數據分析一直是賣家們必學的內容，學會數據分析，給予最好的運營方案，避免自己在開店的過程中走太多的彎路，所以我們這一系列的內容就是想告訴新手賣家們該如何來做相應的數據分析，這一系列的文章會比較初級，一步一步循序漸進地教大家數據分析，想要學習的賣家們一定要持續關注，肯定會有不小的收獲的。
小賣家需要做數據分析的這幾個理由：
（1）淘寶平臺越來越成熟，競爭越來越激烈，粗獷的競爭方式開始向精細化競爭轉移，所以這時候，必須需要進行數據分析，需要精細化運營，不管你是大賣家，還是小賣家。而以前小賣家可能更多的精力會關注在其他的方面，比如說自然搜索、刷單、報活動等等。
（2）淘寶的千人千面策略，要求所有的店鋪只有進行數據分析，才能找到最有效的競爭范圍，才能找到最精準的目標顧客，最直接的競爭對手。
（3）太多人對數據分析有“敬畏感”，覺得需要專業的方法，需要專業的工具，需要復雜的數據處理模型，其實不是的，只要你愿意做，都可以。
所以，我們的文章是比較初級的，可以給開店小白很多的提示，今天就先給大家做一個關于數據分析一些知識的普及，很多時候，我們被一些復雜的概念，被一些復雜的模型騙了，其實，數據分析是很簡單的事情。
1、數據分析所需要數據的兩個渠道來源
想要做數據分析，必須得有數據來源。說到這個的時候，大家想到的第一個來源就是淘寶賣家服務市場的各種軟件，比如最常提及的生意參謀等。另外一個渠道很多人會忽略，但是我覺得反而會更重要（別人不愿意做的，沒有掌握的數據，你掌握了，那么對你來說，是不是機會就要更多了呢？），那就是自己去搜集數據，根據你自己的實際需求，自己去抓取數據（這里，如果你有一定的技術能力，你可以自己開發個小軟件啥的去抓取，否則就手動抓取，雖然費事兒，但是物有所值）。
舉個簡單的小例子：
看這些活動，有很多，當然，有免費的，也有收費的，我們先不管這個。先說，你想不想上這些活動？廢話，誰特么不想了，掏搶購、天天特價、淘金幣、清倉等等，從很多角度來講，這些活動不但可以錦上添花，有的甚至能雪中送炭的。但是悲催的你有沒有發現：很多活動很難報上（前提哪怕是你符合了條件也很難報上），狼多肉少！所以就開始靠運氣了，運氣好的就上了，運氣不好的就不上了。
于是，還有兩個很悲催的衍生物：一個是大家開始瘋狂的去找所謂的各種活動必上的秘籍；一種是有人專門說了，保證你上活動，不上活動不收費。至于第一種，我先告訴你：不同的店鋪基礎、不同的類目，上活動所需要的條件（非淘寶官方說的條件）是不一樣的，有的甚至區別很大，怎么辦？所以大神告訴你的方法和秘籍，人家有用，你卻不一定有用，所以別總是吐槽大神是騙子，是不合適而已。
至于第二種衍生物，那種所謂的活動必上，他們會美其名曰的告訴你：有內部的小二資源。好了，我告訴大家：90%以上不靠譜（這比例可能說小了），不管是人工審核還是機器審核，省省吧，毛線資源啊！那些小二的業績壓力很大的，你覺得有多大可能為了你那點兒錢丟了自己的飯碗？
那他們怎么玩兒？確實有人過了啊，不過確實退錢啊！好的，我給你講個小故事，你就知道了：有一個江湖術士，賣一種神藥，孕婦吃了保證生男孩，并且吃的時候不用給錢，省了男孩后再給錢，收的很貴，2萬塊錢一顆。你吃了，生個女孩，你直接不去給錢，但不會說啥（一般不會）；生了個男孩，開開心心的給了2萬，逢人便說，這個老中醫真牛逼，吃了真生男孩了。
聽明白了么？玩兒的是概率，生男生女理論上來講，各自50%的概率，也就意味著，老術士，每賣一顆藥丸兒（沒準就是糖豆，成本5分錢），凈賺1萬元。那些說有什么活動資源，包你上活動的，玩兒的就是這個。
那是不是意味著我們報這些活動的時候，都只能看運氣，看概率了呢？是看概率，但是你確實可以通過自己的努力讓這種概率提高，好了，我們看怎么做。隨便找個活動吧，比如說“淘搶購”。
我們都知道基礎條件要符合，但是有沒有一些特殊的“潛規則”可以挖掘出來呢，當然有，答案就是“歷史數據”，放心，分析歷史數據一定是沒有錯誤的。你可以不可以連續跟蹤一周，把所有上了淘搶購（你自己所屬類目）的寶貝都分析一下，需要統計哪些數據呢？這個很關鍵，就是數據的選取，其實很簡單，首先是你能看到的數據，其次是對你的分析有用的數據。
那么我們再分析，對于這些活動而言，因為資源位的稀缺性，所以淘寶肯定要追求的內容就會包括：符合市場需求、新鮮的東西、單坑產出最大的東西。那你需要的數據就可以出來了：銷量、收藏、折扣率、好評率、圖評率等等，再加上DSR評分等一些指標，相信我，你肯定可以找到規律。啥？你問我咋弄，別著急，慢慢來！而這些數據，就是你自己去抓取了，抓到數據整理起來再進行分析。
2、關于數據的對比問題
做數據化運營，一定要有對比，有橫向的比較（跟你的競爭對手比），還有縱向的比較（跟你以前的數據比），所以你的店鋪數據好不好，從搜索引擎的角度來看，你是必須要對比分析的，那么，這就涉及到了一個對比參照物的問題。
