淘宝数据分析作业
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引言概述:淘宝作为中国最大的电子商务平台之一,每天产生大量的数据。
通过对淘宝数据进行分析,可以帮助企业了解消费者行为、产品销售情况、市场趋势等信息,并据此制定更有效的市场营销策略。
本文将深入探讨淘宝数据分析的相关内容。
正文内容:一、用户行为分析1.注册用户统计:统计淘宝平台的注册用户数量,并分析不同时间段注册用户的增长情况,为企业制定推广活动提供依据。
2.用户活跃度分析:通过分析用户在淘宝平台的活跃程度,了解用户的使用习惯和关注点,针对性的开展推广活动。
3.用户消费行为分析:分析用户的购物行为,如购买频次、购买金额、购买时间等,从而了解用户的消费特点,为用户推荐更合适的产品和服务。
4.用户转化率分析:分析用户从浏览商品到最终购买的转化率,找出转化率低的环节,并提出优化建议,提高转化率。
二、产品销售分析1.热销产品排名:通过分析销售量、销售额等指标,找出热销产品,为企业制定新品推广策略提供依据。
2.产品销售趋势分析:分析不同时间段产品销售的变化趋势,如季节性、周期性等,预测未来的销售情况,帮助企业进行库存管理和市场预测。
3.产品评价分析:分析用户对产品的评价,了解产品的优点和不足之处,为企业改进产品品质提供参考。
4.产品推荐系统分析:分析淘宝的产品推荐算法,了解如何通过推荐系统提高产品销售量和用户满意度。
三、竞争对手分析1.竞争对手销售情况分析:分析竞争对手的销售情况,如销售额、销售渠道等,找出竞争对手的优势和劣势,以及改进自身业务的切入点。
2.竞争对手产品分析:对竞争对手的产品品牌、定位、价格等进行细致分析,为企业制定差异化竞争策略提供依据。
3.竞争对手用户调研:通过分析竞争对手的用户行为和特点,开展用户调研,为企业定位目标用户和制定营销策略提供参考。
四、市场趋势分析1.市场规模预测:分析电子商务市场的发展趋势,预测市场规模的变化,为企业制定发展战略提供参考。
2.新兴市场分析:分析新兴的产品和市场趋势,发现新的商机和增长点,为企业拓展新市场提供思路。
淘宝数据分析报告模板一、简介淘宝作为中国最大的电子商务平台之一,每天都产生大量的数据,这些数据蕴含着宝贵的商业信息。
通过对淘宝数据的分析,我们能够更好地了解消费者行为、产品销售趋势等关键信息,从而为电商运营提供有效的决策依据。
本报告将对淘宝数据进行分析,并给出相应的报告模板,以帮助电商企业做出更明智的经营决策。
二、数据源和采集淘宝数据的采集主要通过API接口或数据抓取方式进行。
在这一步骤中,我们需要明确所需的数据类型,例如用户信息、商品信息、交易信息等。
合理选择数据采集工具和方法,确保数据的准确性和完整性。
三、数据清洗和整理在将淘宝数据用于分析之前,我们需要进行数据清洗和整理的工作。
这一步骤主要包括去除重复数据、处理空缺值、处理异常值等。
清洗和整理后的数据将更有利于后续的分析工作。
四、数据分析1.用户行为分析通过对淘宝用户的行为数据进行分析,可以了解用户特征、用户行为路径等信息。
根据用户浏览、购买、收藏等行为数据,可以分析用户偏好、购买频次、用户活跃度等指标,并进一步对用户进行分类,以便精准定向运营。
2.商品销售分析通过对销售数据的分析,可以了解商品的销售趋势、热门商品等信息。
可以分析商品的销售量、销售额、销售渠道等指标,并结合用户行为数据,找出销售量最高的商品类型、适宜的营销策略等。
3.交易数据分析交易数据是淘宝数据分析的重要一环。
通过对交易数据的分析,可以了解交易的时间分布、交易量变化趋势等信息。
可以根据交易数据分析顾客的购买习惯、购买力、交易地域等指标,并结合其他数据,优化供应链和物流管理。
