怎么樣更有邏輯的來銷售你的淘寶店鋪商品？

         還是來看個例子：假如目前所有站內(nèi)數(shù)據(jù)可以對我們開放，那么站在運(yùn)營端，若我們需要對于三節(jié)課的用戶行為有更加深入精確的理解，從而更好指導(dǎo)我們的運(yùn)營工作，我們該以何種思路去對于數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和比對，從而得出一些更有價值的信息二則是為了給自己的運(yùn)營工作找到一些方向性的指導(dǎo)，比如說，我現(xiàn)在要是想要發(fā)起一個要把站內(nèi)課程月報名數(shù)提升10倍，我是否可以從用戶行為和習(xí)慣之間去得到一些具體的啟發(fā)比如，拿最簡單的課程報名數(shù)來舉例，我們要評估這個數(shù)據(jù)的維度可能包括了日期、時間、地區(qū)、新老用戶等，如果要把這個評估做到極致，我們可能需要從每一個維度依次去評估報名數(shù)這個指標(biāo)的變化，從中發(fā)現(xiàn)一些線索或結(jié)論假如你發(fā)現(xiàn)，如果相應(yīng)數(shù)據(jù)的激增是因?yàn)檎n程信息偶然間被人分享到了某個社區(qū)內(nèi)(比如知乎)并引發(fā)了一輪小小的傳播，那么接下來你如果想要從運(yùn)營端做一些事來提升課程報名數(shù)這個指標(biāo)的話，你是不是就可以有意識的在知乎去做一些事另外，這種數(shù)據(jù)分析的另一個維度，就是依照你的常識對用戶進(jìn)行劃分，再去分別看數(shù)據(jù)+結(jié)合用戶訪談，了解不同類型的用戶，在具體行為習(xí)慣上可能會有哪些不同好比，在三節(jié)課的用戶群中，我們要是通過數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)了這樣一個結(jié)論——在過去1個月內(nèi)，但凡是跑到三節(jié)課來報名上課的用戶，70%都是因?yàn)榭戳宋覀兊哪称恼虏排苓^來的，這時候你覺得你應(yīng)該做點(diǎn)啥比如說，上個月三節(jié)課站內(nèi)課程報名量表現(xiàn)不佳，明顯走低，按照上面所說到的邏輯，我們可以依次來進(jìn)行如下思考和判定——把上個月的所有課程的報名數(shù)都列出來，然后去觀察，是否所有課程的報名量都很差，還是有一些課程的報名會好一些比如，三節(jié)課新做了一個圍繞著課程推廣的活動，但結(jié)束了之后發(fā)現(xiàn)真正愿意去參加課程的人不是太多，那你是不是該去看看，到底是引流引得不夠多，還是課程頁面轉(zhuǎn)化率太低，還是整個報名流程有問題這里再補(bǔ)充兩個小說明：第一，理論上，假如作為一個運(yùn)營負(fù)責(zé)人，我們應(yīng)該對于每一個關(guān)鍵性的用戶行為都定期(比如每三個月或每半年)進(jìn)行全方位多維度的分析，做到對于每一個關(guān)鍵用戶行為的用戶習(xí)慣和當(dāng)前產(chǎn)品指標(biāo)中的問題點(diǎn)了然于胸的再看課程轉(zhuǎn)化率，假使目前網(wǎng)站整體UV-課程報名人數(shù)的轉(zhuǎn)化率為2%，同時又經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，每天訪問課程頁面的UV為2000左右，那么依據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷，這已經(jīng)是一個還算不錯的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)了                

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