分析問題太表面?是因?yàn)槟氵€沒有把轉(zhuǎn)化數(shù)值

本文主題淘寶,淘寶漲跌分析問題太表面,,淘寶問答。

在經(jīng)營店鋪的過程中，很多時候想要更深入地了解某個經(jīng)營行為會給店鋪帶來什么樣的影響，往往一些平臺收集到的原始指標(biāo)還不夠分析，此時我們需要將原始的店鋪數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)變?yōu)楦子诶斫獾臄?shù)據(jù)來幫助我們進(jìn)行決策分析。

在決策中，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換思維非常重要。

通過兩個例子，我們可以更直觀地了解數(shù)字轉(zhuǎn)換在決策中的重要性：

例1：在其他因素不變的情況下，提高產(chǎn)品單價，會對銷售產(chǎn)生什么影響？

例如：假設(shè)原價100，然后漲價到120元，100元的時候賣出1000，到120的時候賣出900，賣出100元。這時對銷量的換算計算是(900-1000)/(120-100)=-5，即每增加1元，則減少5元。了解一下，每增加1元對銷售量的影響，這樣子我們知道要加多少錢，才能使銷售量達(dá)到最高。

下一步，我還將告訴你如何通過excel找到最高銷售額的方法：

第一步：我們首先將價格的漲跌，以及價格的漲跌對銷量的影響填入excel表格，例如，當(dāng)降價30元時，那么我們的銷量將在原來的基礎(chǔ)上提高150件，銷售額將等于(100-30)*(1000+150)=80500元。

第2步：涵蓋所有可能上漲或下跌的幅度范圍，計算出相應(yīng)的銷售額，如圖4-1所示。第3步：插入一張曲線圖，此時我們可以看到，在哪一點(diǎn)達(dá)到了銷售額的最高點(diǎn)，當(dāng)價格比原來高50元時，即銷售價格在150元時，銷售額達(dá)到了112500的最高點(diǎn)。

第二個例子：在其他因素不變的情況下，直通車付費(fèi)量的增長對搜索流量的提高有多大影響？基于此問題，我們分別從直通車后臺和業(yè)務(wù)參謀后臺獲得三組數(shù)據(jù)，在沒有進(jìn)行數(shù)值轉(zhuǎn)換的情況下，僅憑這一基礎(chǔ)數(shù)據(jù)就很難直觀地表達(dá)出數(shù)據(jù)信息。

下一步，我們來看看轉(zhuǎn)換后的數(shù)值，如圖4-4所示，直通車的付費(fèi)流量比開始時增加了200%，這對免費(fèi)流量的增長實(shí)際上是有促進(jìn)作用的，我們可以看到直通車導(dǎo)致自然曝光量增加129%，但實(shí)際上搜索流量只增加了40%，因此得出兩點(diǎn)結(jié)論：(1)主圖點(diǎn)擊差異(2)除了直通車的投放數(shù)量增加導(dǎo)致自然曝光量增加外，直通車對間接搜索權(quán)重的影響較小。

通過這兩個例子，我們可以了解到，如果我們不能轉(zhuǎn)換數(shù)值值，那么許多數(shù)據(jù)就不能成為真正有價值的數(shù)據(jù)，從而有助于做出正確決策。

四種數(shù)字變換方法。

1.綜合數(shù)據(jù)描述我們每天所使用的較多的數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計方法主要有：求和、平均值、最大值、最小值、計數(shù)、集中程度、分散程度等等，這些維度可以幫助我們更清晰、更深入地理解一組數(shù)據(jù)。常有這樣的場景：我問朋友店里的流量怎么樣，得到的回答一般是大概每天多少，或者說一般。由于日常的操作或者老板根本記不住那么多密密麻麻的數(shù)據(jù)，如圖4-5所示。

如以數(shù)據(jù)綜合描述的方式回答：店內(nèi)每月總訪問量為300,000人次，平均每天訪問量為10,000人次，流量最大時可達(dá)30,000人次，最小時可達(dá)5,000人次。整體而言，流量波動較大，其中80%的店鋪流量集中于前五個寶貝。從這個樣子的全面描述中，我們可以清楚地了解到店里游客的總體數(shù)量。再次運(yùn)用對比思維和細(xì)分思維，將競爭者的客流水平和構(gòu)成情況描述清楚，那效果就完全不同了，如圖4-5所示，盡管從總訪客數(shù)量來看，本店的客流比競爭者的本店多50000人次，但竟店的發(fā)展卻更為穩(wěn)健，前五名寶貝占60%，而本店的客流占80%，說明竟店的營銷結(jié)構(gòu)比本店更好。因此，數(shù)字轉(zhuǎn)換給分析帶來了好處。

