運營人員每天都必須要關注店鋪轉化率，分析引起轉化率變化的原因。影響轉化率的因素有很多方面，從數據庫細分角度，可以有以下幾個指標：（1）每天的IP、PV有沒有大起大落，這是最基本的；（2）每天的訪客來源有哪些變化；（3）瀏覽回頭率，訪問深度，成交回頭客，成交回頭率；（4）下單人數，未支付人數，已支付人數，支付率等；（5）同行業的變化。指導開網店的小編教你如何巧用數據分析，方能知己知彼，百戰百勝！
1.首先拿用戶來源分析。
你要檢查用戶來源有哪些，是否做了推廣，有沒有帶來購買轉化率的增長。如果沒有，你就要考慮推廣的用戶群是否是目標客戶群。另外還要看IP/PV的比值，如果這個比值太低，說明你的商品不夠吸引人；如果你的比值太大，說明你的商品或分類有問題，讓用戶過多猶豫，游離不定。
2.其次再看“支付率”的問題。
如果用戶下訂單，但未進行支付，要看下單的人群是哪類人。分析其群體特征，有的屬于惡意下單，有的屬于正在考慮。支付過了要求退款的原因有很多，可能是商品質量問題，也有可能是客服服務不好造成的。除了以上幾個外，還要關注你網站的跳失率。檢查一下你每天的跳失率是多少，如果流量狂升，跳失率達到50%以上，就說明你的店鋪存在很大的問題。
3.訪問深度分析。
店鋪的訪問深度可以用PV/IP的數值來表示，這個比值越大，客戶對你店鋪的寶貝就越感興趣，用戶體驗度也就越好，店鋪的粘性也越高。
從圖中可以看出，訪問深度直接影響著轉化率和成交量。
4.跳失率。
顧客通過相應入口進入，只訪問了一個頁面就離開的訪問次數占該入口總訪問次數的比例就是跳失率。該指標可以直接體現出店鋪的登錄頁是否有足夠的吸引力讓訪客深入訪問下去，以到達營銷的目的。
跳失率數值越小，代表網站越可能受歡迎，客戶更愿意訪問更多的頁面；反之數值越大說明網站越不受歡迎。跳失率高，有可能你推廣的是垃圾流量，也有可能是你的店鋪不值得一看，吸引不了人。此時，你需要查看出入最多的商品，哪些是入口較多的商品，哪些是出口較多的商品。對于出口較多的商品，你就要仔細分析原因了。
5.時刻關注同行業的變化。
誰若不把旁人做前車之鑒，旁人便把他做前車之鑒。將別人的實踐，進行科學的觀察，選擇，歸納，比較和分析，然后消化吸收，納入自己的知識體系。
燈飾燈具的行業趨勢分析圖：
第二幅是子行業分析圖，結合自己店鋪的數據作對比，看自己在哪一環節占優勢，哪一環節比較薄弱。
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本文來源： 根據數據分析管好店鋪運營