（1）跟最直接的競爭對手去比
注意，我這里面提到的非常精確：最直接的競爭對手。你是做低端男款T恤的，都是19.9包郵那一類的，這類消費者對折扣很看重，那么你就很想知道，自己在一個什么樣的折扣是最受歡迎的（被搜索引擎歡迎以及被消費者歡迎）。那么，問題來了，哪些商品是你需要統計的呢？
看紅框里面，你要干的第一件事兒，就是去界定你的競爭范圍，然后再去提取數據并進行數據分析，比如，你需要先把所有的26塊錢（銷售價格）以上的T恤全部PASS掉，因為他們不是你的競爭對手。同樣，你需要把最直接的競爭對手通過其他的元素也要先篩選出來，價格、重要屬性、甚至是品牌（如果消費者購買，品牌的影響因素很重要的話）。
比如，你不用拿韓版去跟歐美范的比。
（2）看數據一定要看趨勢
我們店鋪里面幾乎所有的數據都是動態變化的，而我們又知道這些數據是會影響商品的自然搜索排名的，像什么收藏率、加購率、轉化率、點擊率等等等等。那么是不是意味著這些數據每一次上升或者下降的時候都要帶來排名的上升或者下架，進而影響自然搜索流量的增加或者減少呢？用腳趾頭想一下，也不會！為什么？那不得把搜索引擎累死啊！搜索引擎看什么？他看的一定是趨勢，在某一段時間內，你的相關指標是不是持續的上升或者下降（異常的、或者大幅度的上升或者下降除外），如果持續的上升或者下降了，那么就會影響商品的自然搜索排名了。
所以，總有人問我：我的店鋪自然搜索流量莫名其妙的就減少了，也沒有刷單，也沒有違規，咋回事呢？其實，這時候就是因為你沒有做數據的監控分析，如果你能夠把一些重要指標監控起來，關注整體趨勢，當發現持續下降的時候，立刻進行處理，這種情況99%是可以避免的。
什么是數據分析？數據分析不是你非得牛逼到發現“啤酒尿布”的大神規律，那畢竟是少數，淘寶運營當中的數據分析就是隨時看著一下店鋪的主流數據，并能夠發現異常。
（3）你的店鋪數據一定要進行縱向比較
在新品期的時候，第一周的時候，給了你2000的流量，結果你做的還不錯，轉化率做到了1.8%，超過了同層級的行業均值；然后在第二周的時候，除了自然搜索，還通過其他渠道給你補充了一些流量，正常來說，轉化差不多。好了，如果在第二周的時候，你還能把轉化率做到1.8%左右（甚至要更好），那么第三周，你的自然搜索流量還會要增加。
但是如果遺憾的是，你的轉化率下降到了1%左右，那么，第三周你據等著崩潰吧：自然搜索流量大幅度下滑。為什么？因為你消化流量的能力不行了啊。所以，你的店鋪數據是一定要進行縱向比較的，我在后面的分析當中會給大家提供很多方法和技巧，如何去進行縱向的對比，并且在縱向對比的時候，如何去T除異常數據，讓分析結果更真實。
3、關于異常數據的問題
其實不管是線上還是線下，總會有一些特殊情況，導致一些異常數據的出現，而這些異常數據，在我們進行數據分析的時候是必須要T除的，否則會影響結論的準確性。給大家講兩個例子：
應該是在13年的時候，我的一個朋友，在上海做的一個零食天貓店。平常的時候，每個月的銷售額大概在10萬塊左右（做的很一般），結果突然有一個月，整個店鋪的業績做到了20萬，整整翻了一倍，這建立的基礎是沒有進行任何推廣。所以運營總監在月底的時候就跟集團老大大肆邀功請賞，集團老大也傻巴啦幾的給電商團隊分了1萬的紅包。但是從那個月后，這個店鋪的業績又持續的回到了10萬左右的業績。那個月到底發生了什么？
原來在那個月的時候，央視《舌尖上的中國》有一期節目介紹了一款上海本地的特色美食：烤豬蹄。結果在那個月的時候，非常多的人都去淘寶上搜索“上海烤豬蹄”，而恰好他們這款產品的優勢比較明顯，賣的也還可以。結果在那個月，幾乎增加的10萬銷售額全是這個烤豬蹄。這就是異常數據，是必須T除的，因為如果沒有舌尖上的中國這個特殊的情況，他們依然會是10萬左右的銷售額。
還有一次，我指導的一個店鋪，有一個月的銷售額跟上個月相比，下降了將近10%，這個比例是真心不小的。因為各項投入基本都沒有變化，甚至自然搜索排名也沒有什么變化。那問題出在哪里呢？我把兩個月的數據調出來，發現一個問題：
上個月的時候，有四個周六日，可是這個月的時候，恰好有5個周六日。而通過分析這個店鋪的成交狀況，我發現周六日是他們成交的低谷，沒錯，這10%的下降至少有其中的8%左右，是這樣帶來的。也就是說，實際上這個店鋪的業績沒有什么問題。因為5個周六日，這屬于跟上個月對比的異常數據。
4、關于數據分析工具的問題
用什么分析數據？EXCEL，就是這東西，很簡單，EXCEL的功能是很強大的，在這個系列文章當中會給大家提供很多的關于EXCEL的運用技巧，但是一些基礎的技巧可能就不會跟大家說了，實在不會的，去百度。
精彩還在繼續，大家一定記得關注，你將會學到更多有用的知識！
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