【數據分析】之【優(yōu)化店鋪的分析模型方案】附案例
您是哪一類店家？
發(fā)現一個問題，市面上被稱作“數據分析”的工具很多，很多人是為了數據分析而買了這樣一個軟件，結果常常是用了幾天就放在一邊了。
各種數據 看不懂 有木有 ！
數據的三個層次：
數據統計：將大量原始數據呈現在我們面前。
數據分析：通過多原始數據的分析提煉，對現狀進行評估比較，發(fā)現問題解決問題。
數據模型：也就是數據挖掘，數據建模，利用數學函數尋找數據中的內在規(guī)律，進行預測。
店家的四種類型：
您是直覺型店家？還是分析型店家？
————————是這樣割的么————————
以下是我參考使用過的一個最基本的解決方案模型。分享之
讓店鋪提升效率只需四步
任何一個可靠的決策的誕生都是有一個過程的：
第一步 確定：確定想要解決的問題是最首要的任務。對于大部分的店鋪來說，最想要解決的問題就是：我們要提升店鋪銷售量。
第二步 分解：從邏輯分析的角度講：將確定的問題分解成更具體的小問題是最有效的方法。會影響店鋪銷售量的因素有很多：店鋪屬性（級別，裝修），流量，流量轉化率，回頭客，客服，售后服務，產品本身屬性（價格，產品圖片），物流成本，物流質量等等。
第三步 評估：用你亮晶晶的大眼睛發(fā)現有意思的變量，對這些關鍵變量進行逐一的分析，比較，假設，評估。對于數據的動態(tài)分析和靜態(tài)比較等。
第四步 決策：得出最終決策。比如，將那個銷量提升的產品放到首頁，鏈接相關其他產品，這樣促進了關聯銷售和首頁轉化率。
這樣的決策是根據數據分析得來的。數據的不穩(wěn)定性告訴我們要進行周期性的數據分析。
關于尋找潛力爆款的簡單分析過程
下面這家店是一家運動品商店，先看數據吧！
開始分析
確定：增加銷售額
分解：
1、店鋪首頁成交比例占全店比例較小
2、成交金額與拍下金額存在很大差距
評估：
思路
首頁轉化率低 --因為-- 客戶無法在首頁馬上找到想要的寶貝
客戶拍下后不成交 -- 因為-- 價格，客服，關聯銷售
熱賣寶貝與人氣寶貝不一致 -- 因為 -- 沒有好好利用流量或者轉化率高的商品卻沒有流量優(yōu)化
所以 --- 優(yōu)化首頁，確定潛力寶貝打造爆款，以單品引來大批流量帶動全店銷售額增加
觀察下面的兩個圖，很明顯，流量最大的寶貝300+，首頁上并沒有顯示出來這一優(yōu)勢，成交寶貝只有一個
然后我們分析一下熱賣寶貝和人氣寶貝到底是誰出了問題？
按照下面的方法把這兩個寶貝進行個性化分析
很快，我們發(fā)現者兩種寶貝哪一個的表現更優(yōu)了，第一個寶貝就是我們想找的潛力寶貝！我們可以優(yōu)化他的各種屬性，然后等著流量滾滾來吧！
————————要不這樣割一下看看————————
總結
1 每個行業(yè)都有各自行業(yè)的特點，了解細分行業(yè)的市場份額，了解你的競爭對手是誰，了解對手的銷售情況，了解客戶的相關數據。數據就是流量，流量帶動銷量，銷量提升效益！
2在進行決策的過程中，將問題分解的越細小，就越容易接近最優(yōu)決策。
3 知道的相關信息越多，了解的越具體，做出的假設越少，對自己的決策就會越有把握。所以數據來源和數據展現的方式也很關鍵
4 模型只是參考，在運用的時候要靈活，不要太糾結于流程。我不保證這個模型可以適用于任何問題，比如某些奇葩坑爹超級無敵變態(tài)的惡心問題，但是一般的問題還是可以應付的。
