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天猫代运营_天猫店铺运营的四大数据分析
作者:Zhanghu 时间:19/11/01
很多新手在运营天猫店铺的过程中，不懂如何去分析店铺的数据，更不知要分析哪些数据，下面天猫代运营小编给大家分享店铺运营的四大数据分析。
数据一：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。
数据分析
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。
数据二：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。
数据分析
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。
这部分是商家十分重视的数据，即将达成的交易白白流失，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。
数据分析
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。
数据四：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。
这部分数据有助于客服团队的运营管理，提升服务质量。对比各时间段的未回复、慢响应、满意率等数据，以提升客服团队的回应速度、满意率，留住顾客，促成成交，提升客服在店铺总销量中的贡献率。
小编：天猫代运营
数据一：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。
数据分析
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。
数据二：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。
数据分析
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。
这部分是商家十分重视的数据，即将达成的交易白白流失，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。
数据分析
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。
数据四：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。
这部分数据有助于客服团队的运营管理，提升服务质量。对比各时间段的未回复、慢响应、满意率等数据，以提升客服团队的回应速度、满意率，留住顾客，促成成交，提升客服在店铺总销量中的贡献率。
小编：天猫代运营
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