作为一个运营如何分析天猫后台数据

Hydra网站上有很多关于电子商务数据分析的文章，其中提到了数据分析的过程和方法。今天我们来整体盘点一下，如何综合分析天猫门店的数据。

综合分析的第一步:日数据(基础)

日常数据需要注意三个部分。第一部分:流量相关数据:IP、PV、上线时间、跳转率、新用户比例；第二部分:订单相关数据:总订单、有效订单、订单效率、总销售额、客户单价、毛利、毛利率；第三部分:转化率相关性:订单转化率和支付转化率。

原因:目前已经实现了基本的WEB版数据分析系统，即可以计算销售、销售额、利润率、存储和销售等数据。“天猫”平台的商家与平台后台对接，可以根据“下单”的一些数据做一些数据分析。做数据分析的时候要注意，库存管理的后台已经完成，商家可以借助平台后台直接设置各种公式，这样商家就可以直接导出完整的数据报表。

综合分析第二步:周数据分析(核心)

因为用户下单和付款的时间不同，在分析数据的时候分析一周的数据并不准确。分析一周的数据主要是将最近一周的数据和上周的数据进行对比，比较各个数据的变化，从而分析不同时期的销售变化，确定下一步的运营计划。这里需要注意的是，本次数据分析需要关注的数据有:跳出率、回头率、访问深度比。

综合分析的第三步:用户分析

用户分析主要是分析成员的变化，需要从三个方面来分析。第一部分:成员分析。这个分析需要分析新成员的注册率，新成员的购买率，成员总数的变化，所有成员的购买率。第二部分:会员购物状况分析。这个分析重点是每周新会员数量是否增加，新会员的购物比例是否达标，即购物比例是否高于整体购物水平，因为如果注册会员和新会员的购买率比较高，可以采用引入新会员注册的方法来增加销量。

运营的工作其实一方面是做外部工作，增加门店的销量，增加门店的转化率。另一方面，提高回购率是内在力量，也就是想办法增加客户的回购次数。