五、报告模板以下是一个简单的淘宝数据分析报告模板,供参考:报告标题:淘宝数据分析报告报告日期:[填写日期]报告目的:[简要说明报告目的]一、用户行为分析1.用户特征分析a.用户性别比例及其消费金额分布b.用户年龄分布c.用户地域分布2.用户购买行为分析a.用户购买频次分布b.用户平均购买金额c.用户购买时间分布二、商品销售分析1.热门商品分析a.销售量排名前十的商品b.销售额排名前十的商品2.商品类别分析a.不同商品类别的销售量及销售额分布b.热销商品类别的用户偏好分析三、交易数据分析1.交易时间分布a.一天内不同时间段的交易量分布b.不同工作日和假日的交易量对比2.交易地域分布a.不同地域的交易量和交易额分布b.主要交易城市的用户特征分析六、总结与建议根据以上数据分析结果,对淘宝电商运营提出相应的总结和建议,如产品推广策略、用户细分策略、供应链优化等。
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,与去年同期比照情况,以下为大家介绍淘宝数据分析模板文章,欢送大家阅读参考!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)同期比照情况。
通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与方案的差距。
2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期比照情况。
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缺乏。
3、营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析、与去年同期比照情况,有无节约控制本钱费用。
这里的各项费用是指:员工本钱、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、与去年同期比照。
“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、与去年同期比照。
“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、库存构造、库龄情况、周转天数,与去年同期比照分析。
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比照情况分析。
淘宝⽤户⾏为分析(数据分析实战项⽬python+SQL+tableau)⼯具:python、MySQL、tableau数据来源:https:///dataset/dataDetail?dataId=649&userId=1⼀. 项⽬背景1. 项⽬概览:UserBehavior是阿⾥巴巴提供的⼀个淘宝⽤户⾏为数据集,⽤于隐式反馈推荐问题的研究。
该数据集包含了2017年11⽉25⽇⾄2017年12⽉3⽇之间,有⾏为的约⼀百万随机⽤户的所有⾏为(⾏为包括点击、购买、加购、喜欢)注:隐式反馈推荐问题(推荐系统中⽤户对物品的反馈分为显式和隐式反馈,显式反馈 (如评分、评级) 或单⼀的隐式反馈 (如浏览、点击、加⼊购物车)。
隐式反馈推荐是推荐系统通过对内容和⽤户⾏为的分析,建⽴适当的模型,帮助⽤户从海量的数据中找到⾃⼰感兴趣的内容。
推荐系统中⽤户的⾏为反馈包括显式反馈和隐式反馈,隐式反馈信息在推荐系统算法中被⼴泛应⽤。
隐式反馈体现着⽤户的兴趣爱好,对隐式反馈信息的挖掘有助于提⾼推荐系统的效果,以更好地设计推荐系统)。