又比如，當(dāng)我們做標(biāo)題優(yōu)化時，僅僅從各個關(guān)鍵字?jǐn)?shù)據(jù)上看很難看出什么，但一旦對詞根進(jìn)行分析，就會產(chǎn)生不同的結(jié)果。如蕾絲這個詞根，帶來了500個訪問者，轉(zhuǎn)化率為2%，這500個訪問者來自10個關(guān)鍵詞。基于這些數(shù)據(jù)描述，我們可以判斷出一個詞根的好壞，然后決定是否換詞。例如2%的轉(zhuǎn)換率相對較高，而訪問者只有500人，實(shí)在太少。此時，我們所要做的也許就是增加詞根下的關(guān)鍵字曝光。

二、在計算周期內(nèi)，對單位效率轉(zhuǎn)換進(jìn)行現(xiàn)場對比分析時，有些單一維度的絕對指標(biāo)不能直接進(jìn)行對比。比如A店銷售500萬，100個團(tuán)隊，B店銷售100萬，10個團(tuán)隊，你不能簡單地說A店比B店做得好，因?yàn)锽店的人均貢獻(xiàn)值是10萬，而A店只有5萬。因此，您會發(fā)現(xiàn)，當(dāng)分析的主體體量不一致時，要考慮單位效率來衡量。要知道，交易量的多少與訪客數(shù)量的多少有很大的關(guān)系，所以要看每日成交情況是否良好，我們就以轉(zhuǎn)化率來描述，以平均100人帶來的成交數(shù)量來判斷誰高誰低。平時分析中，類似于大家比較熟悉的轉(zhuǎn)換指標(biāo)有：點(diǎn)擊率，收藏，購買，平均點(diǎn)擊單價，平均客單價，訪問深度等，都屬于單位效率轉(zhuǎn)換指標(biāo)。

三、數(shù)值漲跌幅度轉(zhuǎn)換應(yīng)用程序，在這里你應(yīng)該對此并不陌生，因?yàn)槲覀冮_始的兩個例子都是這種類型的數(shù)值轉(zhuǎn)換應(yīng)用程序，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行對比的過程中，通常使用漲跌幅度轉(zhuǎn)換，有以下三種用途：第一種是同一指標(biāo)在不同時間點(diǎn)的對比：例如，本月對比上月上漲50%。其次是不同指標(biāo)之間的對比：比如我們開篇的例子，價格上漲了20%，銷量下降了10%第三是同樣的指標(biāo)，但對象不同：例如，當(dāng)我們的店鋪銷售的漲跌幅度和行業(yè)銷售的漲跌幅度比較時，我們發(fā)現(xiàn)，在進(jìn)入淡季時，我們的店鋪銷售的下滑幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于行業(yè)銷售的下滑幅度，導(dǎo)致流量急劇下降，如圖4-6所示。為改善本季度下滑的負(fù)面影響，我們在2023年重點(diǎn)調(diào)整了產(chǎn)品線規(guī)劃。在整體運(yùn)營之后，流量和銷售都得到了明顯的提升。

四、配料蛋糕的百分比轉(zhuǎn)換百分比可以與配料蛋糕進(jìn)行類比，這種轉(zhuǎn)換形式很常見，例如，我們將商店的產(chǎn)品銷售額按百分比計算，得到的數(shù)據(jù)是前五種產(chǎn)品占商店總銷售額的80%。例如我們做的行業(yè)品類占比的計算，羽絨服在冬裝市場占15%的份額等等都是這種類型的轉(zhuǎn)換形式。以前制作女裝時，對店內(nèi)各種版型的產(chǎn)品做了百分比統(tǒng)計。在東北地區(qū)，我發(fā)現(xiàn)松軟產(chǎn)品的銷售量占到60%，而修身類和其它產(chǎn)品只占40%，如圖4-7所示。隨后我們調(diào)整了寬松產(chǎn)品的早期投放策略，以改善寬松產(chǎn)品前期的數(shù)據(jù)表現(xiàn)。并對東北地區(qū)做產(chǎn)品的定制化開發(fā)需求。整個商店的寬松款銷售額比之前高出30%。

圖片4-8。

本節(jié)，主要講數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的4種方法，分別是數(shù)據(jù)統(tǒng)計描述，單位效率計算，漲跌幅度轉(zhuǎn)換，百分比轉(zhuǎn)換。借助于數(shù)字轉(zhuǎn)換思維的力量，我們可以清楚地看到數(shù)據(jù)要表達(dá)什么，從而更好地做出合理的決策。

這就是我今天的分享。

幕思城為您更新最近最有用的電商資訊、電商規(guī)則淘寶,淘寶漲跌分析問題太表面,淘寶問答。了解更多電商資訊、行業(yè)動向，記得關(guān)注幕思城！

這個問題還有疑問的話，可以加幕.思.城火星老師免費(fèi)咨詢，微.信號是為: msc496。