1.店鋪數據的關鍵性。

店鋪的一切問題都可以從數據中分析出來，從數據出發可以讓你找到問題的關鍵，并且及時作出調整。

2.“支付轉化率”是店鋪最核心的數據，沒有轉化率其他的一切都無從談起。

（1）、“支付轉化率”要大于“同行同層平均”，“支付轉化率”說明你的產品越受歡迎，訪客價值也越高；

（2）、店鋪的“支付轉化率”是由具體商品的“支付轉化率”決定的，想提高店鋪的“支付轉化率”應該先提高具體商品的“支付轉化率”。

（3）、當一個商品的“支付轉化率”升高時，說明這個商品的吸引力增加，此時要給予更多的流量以便產生更多銷售額，并且分析一下“支付轉化率”升高的原因是否可以應用到其他商品上；

（4）、當一個商品的“支付轉化率”下降時，要分析下降的原因，并且做出相應的調整觀察是否可以提高這個商品的“支付轉化率”，如果經過很多努力仍然無法提高則可以降低這個商品的流量并把流量引導至“支付轉化率”更高的商品上。

3.先提高“支付轉化率”再提高“訪客數”，會得到事半功倍的效果。

分析“訪客數”最重要的是分析“流量來源”，分析不同流量來源的“數量”和“支付轉化率”，找出“支付轉化率”比較高的流量來源并想辦法提高，不僅可以提高“訪客數”還可以提高整體的“支付轉化率”。

4.“客單價”的提升主要靠商品單價和關聯銷售。

（1）、在同樣的流量下，盡可能把流量引導至“單價高”且“轉化率高”的商品，并降低“單價低”且“轉化率低”商品的流量，這樣可以直接提高銷售額和客單價。

（2）、優化寶貝介紹、營銷活動、滿贈規則、客服話術等，盡可能從顧客的需求出發吸引顧客買更多的寶貝，買得越多客單價越高。

5.“DSR動態評分”是反饋商品滿意度、物流滿意度、客服滿意度的指標，這是反饋顧客滿意度的數據。

（1）、的提升，因為在顧客對某一個方面不滿意時其他的分數也不會給高。

（2）、商品質量、物流速度、客服付是最基本的要求，做好這三點“DSR動態評分”一般不會太差。

（3）、給顧客額外的贈品和驚喜可以提高顧客的滿意度，從而提高“DSR動態評分”。

（4）、對于大型店鋪，如果在雙11等大促期間有大量的預售訂單，可以在付尾款前預發貨，具體方法就是篩選出訂單量較多的城市，在顧客付尾款前就提前送貨至所在城市，當顧客付尾款后快遞員馬上送貨上門，這樣的物流速度，顧客不滿意都不可能。

6.涉及到店鋪的數據非常多，限于篇幅不在一一解釋。

當你在遇到一個數據的時候思考一下數據的本質是什么，然后再思考如何優化這些數據。

7.*要留意，有時候的數據是錯的。

例如預售商品的“支付轉化率”為0，此時如何判斷商品的真實轉化率呢？答案是參考“下單轉化率”或者直接人工統計預售訂單量再除以訪客數。其他類似情況可以根據具體情況具體分析，店鋪后臺看到的數據只有處在合理的場景才是有效的。