京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
淘宝是怎么分析数据的
当下,网络已经走进我们的生活,不管是城市还是农村,都会通过网络让我们的距离更加的近,以前买东西都会去实体店,现在知道通过互联网就可以在网上购买自己想要的商品。大数据时代,只要可能量化的东西,我们都可以从数据结论当中分析出导致这个数据结果的过程。只不过,很悲哀的是:数据在你面前只是一堆数字,你只知道事情发展的结果——因为通过数据显示出来了,但却无法倒推出数据发展的经过。这个经过是非常重要的,因为一旦你能了解这个经过,你下次就可以规避这次出现的问题或者复制这次的成功。
可是绝大多数时候,更多的人却不知道自己是怎么做成这样的:做成功了,我不知道,做失败了,我也不知道,反正最终的结果就是这样了,想要着手优化,却无能为力。
所以,有条理有步骤的做事,会让所有的工作事半功倍。
在做数据分析之前,在拿到这个数据结果同时,我们首先需要明白一个东西:这个数据,对你来说有什么意义?
比如说:现在我的转化率是10%,那么这个转化率是高是低?怎样去评判?如果是低,是什么原因导致他低的?如果是高,又该怎么办?我还能不能把他做到更高?
首先来看第一个问题,如何来判断自己的转化率高还是低?其实很简单,你需要你参照,这个参照物,就是行业平均值。
在直通车官方信息发布平台可以看到。(在这个平台要自动跳转到万堂书院,我也不知道怎么一个情况。)在直通车流量解析和行业解析也可以看到,但这里请各位注意这里只是直通车的数据。但是我们可以根据这个,进行推测。
有了这个标准,那么我们就解决了第一个问题,假设我现在是T恤,我的点击转化率在10%,我是远远高于行业水平的,那么我可以说:我的转化率就是高。
接下来的问题是,我究竟是怎样做到这么高的?我还想再高怎么办?
这时候,需要运用我们最基本的公式来解答这个问题。
转化率=总成交笔数/点击量
转化率高,就说明每个流量都有更大几率带来更多的成交笔数。证明两个点:第一,流量相对精准,第二,产品相对吸引人。但是我需要大家排除一点:你的流量是在一定基数情况下产生成交的。
比如说,现在我有1个流量,成交1笔,我的转化率是100%,这难道就证明我的东西非常好了?除非我能够在今后的一个月或者更久远的时间里,都能保持这样的数据,那么我可以说,我的东西非常好。
所以,我现在流量是在一定基础的情况,我能够稳定的保持这样的转化率,那对我而言,我可以说,我的东西是比别人的要好。但是我应该要如何提升呢?
通过上面的公式,我可以知道,如果我要继续提升我的转化率,无非两个措施:第一,在流量不变的情况下,有更多的成交笔数;第二,增长流量同时增长我的成交笔数。
当然最好的结果是第一种选项,因为我维持现在的流量相对比较容易,成本不会发生变化;第二种选项呢,会抬高我的成本,因为流量就两个方面:免费和付费,我们知道免费流量提升,并不是手到擒来的事情,而付费流量提升,就会抬高的我的成本,所以我会优先选择第一种方案执行,增加我的成交笔数。
怎么做?各种关联促销,店铺活动,套装打包…不用我多说,简单来说,以前一个流量卖1件,现在你需要想法子一个流量卖2件。可能有人会有一个问题:为什么我不优化单品详情页面促成更多的成交?因为我单品转化率都10%,证明我的详情页面做得还是挺不错,那万一我优化失败,转化率反而跌了怎么办?所以我为了降低我自己的风险,必须先从其他方面入手。
那么如果是你的转化率低于行业水平呢?
很明显,还是这个公式,从成交笔数和流量上找原因,流量多,转化笔数少,先优化详情吧,我可以对比一下其他家卖得很好的是怎么做的,究竟是我客单价高,销量太少,还是有差评导致成交笔数很少的?这些问题,我们都可以弄得明白。而流量少,没转化,那就想想法子先把流量做上来,直通车要不要开?钻展要不要做?我能报一些活动吗?这都是解决问题的方法。
数据分析到这里,并没有结束,我通过反推,找到了我的一些问题所在,我现在要着手改进,那么我需要有个记录,我需要改进的地方。比如说,现在我发现我转化还是蛮不错,就是流量太少了,那我要开直通车,每天带来100个流量,冲击一下我的转化率,所以我记录下来:直通车,流量100个,转化率预计提升多少。因为每天的数据不太精准,波动比较大,所以七天观察一次,给我自己一个反馈,看看有没有达到我需要的目标。
如果没有,还是公式,我得稍微分析一下情况,如果达到,我下一步的计划又是做什么?
所以,分析数据,其实很简单,并没有想象中的复杂,时常有人说数学不好,干不来这个。可以告诉大家,我数学只有在小学三年的之前及格过,重要的是理清数据的逻辑,才能更好分析数据。
所以数据分析的步骤,大致就是这样:判断(究竟是高还是低?)——明白自身需求以及目标(优化点击率?转化率?ROI?)——分析(公式入手)——优化并记录(优化动作是什么)——反馈(是否达到需求目标)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08