
淘宝数据分析必须知道的15个问题
一、宝贝搜索排名不好应该如何考虑应对策略?
认真分析如下几个原因:
1、关键词没选好,不适合宝贝权重;
2、宝贝有不良记录;
3、宝贝类目属性有误;
4、宝贝搜索转化率低;
5、宝贝未到下架时间
注:一个宝贝关键词的排名需要观察一到两个周期才能够下结论
二、店铺有展现没有点击应该如何考虑应对策略?
认真分析如下几个原因:
1、关键词不精准,关键词跟宝贝不匹配;
2、宝贝选款问题,款式买家不喜欢;
3、宝贝定价问题,定价不符合买家心理预期;
4、宝贝主图问题,主图不够吸引人;
5、宝贝销量问题,宝贝销量过低,公信力不够;
注:有展现没点击是在暴露问题,这不是坏事,不要去刷而是要去认真分析数据找到问题。
三、店铺有点击没有转化应该如何考虑应对策略?重点分析如下几个问题:
1、宝贝主图问题,后四张主图非常影响转化率;
2、宝贝销量问题,销量过低,还缺乏公信力的说明;
3、宝贝评价问题,有中差评还没有相应的解释;
4、宝贝详情页问题,写的描述没有触动买家心里;
注:把自己想象成买家,买家最像看到什么?最顾虑的是什么?
四、店铺流量下跌应该如何考虑应对策略?
1、按天流量趋势,来看下整个月以来,流量有什么变化,从哪一天开始下降?是持续下降还是某一天突发情况?
2、流量来源构成,来看下,免费流量,自由访问,付费流量,淘宝站外一个月以来的发展趋势,看下是哪种流量出现了问题?
3、宝贝被访排行,来看下,宝贝被访详情,看下是哪个宝贝的流量出现了问题?
4、如果发现是某一个或者某几个宝贝的搜索流量出了问题,分析关键词的变化趋势,看看是哪些关键词出了问题?
5、拿这个关键词去淘宝指数查一下,看下是否是因为淘宝行情的问题?
五、店铺转化下跌应该如何考虑应对策略?
1、数据魔方中有店铺分析,来看下整店转化率的趋势?
2、宝贝销售明细中,哪个宝贝或者哪些宝贝的转化率在降低,可以按月,按周,按天来看?
3、转化率低的原因:流量不精准,宝贝不够吸引人,竞争对手太强大,淘宝大势不好。
六、数据魔法最有价值的功能是哪些?
1、全网关键词查询——建立关键词数据库
2、行情分析买家什么时候来——买家来访高峰期
3、行情分析买家在什么地方——直通车地区投放
4、什么宝贝好卖——竞争对手分析
七、数据魔方订购有什么要求,一般使用什么版本?
一钻以上的卖家可以订购,标准版就足够,30元/月,需要一次订购半年才可以使用淘词功能;
八、量子恒道你使用的是什么版本?
标准包,也就是免费版,初期免费版足够了;
九、如何使用量子恒道检测店铺的健康程度?
健康程度主要看这么三项,
1、全店支付宝转化率,在10%以内越高越好,数据来源于量子-健康日报-核心数据分析
2、流量占比,免费流量至少要占到50%以上,数据来源于量子-推广效果-流量来源构成;
3、引流宝贝,店里的引流宝贝不能仅仅依靠一款,数据来源于量子-流量分析-宝贝被访排行;
十、如何使用量子恒道选择人气宝贝,都要看那些数据?
数据来源于量子-流量分析-宝贝被访排行选择被访高的宝贝,同时看这么几个指标,宝贝停留时间长的,跳失率低的,这样的宝贝是可以培养的。
十一、数据魔方和量子恒道在做标题时的改如何用?
数据魔方是用来查词组标题用的,量子是检测seo效果,修改标题用的;换句话说,数据魔方是淘宝seo前期找词组标题的,量子是淘宝seo后期优化用的;
十二、如何用量子恒道数据对上下架进行优化?
量子-流量分析-按小时流量分析,这个数据对上下架后期是有用的;因为前期我们在布局上下架的时候参考的数据来源于数据魔方和生e经,毕竟是参 考数据,有可能会有遗漏的买家来访高峰期,如果量中如果出现了来访高峰期,而我们前期并没有重点布局上下架,我们就需要去关注了;
十三、生意经里的价格分布有什么参考作用?
这个价格是原价,对我们的参考意义在于我们在发布一口价是可以参考,顺便说一句,这个一口价尽量不要轻易修改;
十四、量子搜索流量诊断表格里每个指标是什么意思?
1、平均搜索排名:搜索该关键词,宝贝每次搜索排名的平均值; 如:搜索连衣裙的当天结果中,该宝贝累积出现3次,分别是100名,20名,30名;则平均搜索排名为(100+20+30)/3=50;
2、展现量:搜索该关键词,宝贝在淘宝搜索结果页上被买家看到的次数。
3、点击量:搜索该关键词,宝贝在淘宝搜索结果页上被买家点击的次数。
点击率:点击率= 点击量 / 展现量 入店次数:搜索该关键词到达店铺次数。点击量和入店次数可能存在差距,比如:由于网速原因,页面未完全打开就被用户关闭,此时不会记录入店次数。
4、访客数:搜索该关键词到达店铺的访问人数。访客数和入店次数存在差距,因为所选时间段内,同一访客多次入店会进行去重计算。
入店访问深度:搜索该关键词入店的访客,每次在店铺内的平均访问页面数。
5、跳失率:在该关键词带来的所有入店次数中,只访问了一个页面就离开的访问次数占比。
6、成交用户数:搜索该关键词入店,当天拍下此宝贝并完成支付宝付款的人数。聚电商:jds8899,电商人最值得关注的电商公众号,已经有十 万电商人在关注。关注聚电商微信并回复“大礼包”即可获得我们精心准备的电商运营干货大礼包,每天仅限三十份,送完即止!所选时间段内同一用户发生多笔成 交会进行去重计算。
支付宝成交件数:搜索该关键词入店,当天拍下此宝贝并完成支付宝付款的宝贝总件数。
7、支付宝成交金额:搜索该关键词入店,当天拍下此宝贝并完成支付宝付款的成交金额(含运费)。
8、成交转化率: 成交转化率=成交用户数/访客数
十五、流量解析的展现指数和数据魔方里的搜索指数有什么不一样?
流量解析里的展现指数指一定时间内该关键词(或类目)的总展现量经过数据处理后得到的对应指数。 出于保护商业信息的考虑,流量解析对数据进行了一定的系统处理;我们仅仅做为
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05