先扯淡閑話，本人學計算機出身，有幸進入這個用程序來支持數據分析的電子商務公司。在公司常說的一句話：以市場為導向，用數據說話。說個題外話，剛看到這篇文章——車品覺：電商數據驅動仍在初級階段，鏈接：http://www.ebrun.com/20110816/31434.shtml。表示對自己鼓勵一下！在扯淡派代上搜索量子，干貨9篇，總共45篇，20%干貨占比；搜索數據，120篇左右干貨，總共630篇，接近20%干貨占比。結論自己想…
Lz.taobao.com，這個量子官方的，每天登陸就有100積分，2K積分就能換一個月使用權，誰都可以用。

進入扯淡主題，第一次寫，先來點派代上還沒提到的新東西潤潤喉——淘寶上的活躍商品（淘寶的解釋是一定時間段內有瀏覽量有銷售的商品，具體數值沒有給出，這里暫且不管是否有銷售）

點擊“寶貝被訪排行”下載數據報表



下載完成后，有幾個步驟：

1.最后一列添加“店內UV”,表示某寶貝總UV-入店UV，為店內廣告、陳列、搜索等帶來的訪客數；

2.店內UV的計算公式就是“寶貝訪客數”-“入店”，操作方法：點擊“店內UV”下面的空格，輸入公式回車，或者按住鍵盤上的=號在點擊訪客數字在按住-號在點擊入店數字在回車（不會excel的學去，這很仔細了的吧…）


3.店外活躍商品數：按多到少排序入店一列，很容易計數出有入店訪客的活躍商品數，反之入店為0訪客的，就是今天的不活躍商品。店外活躍度=活躍商品數/全店商品數，越低越危險，1000個商品每天只有100個商品帶流量是很恐怖的事情…二八原則，20%商品帶來80%流量…最低限度每天也需要20%的商品都能有入店訪客，不滿足回家種田…上下架分布和櫥窗推薦不說了的吧？請保證這個是正確并正常運行的。對比上周同期，上上周同期等，即可得出今天的流量是否正常，分入店UV總數升不變降入店商品個數升不變降六種情況。舉例分析一種情況，入店UV升入店商品數降，少數商品（一般是主推商品）推廣優化給力至流量提高，少數商品被不管不問掉入不活躍商品范疇。解決方法：找出上周上上周活躍商品，確定上下架櫥窗正常，當季有市場，標題優化，價格不偏離市場，主圖吸引人，做銷量，完畢。其他三個情況自己分析…小思路：活躍商品數影響店鋪權重，店鋪權重影響商品排名，商品排名影響活躍商品數。

4.店內活躍商品數：按多到少排序寶貝頁訪客數一列，很容易計數出全店店內活躍商品數，反之0訪客商品，就是店內不活躍商品。請關注這些店內不活躍商品，他們是否當季有市場，是否符合店鋪定位，是否有做廣告圖，是否有陳列出來，是否分類正確讓買家能找得到，主圖是否處理正確不模糊焦點，如果都做得對還是一周沒一個點擊，不好意思，這個商品可以回家種田了。PV/UV能說明店鋪內功，全店商品訪客數個數對比入店商品個數，更能細致說明內功問題所在。具體分析等大師來解答…活躍商品總UV升不變降活躍商品個數升不變降也有六個情況。舉例分析一個，活躍商品總UV升活躍商品個數降，廣告、陳列及關聯銷售做得好，有商品過季或者店鋪訪客訪問深度達到限度。

5.店內UV分析：對比同期，店內UV越多，直接說明了廣告、陳列及關聯銷售做得好，具體哪個商品是從哪個廣告哪個分類帶來多少流量都可以統計得出。店內總UV與店內商品個數也有六個情況…

鄭重申明：必須數值達到一個基礎值，分析數值才有意義，80,430是基礎值。

關于B2C數據，有個朋友是做手機商城的，一直在糾結該讓技術部統計哪些數據，當然跳失率，轉化率等是基本，然而總少考慮活躍商品總UV與活躍商品數之間的關系道出來的問題。數據是數據，萬變不離其宗。