2. 数据来源与理解数据来源:阿⾥巴巴天池 https:///dataset/dataDetail?dataId=649&userId=1数据集介绍:⽂件名称说明包含特征UserBehavior.csv包含所有的⽤户⾏为数据⽤户ID,商品ID,商品类⽬ID,⾏为类型,时间戳字段说明:列名称说明⽤户ID整数类型,序列化后的⽤户ID商品ID整数类型,序列化后的商品ID商品类⽬ID整数类型,序列化后的商品所属类⽬ID⾏为类型字符串,枚举类型,包括('pv', 'buy', 'cart', 'fav')(注:'pv'--商品详情页pv,等价于点击;'buy'--商品购买;'cart'--将商品加⼊购物车;'fav'--收藏商品)时间戳⾏为发⽣的时间戳数据集⼤⼩:注:源数据数据量超过1亿,截取100万条数据进⾏分析维度数量⽤户数量987,994商品数量4,162,024商品类⽬数量9,439所有⾏为数量100,150,807⼆. 分析⽬的通过对2017年11⽉25⽇⾄2017年12⽉3⽇之间的⽤户⾏为数据分析,为客户提供更精准的隐式反馈推荐,提⾼⽤户忠诚度,提⾼商家的成交转化率。
淘宝网店数据分析
随着网络技术的不断发展,网络购物已成为人们购买商品的重要方式,其中,淘宝网购物是主流网购方式之一。
在淘宝网,人们的购物记录会被保留在网站数据库内并可被网店老板获得。
通常,网店老板会关心顾客的购物习惯,想知道:“什么商品组或集合会被同一顾客购买”。
他们可以把这些“同类商品”相互关联在网页内,以便于顾客浏览商品,引导顾客消费,进而增加销量。
现在,某大型淘宝网店提供了一段时期内所有顾客购买物品的清单和相应商品的利润,需要你们解决如下问题
问题1Data1中的数据显示了该网店一段时期内4624名顾客对999种商品的购买记录,表格中每一行代表一个顾客的购买记录,对应购物次数的数字代表了其购买商品的网店内部编号。
请建立数学模型,定量描述网店中多种商品的关联关系(被同一顾客购买)的密切程度。
问题2根据你们在问题1中建立的模型,寻找一种快速有效的方法能从Data1中的数据分析出哪些商品是最频繁被同一顾客购买的。
网店老板希望得到尽可能多的商品频繁被同一顾客购买的信息,所以你们找到的最频繁被同时购买的商品数量越多越好。
例如:如果商品1、商品9、商品394在4624个购物记录中同时出现了328次,则可以认为这三个商品同时频繁出现了328次,商品数量是3.问题3Data2给出了这999种商品对应的利润,请根据你们在问题1、问题2中建立的模型,给网店老板写一份不超过一千字的报告,给出一种促销方案,使该淘宝网店的效益增大。
第1篇一、报告概述随着互联网技术的飞速发展,电商行业逐渐从传统的图文展示向视频直播转变。
淘宝直播作为国内领先的电商平台之一,其直播业务的发展速度和影响力都十分显著。
本报告通过对淘宝直播大数据的分析,旨在揭示淘宝直播的发展趋势、用户特征、内容偏好以及潜在的商业价值,为电商平台、内容创作者和品牌商家提供有益的参考。
二、数据来源与方法1. 数据来源:本报告所使用的数据来源于淘宝直播官方平台公开数据、第三方数据分析平台以及相关行业报告。
2. 数据处理方法:通过对数据的清洗、整理和统计分析,结合行业知识,得出以下结论。
三、淘宝直播发展现状1. 用户规模:截至2023,淘宝直播用户数已突破8亿,其中活跃用户数达到3亿。
用户规模持续扩大,直播已成为用户日常生活中不可或缺的一部分。
2. 直播时长:2023年,淘宝直播总时长超过100亿小时,同比增长30%。
用户在直播平台上的消费时间不断增长。
3. 直播场次:2023年,淘宝直播场次超过1000万场,同比增长40%。
直播已成为商家推广、品牌宣传的重要渠道。
四、用户特征分析1. 性别比例:女性用户占比更高,达到60%。
男性用户占比40%,表明女性用户对直播内容更感兴趣。
2. 年龄分布:18-35岁的年轻用户占比最高,达到70%。
这一年龄段的用户对新鲜事物接受度高,消费能力较强。
3. 地域分布:一二线城市用户占比超过50%,三四线城市及以下用户占比40%。
