
淘宝中小卖家如何解破大数据的困惑
也许许多卖家朋友会以为,大数据应该是大卖家们应该掌握的东西。但你不知道,就是因为没掌握好大数据才错过了很多机会。为什么我们中小卖家的销量做不起来,我们是想做好,但没有一个好的突破点,知道痒的地方,却没有抓到,或者只能隔靴抓到,往往都解决不了问题。
我们所能想到的困惑是这样的:
一:没有流量是为什么?
很多朋友,尤其是店铺信誉不高的卖家朋友,每天都在埋怨着为什么流量这么少,是产品不好的问题,还是竞争力太大?是不是流量都让大卖家们挖走了?是不是已经没有消费者没有了市场?这流量的数据是能看懂,但如何下手?
二:没有销量是为什么?
既然没有了流量,也便是说连销量也没了,就像一个实体店铺,开在那里就是没人光临,顾客哪去了?
三:是不是推广方面有哪一点不妥?
在推广方面,很多新手朋友也在思考:该做的都做了,淘宝客、直通车、店铺营销活动什么都弄过了,可销量还是不见增长。是什么原因绑住了这些?有什么办法可以解决?如果大数据可以解决的话,那该如何解决呢?
【解决路径】
结合上面几个中小卖家朋友们经常纠结中的问题,猫姐认为,数据就是在我们身边,只是你没发现而己,那究竟怎么看,请听分析:
一:产品上下架的问题
相信做淘宝的朋友有70%知道什么是上下架。那么,你真正利用好了上下架这个规则了吗?有一些朋友以为上下架时间都是相同的,于是跟着别人弄,人家什么时间段上架,他也跟着上。据我所知,很多类目黄金上下架时间是不同的。比如服装类的,可能就是周一到周五早上十点到十一点多比较好,下午的三点到五点比较好。如果是生活类的,比如食品或者家居类的,一般会在周末比较热爆,但也不一定每一个店铺都一样。要学会从数据中分析你自己的店铺一天24小时中最热爆的时间段,才能决定好上下架时间.因为产品不同,顾客群不同,你的定位不同,所以决定了上下架时间的不同。
要学会从数据中掌握上下架,让流量来得更精确,让销量来得更猛烈些。
二:好好运用搜索引擎和设置好关键词
现在淘宝后台的数据都很精确,连顾客是从哪里搜索进来的,都能够很明确地显示。这让我们能清楚的知道哪一个关键词是我们自己店铺的热爆词。数据越来越精确,就让我们越来越知道有哪一些群体在关注着我们,哪一个地域,男的多还是女的多等等。这些清楚了,我们就能把每一个产品的关键词设置到最精确,让搜索这个功能在我们这里更好的被运用。
比如,前些日子我家的嵌入式煤汽炉炉盖不见了,我马上上淘宝搜索,搜索了二天才找到合适的盖子。可也从那以后,只要我打开淘宝网首页,就会有许多炉盖一下子蹦了出来,这就是搜索引擎方面已经认准了我正在寻找这个产品,觉得我的消费习惯是这个样子的。所以,不用我再搜索,它们主动蹦出来了。所以,你要从后台数据,了解到这部分消费者的习惯性搜索,精准地营销。
三:淘宝客的运用
淘宝客是新手朋友最好的推广方式,成交后才付佣金.这比许多付费推广的东西要来得更实在些.但如何设置,这也是很多卖家朋友没法确定的事情.不要以为设置得多,就能被推广得好.一款没有什么销量的产品,设置了再高的佣金,也可能是没能被推广的.相反,那些销量好的,佣金可以再设置高一点,让产品飞得更远.所以说,数据的分析,也在淘宝客这边起到很明显的作用.
四:直通车的运用
直通车是很多中小卖家朋友纠结着要不要进去的最多的广告方式。个人认为,这个广告方式其实很适合我们,如果你有时间不妨付费来玩一玩直通车。你可以根据店铺的最热爆时间来设置投放,根据里面匹配的关键词来选择自己的关键词,可以根据搜索情况再考虑是要添加出价还是删减。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09