如何進行后臺數據分析？我們都知道，賣家開店的最終目標是增加交易量。那么，每天涌入的訂單是否也在默默地告訴我們一些不可忽視的信息呢？在這些信息的背后又向我們揭示了哪家店的經營取勝之道？這就是我們今天要講的內容——后臺數據分析怎么做。

第一，。

這個數據能夠最直觀的展示我們的店鋪在行業力處于什么位置。按照30天的成交金額數據能夠將店鋪劃分為和頭部賣家。產品數量較低，主要目標在于爆款商品的打造；頭部賣家除了需要維護店鋪的現有銷量以外，還需要打造新的爆款產品，迎來新一波的熱度。

第二，成交概況。通過7天為周期來觀察店鋪的成交數據，這樣能夠避免單日波動過大影響整體數據判斷。

1)搜索曝光：特定的促銷方式如標題，商品價格，屬性，運費模板的優化，店鋪活動，促銷推廣等等。

2)搜索點擊率：主圖、價格、排名，買家更喜歡主圖更有吸引力的listing，當然排名要足夠高，搜索頁首頁買家占流量的80%。

3)訂單數量：商品詳細信息頁面是至關重要的，需要更直觀清晰地暴露產品值得購買更多的特點，可以更好地促進買家下訂單。

4)客單價：產品關聯模塊、組合銷售。需要注意的是，要充分考慮產品的關聯和組合。

第三，成交分布。交易分布主要分為七個維度：國家、平臺、行業、商品、價格區間、新老買家、90天購買次數。

下載7天的數據，然后整理數據表，賣家可以非常直觀的看到每個子范疇下的7天內相應的訂單號。以七天為一個周期，做相應的數據透視表，進行數據對比分析，可以看到具體行業的波動分析，然后在商品分析中通過行業分析，對具體行業做出相應的調整。

第四，成交分析。

通過國家來確定哪個國家目前下降或上升，商品增加或減少和相應的數量的變化，足夠的前提下這個根據可以非常準確的判斷對一個國家的消費者構成模型的某個項目，作為我們的營銷戰略制定、改進。當然，應用不僅限于此。國家、平臺、商品、價格區間、新舊買家、90天購買次數，七個維度的不同組合可以產生不同的數據波動，也包含不同的市場信息，都有一定的參考價值，需要我們多加注意分析和應用。

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