随着直播的普及,三四线城市用户增长迅速。
4. 设备偏好:手机端用户占比超过90%,成为淘宝直播的主要观看渠道。
五、内容偏好分析1. 品类分布:美妆、服饰、家居、食品等品类在直播内容中占比最高,分别达到30%、25%、20%、15%。
2. 直播形式:带货直播占比最高,达到70%。
互动直播、教育直播、娱乐直播等占比分别为20%、10%、10%。
3. 主播风格:亲和力强、专业性强、幽默风趣的主播更受欢迎。
其中,亲和力强的主播占比最高,达到60%。
背景:某店主想知道自己行业对手(产品)的情况,想通过分析了解一些经营指标对于对手销量的影响等。
于是决定使用R语言的rattle包处理淘宝数据。
数据理解:通过技术手段将淘宝搜索销量排名的数据爬抓下来(共100页,4000条观测值),数据抓取下来就是以销量降序排序的。
经过分析,决定进入分析模型的主要字段有:价格:有效数据>=0.01(元),指折扣价(淘宝有原价和折扣价之分),是指卖家在原价基础上打折后的实际卖价;收藏量:有效数据>=0,指某个宝贝被买家收藏的次数,收藏量越大代表买家对该宝贝有浓厚的兴趣;邮费:有效数据>=0,指买家需要支付的运费,卖家可以决定是否包邮(包邮=邮费为0);30天成交量:有效数据>=0,指某个宝贝30天内出售的件数;已评量:有效数据>=0,指买家下单收货后,对该宝贝进行评价的次数;好评率:有效数据0-100%,卖家好评率=所有计分的卖家收到的好评数/所有计分的卖家收到的评价总数,这代表买家对其产品和服务综合的认可情况;描述分(宝贝与描述相符):有效数据1-5,DSR(动态评分)中的其中一个服务指标,由买家评价时自愿打分,最低1分,最高5分;服务分(卖家的服务态度):有效数据1-5,DSR(动态评分)中的其中一个服务指标,由买家评价时自愿打分,最低1分,最高5分;发货分(卖家发货的苏苏):有效数据1-5,DSR(动态评分)中的其中一个服务指标,由买家评价时自愿打分,最低1分,最高5分;平均退款速度:有效数据0-100%,当买家申请退款时,卖家退款给买家的时间间隔。
此项为逆指标,越小越好;近30天退款率:有效数据>=0,近30天退款率=近30天退款笔数/近30天所有交易笔数;近30天投诉率:有效数据0-100%,近30天投诉率=近30天内发起且成立的投诉笔数/近30天所有交易笔数;上架天数:有效数据>=0,代表该宝贝上架的时间长短。
数据准备:将数据导入R,并读入rattle进行数据挖掘。
淘宝大数据分析报告淘宝作为中国最大的电子商务平台,每天都会产生海量的数据。
这些数据包含了用户的浏览、点击、购买等行为,对于淘宝来说,这些数据就像是一座宝藏,蕴藏着丰富的商业信息和用户行为规律。
因此,对淘宝的大数据进行分析,可以帮助平台更好地了解用户需求,优化商品推荐,提升用户体验,从而实现商业增长。
首先,通过淘宝大数据分析可以洞察用户的行为习惯和偏好。
通过对用户的浏览、点击、收藏、购买等行为数据进行分析,可以发现用户在购物过程中的偏好和习惯。
比如,哪些商品更受用户欢迎,用户在购买某类商品时更看重哪些因素,用户的购买决策是受什么因素影响等。
这些信息对于商家来说非常宝贵,可以帮助他们更好地了解用户需求,优化产品设计和营销策略,提升销售额。
其次,淘宝大数据分析可以帮助平台优化商品推荐系统。
通过对用户的浏览和购买历史数据进行分析,可以建立用户画像,了解用户的兴趣爱好和购买偏好。
基于这些信息,淘宝可以为用户提供个性化的商品推荐,提高用户的购买转化率。
同时,通过分析商品的热度和趋势,可以帮助商家更好地了解市场需求,调整商品的供应和定价策略,提高销售效益。
另外,淘宝大数据分析还可以帮助平台提升用户体验。
通过对用户行为数据的分析,可以发现用户在使用淘宝平台时遇到的问题和痛点,比如页面加载速度慢、搜索结果不准确、购物流程复杂等。
