【师说42预告】探索淘宝数据分析（参与互动，让专家为你的店铺免费义诊）（派代网）

 对于中小卖家而言，本身数据量少，不适合繁琐的精细化分析，本身的人力物力有限，因此更加适合粗放式的分析，以结果为导向，抓住关键数据指标。特别是小卖家必须学会看基础的数据，比如量子。

对于大店铺而言，数据量大，并且可能自身存在管理的漏洞，通过精细化的数据分析，或许可以找到突破点。精细化分析是精益求精的过程。

本期主题：探索淘宝数据分析

本期嘉宾：@零一 （淘宝数据分析专家）

1丶  用数据协同各部门的工作流。

我们先大致了解一下各个部门涉及哪些指标：

（1）       客服部相关指标

好评率丶DSR丶询单转化率丶销售额丶拍付率丶退款率丶回购率等

（2）       视觉部相关指标

浏览时间丶访问深度丶静默转化率丶点击率丶询单率等

（3）       仓储部相关指标

DSR丶错发率丶库存周期等

（4）       运营部相关指标

销售额丶转化率丶退款率等

         一般由数据专员或者运营来负责这一块。各个部门主管每天都要监测相关数据，及时汇报异常情况和协作流给相关领导，并定期提供报表给店长或者电商负责人。

每个指标之间都有相关性，各个部门之间根据这个相关性来协作。而不能单点考核，举个例子，客服部的销售额，如果视觉部不能和产品经理或者品牌策划人配合好，做好详情页丶装修（浏览时间丶访问深度丶点击率丶询单率），如果运营部不控制好上新节奏和活动节奏（回购率丶转化率），那么客服部的销售业绩就很难把控，客服部的销售业绩又是运营部的销售指标的重要来源，所以，客服部完成不了任务，运营部也会完成不了任务。工作流不做好，非常容易导致部门之间互相指责。

关于指标，我认为不用过于关注行业均值，每一次的优化指标，都设定在现有指标之上，但要考虑合理性，不能设定太高，比如，我的转化率是3%，那么，我可以设定目标在4%或者3.5%，让整个团队去挑战即可。哪怕到了20%，也要尝试挑战20.1%或20.2%，优化，永远都没有尽头的。

2丶  分析是软实力，不是硬实力

（1）资源才是赢实力

（2）软实力可以让资源的效益最大化。无论是中小卖家，往往都能在一大堆的数字里面得到启发，可以让我们事半功倍。

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互动方式：向嘉宾提问问题或参与数据诊断

提问参与方式：跟帖回帖，在帖子里面提出问题

诊断参与方式：跟帖回帖，在帖子里面提出问题，格式：【数据诊断】+问题，跟帖后，还需要把数据（最好excel方式），派代ID，跟帖楼层发到邮箱paidaishishuo@126 .com，如果邮件没有派代ID和跟帖楼层信息恕不回复。

互动截止时间：10月16日 22：00 （此截止时间后的互动问题，不与回复，请大家抓紧时间~）

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下面给大家简单举例数据分析的简单方法

工具选择excel2010

先打开开发工具

找到开发工具，打勾后加载excel提供的分析工具库

确定后，在数据选项卡中就多了一个数据分析

我简单举例，如果我想知道店铺的各项指标之间存在什么关系，下图是从量子导出的数据，简单处理后如图（部分）

         那么，我们运用excel的分析工具库，分析下相关性

得到下图下三角相关矩阵

约接近1的表示相关性约高。一般我认为相关性为0.5以下就是弱相关，0.5以上0.7以下就是中相关，0.7以上就是强相关。

我们处理一下这个矩阵，选中矩阵

这样就可以明显看出相关性。我们会发现有负值，负值代表负相关。比如拍付率跟访客数之间的关系是-0.42，是弱相关，可能存在访客数约多，拍付率约低的关系，如果这个相关性是小于-0.5那就要非常重视了，客服这块的订单处理能力（催付）可能就存在严重的问题了。

我们还发现回访客和拍下件数之间的相关性为0.74，是强相关，可能存在老客户二次回购并一次购买多件的情况。

那么大家可以自己根据操作步骤，动手玩一下。

再举一例，如果，我想知道现在的数据跟之前的数据之间是否存在明显差异，并且，哪个可能会更好，那么用t检验

这里选择的区域，变量1是9月份同期的平均浏览深度，变量2是10月份的平均浏览深度，结果如下

平均值来看，是9月的深度要比较深，单从方差可以看出，9月的深度相对波动相对大，没有10月稳定。这里看P值单尾即可，P值小于0.05表示两组数据明显不同，大于0.05则表示相同。距离0.05越远，表示不同或相同的程度越深。那么，这里是P指是0.006，9月和10月的平均浏览深度之间存在明显差异，9月可能存在爆发点，如果要继续分析的话，可以用散点图看下是否有离群点，如果有，排除掉离群点，在做分析，那样会更加准确。