您是哪一類店家？ 

     發現一個問題，市面上被稱作“數據分析”的工具很多，很多人是為了數據分析而買了這樣一個軟件，結果常常是用了幾天就放在一邊了。

         各種數據 看不懂 有木有 ！ 

數據的三個層次：

數據統計：將大量原始數據呈現在我們面前。

數據分析：通過多原始數據的分析提煉，對現狀進行評估比較，發現問題解決問題。

數據模型：也就是數據挖掘，數據建模，利用數學函數尋找數據中的內在規律，進行預測。

店家的四種類型：

您是直覺型店家？還是分析型店家？

                      ————————是這樣割的么————————

以下是我參考使用過的一個最基本的解決方案模型。分享之

讓店鋪提升效率只需四步

任何一個可靠的決策的誕生都是有一個過程的：

第一步 確定：確定想要解決的問題是最首要的任務。對于大部分的店鋪來說，最想要解決的問題就是：我們要提升店鋪銷售量。

第二步 分解：從邏輯分析的角度講：將確定的問題分解成更具體的小問題是最有效的方法。會影響店鋪銷售量的因素有很多：店鋪屬性（級別，裝修），流量，流量轉化率，回頭客，客服，售后服務，產品本身屬性（價格，產品圖片），物流成本，物流質量等等。

第三步 評估：用你亮晶晶的大眼睛發現有意思的變量，對這些關鍵變量進行逐一的分析，比較，假設，評估。對于數據的動態分析和靜態比較等。

第四步 決策：得出最終決策。比如，將那個銷量提升的產品放到首頁，鏈接相關其他產品，這樣促進了關聯銷售和首頁轉化率。

這樣的決策是根據數據分析得來的。數據的不穩定性告訴我們要進行周期性的數據分析。

                      ————————難道是這樣割的————————

關于尋找潛力爆款的簡單分析過程

下面這家店是一家運動品商店，先看數據吧！

開始分析

確定：增加銷售額

分解：

1、店鋪首頁成交比例占全店比例較小

2、成交金額與拍下金額存在很大差距

3、熱賣寶貝與人氣寶貝不一致，有打造爆款的潛力

評估：

思路

首頁轉化率低 --因為-- 客戶無法在首頁馬上找到想要的寶貝 

客戶拍下后不成交  -- 因為-- 價格，客服，關聯銷售    

熱賣寶貝與人氣寶貝不一致 -- 因為 --  沒有好好利用流量或者轉化率高的商品卻沒有流量優化

        所以 --- 優化首頁，確定潛力寶貝打造爆款，以單品引來大批流量帶動全店銷售額增加

 

    觀察下面的兩個圖，很明顯，流量最大的寶貝300+，首頁上并沒有顯示出來這一優勢，成交寶貝只有一個

 

然后我們分析一下熱賣寶貝和人氣寶貝到底是誰出了問題？

按照下面的方法把這兩個寶貝進行個性化分析

   很快，我們發現者兩種寶貝哪一個的表現更優了，第一個寶貝就是我們想找的潛力寶貝！我們可以優化他的各種屬性，然后等著流量滾滾來吧！

                 ————————要不這樣割一下看看————————

總結

1 每個行業都有各自行業的特點，了解細分行業的市場份額，了解你的競爭對手是誰，了解對手的銷售情況，了解客戶的相關數據。數據就是流量，流量帶動銷量，銷量提升效益！

2在進行決策的過程中，將問題分解的越細小，就越容易接近最優決策。

3 知道的相關信息越多，了解的越具體，做出的假設越少，對自己的決策就會越有把握。所以數據來源和數據展現的方式也很關鍵

4 模型只是參考，在運用的時候要靈活，不要太糾結于流程。我不保證這個模型可以適用于任何問題，比如某些奇葩坑爹超級無敵變態的惡心問題，但是一般的問題還是可以應付的。