基于这些信息,淘宝可以优化平台的用户界面和功能设计,提升用户的使用体验,增强用户的黏性和忠诚度。
总之,淘宝大数据分析对于平台和商家来说都具有重要意义。
通过对海量的用户行为数据进行深入分析,可以帮助他们更好地了解用户需求,优化商品推荐,提升用户体验,实现商业增长。
随着大数据技术的不断发展和深化,相信淘宝在大数据分析领域会有更多的突破和创新,为用户和商家创造更大的价值。
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1丶了解淘宝活动平台的特性,同时分析自己店铺的定位和产品优劣势,根据营销阶段需求选择合适的平台报名2丶关注淘宝活动信息,通过官方帮派丶官方论坛和类目群了解相关的活动信息,积极配合小二的活动需求报名3丶充分利用免费推广资源,高效率配合小二组织活动,达到双赢的合作形式,争取下次的活动机会.然后通过二次营销增加老客户回头率和新客户的加入。
电商平台推广与数据分析习题(含参考答案)一、单选题(共49题,每题1分,共49分)1.关于网店质量分析,下列说法不正确的是()A、店内好评率、差评率影响网店质量B、网店每日SEM推广费用的多少,不直接影响网店质量C、网店每日SEM推广费用的多少,直接影响网店质量D、网店整体交易转化能力与店内商品交易转化能力影响网店质量正确答案:C2.拆解拓展是搜索系统根据对用户输入关键词进行拆解之后,对()的改写和拓展,以此来获得更丰富、体验更好的搜索结果。
A、属性词B、长尾词C、品牌词D、核心词正确答案:D3.以下不属于信息流广告特点的是()A、原生体验B、成本低廉C、互动性强D、算法推荐正确答案:B4.以下说法正确的是?()A、广告的质量得分可以在账户内查询到B、新建广告时应该设定较高的出价,以便在上线之初积累较好的数据表现,提升广告质量得分C、广告投放一周后即使曝光量、点击率表现都很好,广告创意也必须更新一次D、新建广告时应该设定较低的出价,避免上线后消费太多正确答案:B5.如果推广目标是以较少的预算,在短时间内获得高展现,提升品牌的公众认知度,那么可以选择日均展现量高,同时()的图片广告位进行投放。
A、点击单价高B、转化单价高C、点击单价低D、展现单价高正确答案:C6.下列关于SEO优化的说法不正确的是()A、做好SEO优化有助于提升店铺的总体流量B、SEO可能会降低付费推广的转化率和推广效果C、SEO优化流量的变化趋势和直通车推广流量的变化趋势是正相关的D、SEO优化与付费推广是相辅相成,互相促进的正确答案:B7.关于关键词搜索广告的描述不正确的是()。
A、不可以随时修改关键词B、无点击不收费C、用户搜索到广告主投放的关键词时会展示D、针对性高正确答案:A8.淘宝直通车标准计划下的推广单元,最多可以添加多少个关键词?()A、2000B、500C、200D、1000正确答案:C9.要想获知来店客户感兴趣的宝贝;可以通过什么方式得到? ( )A、查看旺旺对话框中客户当前浏览的宝贝B、查找客户的访问轨迹C、对客户访问轨迹进行跟踪查看其浏览宝贝频次D、以上答案皆正确正确答案:D10.以下不属于SEO范畴的是()A、将美团店铺自然搜索排名提高B、优化淘宝直通车主图C、将淘宝的商品自然搜索排名提高D、优化速卖通商品属性正确答案:B11.以下哪个选项不属于店铺中的页面管理( )A、宝贝列表页B、店铺标签页C、店铺基础页D、宝贝详情页.正确答案:B12.某卖家设置的人群出价中的智能投放为1.5元,在展示位置中已买到的宝贝溢价为20%,夜间22:00以后折扣为80%。
