天猫店铺运营如何做数据分析？数据如何整理？
天猫店铺运营，当前也特别看重数据分析，因为，现在的数据化的运营也很广泛，大家开店也不像之前那样没有准备，面对竞争对手，必须要知己知彼才行，所以，如何做数据分析?就是接下来，我们会聊的内容。
一、天猫店铺运营如何做数据分析?
1、接待指标，该指标数据发生在售前，可再细化为：顾客接待数据、接待过滤数据、商品咨询数据、商品推荐数据。
通过分析某段集中时间、广告投放、活动上线后的顾客咨询数据，可得知自然咨询、广告投放效果、活动热度等信息，通过数据优化店铺运营、广告、促销等策略。
这些可以直观地告诉我们店铺接待人数、顾客感兴趣的商品，再结合最终是否成交可知店铺咨询转化情况等。
2、成交指标，该指标围绕销售类型、退款数据、商品、售后几个维度展开，包括销售数据、商品销售数据、退款数据、协助服务数据、预售订单数据这几项。
由销售数据分析可得，静默下单与咨询下单各自占比情况，以了解店铺顾客构成情况，辅助构建店铺用户画像，有助于更精准地挖掘潜在顾客群体。
从成交商品数据中，可知哪些是静默商品销售，哪些是咨询后客服商品销售，辅助做采购决策、优化各类服务条款，或经比较两类数据，在商品描述、图片标题上进行细致优化，提升店铺静默下单的比重。
3、流失指标，这部分是商家十分重视的数据，即将达成的交易白流失，十分可惜。商家可从询单流失数据、询单下单未付款数据、静默下单未付款数据三个维度进行分析，得出订单流失的原因。
顾客流失的原因有很多，比如产品影响，缺货/断色/断码、功能点无法满足、存在某个缺陷等;或受活动影响，顾客处在观望期未立即购买，活动力度未达预期等……
商家可从顾客对话句数、会话时长、商品类别等角度对流失用户群体进行分析，对对话句数多、会话时间长仍放弃购买的用户进行深入分析，得出流失的深层次原因，有助于优化产品、提升活动效果，减少流失用户。
4、服务指标，该部分数据未与客服转化直接相关，但也间接影响转化数据，包括接待质量数据、中差评数据、聊天记录。
二、天猫运营数据如何整理?
通过专门的软件来导出数据整理来进行分析。具体可以从这这4方面下手：
1、市场分析。走向以及已经目前市场的大需求。相信这一点对于大多数卖家而言都不必再强调了，因为做淘宝，也就是说做销售。
2、消费者分析。现在非常强调匹配精准的消费者，那么就需要在店铺运营当中对用户进行分析。主要是两个方面，一是分析商品匹配的消费者，二是分析进店的消费者，从而更好的优化店铺的宝贝实现更多的成交率。
3、竞争分析。主要是分析商品的竞争力，以及店铺在同行当中的竞争力。这样可以做到趋利避害极大的实现自己商品的价值和店铺的价格。
4、数据分析。可以帮助我们进行测款选款，以及测品等操作。同时数据分析可以让我们很好的进行店铺的优化工作。用数据反映店铺的真实情况。这样卖家才能对店铺数据定制出有效的方针策略。
天猫店铺运营想做数据分析，可以从，接待指标、成交指标、流失指标、服务指标上去入手，因为，每个指标其实都反应了成交的一个部分，只要能够找出这些指标中的问题，加以调整，其实，运营的成绩肯定会比之前更进一步的。
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