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从零开始学淘宝数据运营3—分析淘宝六大基础流量

做淘宝,我们离不开销售额这个指标,根据销售额=访客数*转化率*客单价这个公式可以知道,访客数是销售额的的重要因素之一,访客数其实也是数据化运营的基础之...

做淘宝,离不开销售额这个指标。根据销售额=访客数*转化率*客单价的公式可以知道,访客数是销售额的重要因素之一,访客数其实也是数字化运营的基础之一。如果没有访客,那就根本谈不上数字化运营。

从零开始学淘宝数据运营3—分析淘宝六大基础流量

淘宝转化率、客单价、跳转率、停留时间、额外购买和收藏等等,这些都是基于数据的运营,基本都是基于流量的。没有流量,这些指标就失去了分析意义,流量不够,这些指标也会。

所以在分析数据之前,首先要做的是流量分析。既然要做流量,分析流量,那么你就需要对流量渠道有深入的了解和划分。因此,本节分享的主要内容是流量的来源渠道。

其实业务人员的流量看板对流量做了很好的总结,分为一级流量趋势和二级流量来源。一级流量其实就是流量的渠道分类,二级流量就是流量渠道的细节。

一级流量趋势也就是我们今天说的六大基础流量。在做数据运营之前,首先要做的是对流量的分类有一个详细的了解:

免费内淘:免费内淘流量是六大基础流量中最重要的流量渠道之一。我们常说手淘的搜索流量是免费的内淘流量的详细渠道。淘宝免费流量是指访客通过淘宝免费流量渠道进入你的店铺。比如:淘宝搜索、淘宝活动、淘宝首页、淘宝论坛、淘宝频道页面等。

这种流量是我们每个商家特别看重的。他的流量是不需要付费的,或者说付费的成本比较低,他的准确率也很高,尤其是搜索流量和首页流量。

付费流量:付费流量是指访客通过淘宝的付费流量渠道进入你的店铺。比如:直通车、钻秀、淘宝客、聚划算。这部分流量也是商家比较喜欢的一大块,因为这部分流量容易获得,来得快。只要你投钱就可以做到,准确率比较高。

自进:自进是指访客自愿进入你的店铺。比如:收藏夹、地址栏输入、我的淘宝等。这类访客通常是之前已经在你店里做过某件事的访客。总的来说,这种流量比较稳定,他的转化率很高。对这部分流量的分析,主要看他的占比是否高。如果你的店铺自访问流量很低,远远低于同行的比例,说明二次访问你的店铺的人不多。可能你的产品质量不够好,性价比不够高,服务不到位等等。当时如果你的独立访客流量占比较高,说明你的产品和店铺得到了很多卖家的认可。如果你发现这些比较多,那么你就要考虑做好老客户的营销了。维护好老客户。

我以前有过这样的案例。当时看到我们店独立访问的比例比较高,比同行要好。当时我就开始了一系列针对老客户的营销活动。最后,我从数据中清楚地看到,自从我采用了这些老客户的营销方式后,我们店的整体销售额增加了百分之一左右。

经常看到很多人会分析一淘的免费流量和付费流量,但是很多人从来不关注独立访问流量。其实有很多东西值得我们关注。淘宝之所以把这类流量单独分类,肯定是他的原因。

店外app:通过店外APP渠道进入店铺或宝贝详情的访客数量。以前我们把流量分为四个流量的时候,这部分流量其实是站外流量,但是现在业务人员已经把站外流量细分为站外app和站外网站。相对来说,这部分流量的准确率不高,大部分商家在这部分流量中的占比也不高。甚至很多人可以忽略这部分流量,所以大部分商家其实对这部分流量分析的比较少。只有一类商家需要重点分析,就是有些商家本身就依赖于异地资源,他们的异地流量比较大,所以这类人群一定要重点分析。

场外:通过以下场外渠道进入店铺或宝贝详情的访客数量,即场外流量。

其他来源:很多人对这一块流量很头疼,只是不知道它的具体流量来源。经常会碰到很多商家来咨询我,说他这一块流量突然大增,但是不知道具体是从哪里进来的。其实其他来源主要是指上面没有统计的流量。总的来说,这部分流量在整个网络中所占的比例非常低。如果某段时间突然增加,通常是淘宝有一些小活动。这些活动是其他五大流量不包含的,所以当你发现这个流量增加比较大的时候可以考虑这方面。看看淘宝最近有没有做一些小尝试,被他抓住了。

这张业务人员图对我们很有帮助。他能看出你店铺的六大基础流量的趋势,但这里给你两个建议。

第一个建议是一次只看一个指标。默认情况下,业务人员同时检查六个指标,但在这种情况下,就会出现问题。数据量小的曲线基本上看不到相应的变化,所以看这里的时候一定要一次只检查一个指标,先关闭其他曲线。如果要分析哪个指标,只能打开这个指标。这里可以自由调节。

第二个建议是将历史数据存档。业务人员的数据。他只在这里保存三个月的数据。一般来说,三个月的数据足够我们使用,但有时,我

们也需要更久以前的数据做分析和对比。所以建议每一个人对店铺数据做存档处理。

每一个淘宝店铺我都会做这样的一个表格,每一天我会把前一天的数据都从生意参谋下载复制进去,这个数据我至少会保留一年以上的数据,这样有时候我们就可以对比过去的数据,特别是在做总结分析的时候,过去的数据对我们的帮助其实是非常大的。

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