《企業網D1Net》3月26日訊

在大數據時代下，數據分析的應用非常廣泛，與此同時，數據分析軟件也是多如牛毛，數據細分的越來越來好，雖說數據越多，越細分，越好，可看到這些紛繁復雜的數據，不免讓人眼花繚亂，最終卻看不懂數據，其實在看數據的時候，抓住幾個核心數據，在向下延伸，如抽絲剝繭一樣，就會清晰很多，現在讓我們看看必須看的店鋪九大數據。

1.流量（UV）

店鋪的流量就如同汽油一樣，汽車沒了油，再好的車也是扯淡，店鋪沒了流量，也就沒了運行的動力源，其他任何事情也就無從談起。

2.訪問深度

大家都去過商場，大的商場中間通常是中空的，站在一樓便可看見二樓以上賣的是什么，并且每個電梯口都有相應的樓層賣什么的指示牌，一樓還會放有導購圖，網店也是一樣，買家進來后也要給買家相應的引導和推薦，是買家可以在店里便捷的選擇自己喜歡的商品，合理的訪問深度一般在3—4左右，過多說明你讓買家陷入了選擇的迷茫中，過少說明你沒做好相應的引導和推薦。

3.轉化率

轉化率是檢驗店鋪各項運營能力的重要依據，詳情的設計丶商品的價格丶流量的質量丶店鋪活動的策劃丶客服的銷售能力等都會對轉化率產生影響，轉化率是否合理賣家可參考自己所在類目的平均和轉化率。

4.銷售額

此項數據不再贅述，大家都懂得。在電商團隊中，銷售額是唯一在所有崗位中都有體現的數據。

5.店鋪內各品類銷售數據

通過此數據可以知道哪些商品賣得好，哪些賣得不多，進而及時調貨，補貨及清倉。

6.十大暢銷款（數字可適具體情況調整）

分為周丶月丶季統計，分析原因，得出經驗，加以推廣，設立安全庫存線的重要依據

7.十大滯銷款（數字可適具體情況調整）

分為周丶月丶季統計，分析原因，得出經驗，調整優化，店鋪活動傾向性調整，暢銷款帶動滯銷款。

8.連帶率（銷售件數/銷售單數）

檢驗客服推薦銷售能力，關聯搭配設計的效果

9.客單價

通過客單價可以估算店鋪消費群體的消費承受力，低于客單價的商品可用來吸引對價格比較實際的客人，高于客單價的商品可以用來作為形象展示，提升店鋪主體價格的價值，視情況增加店鋪主題價格的商品數量。

D1Net評論：

電商運用大數據進行精準營銷已經成為電商常用的方法，在大數據時代下，電商最在乎的幾大數據，無疑就是以上九中，電商從來就是以盈利為目的，在數據的基礎上，電商可以不斷調整市場策略，從而得到盈利最大化的目的。