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天猫店铺运营的四大数据分析


更新时间:2019-11-28 08:43 来源:易亚电商

很多新手在运营天猫店铺的过程中,不懂如何去分析店铺的数据,更不知要分析哪些数据,下面天猫托管小编给大家分享店铺运营的四大数据分析。
 

 
数据一:接待指标
该指标数据发生在售前,可再细化为:顾客接待数据、接待过滤数据、商品咨询数据、商品推荐数据。
通过分析某段集中时间、广告投放、活动上线后的顾客咨询数据,可得知自然咨询、广告投放效果、活动热度等信息,通过数据优化店铺运营、广告、促销等策略。
这些可以直观地告诉我们店铺接待人数、顾客感兴趣的商品,再结合最终是否成交可知店铺咨询转化情况等。
 
数据二:成交指标
该指标围绕销售类型、退款数据、商品、售后几个维度展开,包括销售数据、商品销售数据、退款数据、协助服务数据、预售订单数据这几项。
由销售数据分析可得,静默下单与咨询下单各自占比情况,以了解店铺顾客构成情况,辅助构建店铺用户画像,有助于更精准地挖掘潜在顾客群体。
从成交商品数据中,可知哪些是静默商品销售,哪些是咨询后客服商品销售,辅助做采购决策、优化各类服务条款,或经比较两类数据,在商品描述、图片标题上进行细致优化,提升店铺静默下单的比重。
 
数据三:流失指标
这部分是商家十分重视的数据,即将达成的交易白白流失,十分可惜。商家可从询单流失数据、询单下单未付款数据、静默下单未付款数据三个维度进行分析,得出订单流失的原因。
顾客流失的原因有很多,比如产品影响,缺货/断色/断码、功能点无法满足、存在某个缺陷等;或受活动影响,顾客处在观望期未立即购买,活动力度未达预期等……
商家可从顾客对话句数、会话时长、商品类别等角度对流失用户群体进行分析,对对话句数多、会话时间长仍放弃购买的用户进行深入分析,得出流失的深层次原因,有助于优化产品、提升活动效果,减少流失用户。
 
数据四:服务指标
该部分数据未与客服转化直接相关,但也间接影响转化数据,包括接待质量数据、中差评数据、聊天记录。
这部分数据有助于客服团队的运营管理,提升服务质量。对比各时间段的未回复、慢响应、满意率等数据,以提升客服团队的回应速度、满意率,留住顾客,促成成交,提升客服在店铺总销量中的贡献率。


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