京东店铺数据怎么分析？技巧分享

每个京东店铺的背后都有一个庞大的数据库。每个产品在每个时间节点都会产生不同的数据。那么运营伙伴就需要利用这些数据来优化后续的运营。那么如何分析京东店铺数据呢？如何优化店铺数据呢？一起来学习一些技巧吧！

从哪儿开始

预判分析可以从现有的战略规划出发，找到相应的量化衡量方法。例如，尝试通过强化促销A页面的福利积分等相关信息来促进用户购买。这种情况下，您可以直接将X问题预设为：“强化福利信息能否提高转化率？”

对于不进行预判（发现问题或机会）的分析，构建问题的出发点往往是业务角度的商业目标，通过指标拆解、实证判断、横向比较、逻辑推导等找到有效的实施方法例如，某电商推广页面B的核心目标是“提高GMV（销量）”，GMV=流量转化率客单价。您可以根据提高转化率、客单价等指标来寻找解决方案。

判断是否重要

如果预判存在问题，可以直接寻找指标来评估结果是否可靠。

对于那些没有预判（发现问题或机会）的人来说，你可以评估解决问题后会给最重要的业务目标带来多少好处。例如，在上述提高GMV的案例中，通过对同类型页面的数据进行横向比较，发现该页面的转化率为1.8%，明显低于同类页面4.7%的转化率。页面，而流量和单价与同类页面基本持平。因此，判断转化率很可能是“提高GMV（销售额）”的关键点，因此“提高转化率的关键因素是什么”可以定义为本页数据分析的重要问题。

在京东数据分析的成长过程中，新的获取、激活和留存是常见的实际应用。

1、用户获取

在这个环节中，通常流量来源可以分为两大来源：付费和免费。一般付费流量是通过广告获得站外或站内流量，而免费流量则可以通过多种运营方式获得。只要设计一个激励机制来激励用户分享即可。

付费流量：通过付费获得流量，需要进行渠道转化和质量评估的数据分析，从而衡量投放的效果和价值。渠道转化常见的数据指标有CTR（点击率）和CVR（转化率）。数据的意义在于指导我们优化用户的外部转化，降低成本。

质量评估是对分销渠道的质量进行分析，评价该渠道是否值得继续分销。一般来说，设计需要与产品策略紧密结合。常见指标包括DAU、收入、留存率、流失率等。企业要关注ROI。这是最基本的原则。

免费流量：在获取免费流量的过程中，我们经常利用活动的激励机制来刺激用户分享，甚至通过这种分享达到裂变效应。例如，我们的一些京东商家允许用户将商店链接分享到用户的朋友圈中，您可以根据您收集的点赞数量获得小礼物或优惠券等奖励。

2.激活保留

与吸引新用户相比，激活和留存才是真正的增长。否则，所有的新用户都会流失，增长的意义也就失去了。比如我们平时做活动的时候，通过促销吸引一万个用户购买。但我们在购买后往往并没有最大化地利用这些用户。我们需要改变运营理念，能否让用户重复购买。购买？这是基于现有用户的利用率。要知道现在的流量不仅贵，而且还开始越来越少！因此，我们必须充分利用现有的用户数据。

我们京东商家在分析留存数据时，通常会关注用户在特定时间、特定场景下的某些行为与其短期和长期留存之间的关系，以评估实际应该引导什么。取得更好的成绩。用户确实留下来了。值得一提的是，在用户留存方面，召回用户也是比较重要的一环。这时，我们需要评估用户渠道，制定多种召回用户的设计和数据分析体系，从不同角度探索合适的召回方案。

真实的数据会说话。没有数据作为分析的基础，我们就无法知道店铺运营过程中的痛点。比如，没有数据分析，我们就无法知道店铺的经营方向是否正确。如果没有数据分析，我们就无法知道店铺在运营过程中的ROI是否正常。