店铺流量下滑的问题分析案例背景店铺背景淘宝店铺郎臣母婴主要销售儿童米粉和中老年人米粉,2018年5月9日开始店铺流量在逐渐下滑,销售额也在不断下降,商家非常着急,进而进行分析原因,并愿意采取相关措施解决问题市场背景经过生意参谋-运营视窗-访客分析分析同行同层优秀的访客波动并不大产品背景产品无论是推广设置还是主图详情都没有改动案例分析流量下跌端口分析经过生意参谋-流量分析下滑的流量端口有手淘问大家下降25.75%手淘搜索下降25.23%淘内免费其他下降9.35%购物车下降7.41%手淘旺信下降2.5%直通车下降16.52%影响店铺流量的因素分析外部因素活动因素季节因素竞争对手因素自身因素近期店铺处罚违规情况店铺层级情况售后指标情况退货纠纷率情况动销率情况滞销率情况主图详情页近期有无修改情况店铺人气情况主营占比情况旺旺在线时间及相应速度情况付费推广情况外部因素活动因素在5月份有5.1国际劳动节,商家针对此节日做了相关促销,也有一定的效果,但是活动结束后流量掉的厉害,同层级优秀商家却没有明显波动运营视窗使用前提---店铺数据层级需在三级及以上这样店铺层级同行同层优秀数据才有参考意义正常情况活动后有一个都会有一个流量低谷,只是该店铺流量下滑幅度明显大于同层同行优秀;季节因素行业一年四季整体发展水平较稳定,其中秋季9、10月份销售旺季,春季3、4月份又是一个小旺季,除了春节其余时间销量比较平稳此时该店铺正处5月、6月、7月和8月的相对销售小淡季销量受到一定影响竞争对手因素同层优秀商家流量波动变化不大同层同行优秀的商家流量很稳定,流量波动越大的商家,越容易出现运营问题,同时也说明运营存在问题;竞争情报:流失店铺分析竞品店铺流量情况竞店的流量也在下滑,说明行业因素造成的竞店的流量不跌反而在涨,说明本店铺流量被抢竞店分析:付费工具竞争情报:竞店配置和竞品配置市场行情专业版:行业粒度和产品粒度以上两种方式分析出竞品流量变化和产品引流情况竞店分析:免费工具生意参谋-运营视窗-访客数分析同行同层优秀流量分析出行业大致情况,数据不如前两者分析的精确但有参考意义经过分析行业数据也在下滑只是我们的数据下滑幅度更大些竞店进店分析竞店店铺重新装修且主图及详情页做了优化竞店店铺同款设置了套装应对措施模仿竞店优化主图及详情页模仿竞店组合套装且做其它优惠如发优惠券等外部因素小结:影响店铺流量下跌的外部因素同行竞品活动促销的影响同行竞品主图详情优化的影响整个行业受季节的轻微影响自身因素店铺处罚情况店铺近期有无处罚情况,如果有就会影响流量经过分析该店铺近期无违规管控纪律,唯一管控纪律是去年的,无扣分店铺层级情况店铺层级还处在第三层级排名变化不明显店铺层级下跌的话流量会随着店铺层级的下跌而下跌的,该店铺没有存在这种情况售后指标情况店铺售后指标店铺动态评分(DSR)三项评分与访客量曲线很相似都是倾斜下滑趋势由此可知店铺访客逐渐下滑肯定与售后有关系经过分析该店铺客服是外包,客服服务态度较差,营销话术不会运用产品详情页描述不准确售后指标情况店铺退款率不断升高,更能说明产品售后产品描述有问题售后指标情况经过分析该店铺客服是外包,客服服务态度较差产品详情页描述不准确商家处理中差评方式方法有问题发现中差评后处理不及时或者没有让顾客修改为好评的意识中差评在30天内可删除或者修改为好评登录“我的淘宝”—“信用管理”—“评价管理”—“给他人的评价”进行修改案例中的中评是顾客无意间给出,如果电话联系客户修改很容易修改退货纠纷情况生意参谋-纠纷数据分析可知店铺近30天退货率4.4%略高于行业平均值近30天退款速度1.1慢于主营类目均值1.0应对措施加快退款审核速度及时处理退款通过修改产品详情页,准确描述产品属性,做好售后服务,减少退款订单,降低退款率纠纷数据超过行业水平,不仅会影响自然搜索还会限制参加官方活动;动销率情况动销率=有销量的宝贝/在线销售的宝贝动销率80%是及格线,90%是优秀,100%是最好,50%以下直接影响你的店铺流量经过分析该店铺近30天的动销率是100%滞销率情况滞销率=滞销商品数/全店宝贝数淘宝对滞销商品定义:近90天,无编辑、无浏览、无成交的商品。