格区间，最受家长欢迎，这个为商家在做新品研发、新品定价与成本考量中提供参考。
https://www.doczj.com/doc/17977080.html, 从数据上看，100元以下的产品占近30天销量的81%，50元以下的产品占近30天销量的56%。说明80%的家长偏向购买100元以下的童鞋产品。 经调研分析，主要原因有以下3点： 1、0-7岁小孩脚部发育快，换鞋频率高，一双鞋可能穿1-2个月，或3-6个月就要更换； 2、0-7岁小孩家长大部分属于80后、90后，工作收入属于中等平均水平； 3、孩子还有衣服、奶粉、早教等其他开支，相对于其他产品，家长偏向于在鞋子消费上节省开支； 运营建议： 在童鞋的新品研发、定价、宣传渠道、用户画像上需要考虑用户的年龄、收入、城市分布以及消费心理和消费能力。 2、季节影响 秋春季鞋款更好卖
淘宝数据分析工具 （超级数据） 一、超级数据——行业分析 实时了解行业整体销售概况和发展趋势，深入分解行业下品类、品牌和店铺的详细数据，为商家提供必不可少的市场数据。 1、统筹掌握行业市场销售概况 帮助淘宝卖家/品牌商了解行业整体销售概况，行业下热销类目、品牌、店铺与单品销售概览。 2、分解热销店铺数据，洞察爆款与趋势 分析热销店铺下的类目、品牌与单品销售数据与飙窜情况，提供一手数据情报。 3、监控类目变化数据，了解市场需求走向 统计哪些类目卖的好、哪些上升的快，并分析对应热销店铺、品牌和单品详情，帮助了解市场走向，学习前沿店铺。 4、定位品牌数据情报，寻找竞争/榜样店铺 帮助淘宝掌柜与品牌商搜索自身品牌销售情况，了解该品牌下热销店铺、类目和
单品详情。 5、知己知彼知天下，百战不殆 支持搜索定位，帮助用户做到知己（自身店铺、类目、品牌），知彼（对应竞争对手），知天下（行业数据，可查看多行业）。 6、不同品类属性分析，满足个性化需求 支持具体品类下的属性分析，更加深入具体的分析品类的详细数据，挖掘潜在信息。 二、超级数据——店铺运营 定向监控竞争对手，及时跟踪店铺、产品及运营活动情况，了解对手是如何实现销售增长，知己知彼方能百战百胜。 1、定向监控竞争/榜样店铺与单品详情 帮助淘宝卖家监控竞争对手销售数据、店内营销活动数据、淘宝官方活动数据，分析竞争单品详情。 2、掌握监控店铺业绩一手数据 了解监控店铺在特定时间段内的经营数据，包括店铺下的热销类目、品牌、单品、爆款潜力商品等情况；
3、分析监控店铺营销指标 统计监控店铺的店铺营销活动、官方营销活动、直通车数据、淘宝客数据、钻展数据、聚划算数据和上首页等营销活动数据，深入剖析其营销策略。 4、层层解剖监控单品，分析爆款原因 对监控单品的成交记录、上架时间、改价记录、改标题记录等进行统计分析，剖析其规律特征。 5、掌控单品推广活动情报 定位监控单品营销活动数据，帮助用户分析竞争/榜样店铺营销策略。针对性打击或定向学习，取长补短。 6、对比监控店铺与自身数据，知己知彼知天下 将用户自身店铺和监控店铺进行各项对比，优劣指标一目了然，方便用户针对性优化管理。 三、超级数据——价格监控 为品牌商和零售商及时监控产品在各网络渠道的销售价格，低于市场标准价给予及时报警，有效监管网络渠道价格体系。 1、一键搜索，批量监控