作者：电商运营研究室
出版社：人民邮电出版社
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开淘宝店，让数据告诉你怎么才赚钱试读：
前言
淘宝网的规则千变万化，社会又在高速发展，如今在淘宝网上崛起的卖家已经不再是网店兴起之初的那些草根英雄了。这些卖家既不靠刷单起家，也不靠勇猛投资的魄力，而是凭借他们敏锐的市场洞察力，及时发现数据这一价值极高的商业武器。
利用数据，卖家可以掌握市场的动向，知道什么时候该卖什么货，知道怎样选择有市场且竞争小的货。过去，流量是卖家的心头肉，一旦出现下降趋势，卖家就盲目地花钱购买，而现在，利用数据，卖家可以富有逻辑性地分析出流量的问题出在哪里，并且一举击中要害，从根本上解决问题。同样，利用数据，提高店铺销量、转化率也都不是梦。不仅如此，有了数据的力量，卖家还可以分析出店铺会员的个性，实施个性化营销，用最少的成本，获得最大的收益。数据之所以神奇，在于它的无所不能。卖家还可以应用数据来进行网店人员的招聘和管理。真正实现哪怕不在客服的身边也能从数据上监控客服的工作认真与否。
本书一共分为10章，从大数据时代的网店运营基本概念入手，再到网店货物的选择、市场分析，然后步步深入，直到网店运营的核心内容：流量、转化率、营销的数据分析，最后为了让卖家能更加完美地运营店铺，还添加了网店人员管理、客服打造、店铺财务方面的管理知识。
本书的第1章以大数据的理论知识为主，带领卖家走进网店的数据化运营世界。第2章开始从数据的角度出发，分析店铺不赚钱的原因。第3章涉及了进货知识，用真实的市场数据，帮助卖家选择有市场的货物。第4章围绕商品，讲解了关于商品常见的一些问题。第5章进入流量环节，从流量的本质开始，讲解如何获取流量数据和优化流量。第6章开始分析转化率，条理分明地讲解了转化率的来源，出现问题后的分析思路，以及提高转化率有效的方法。第7章介绍网店营销方面的知识，在这个商品花样百出的时代，不会营销就输了。这一章中包含了有用的营销大法，告诉你如何使用适合于自己店铺的营销方法来提高店铺业绩。第8章进入网店人员的招聘与管理环节，同样是从数据的角度出发，为卖家分析到底网店需要什么样的员工，去哪里招聘，招聘后如何管理。第9章针对的是店铺的主力员工客服，讲解了卖家究竟要怎么制订客服KPI才算合理，怎么提高客服绩效，怎么管理客服团队。第10章介绍店铺财务方面的知识，教会你如何真正地计算店铺成本及产品的利润控制等知识。
本书可以说是网店卖家的生意经，内容丰富而实战性强。大部分知识点的讲解都是以一个真实的案例为基础来进行的，让卖家看到数据的力量是不可忽视的。
本书可作为网店卖家的运营参考书，同时也适合作为网店创业人员、管理人员、兼职人员的自学资料，还可以作为相关培训班的教学用书。
由于编者水平有限，在编写本书的过程中难免会存在疏漏之处，恳请广大读者批评指正，并登录www.epubhome.com提出宝贵意见，也可以加入QQ群227463225与我们交流。编者2015年4月第1章大数据时代的网店运营
在如今竞争日益激烈的电商行业中，要经营好一家网店已经不能再用过去的老办法，即守在电脑前，等着顾客找上门了。因为你的顾客很可能还没有找到你的“门”就已经在浩瀚无边的网上商城中迷路了。
所以开网店不能坐以待毙，必须采取有效行动。但是行动也不能只靠感觉，任何决定的背后都要有相关的数据分析来支撑。通过寻找跟网店有关的一些看似杂乱无章的数据，可以分析出隐藏在数据后面的深层次意义，从而让你知道什么东西最好卖、怎么卖、什么时候卖，等等。在这个大数据时代，谁掌握了网店运营的核心数据，谁就掌握了财富。1.1 为什么说数据是网店运营的命脉
在许多人眼里，开网店赚钱好像很轻松，不用风吹日晒，不用和数量众多的上班族一起挤公交，也不用被老板批评，就自个儿坐在电脑前，看看有没有顾客下单，然后再出去溜达一下发发货，钱就到手了，一切看似都很容易。
下图是最近几年来淘宝的交易数据。超过3.7亿的会员，每天淘宝上有3000万的访客，这样的数据是不是让你觉得网购行业正在欣欣向荣地增长，开淘宝店，可以轻松赚大钱？
看了上面的内容你很开心，那么下面的内容可能就要泼你一盆冷水了，如下图所示，这是网购行业激烈竞争的真实反映。
为什么说淘宝上600万以上的卖家，真正赚钱的不到30万呢？因为在全职开网店的情况下，如果一个月的纯收入不到2500块的话，单从投入的人力价值来看就不能叫赚钱。
而淘宝顾客每一次搜索都会出现上万的商品，淘宝每一页又只能展示44件商品，而顾客大多只会浏览前面10页左右的内容，也就是说排在后面的绝大部分商品根本就没有机会让顾客看见，更不要说下单购买了。所以在天猫商城，赚钱的店铺大都是公司在运营，个人在成本上、能力上根本无法与之竞争。
再将上面两张图中淘宝每天至少有3000万访客的数据和淘宝上有600万以上卖家的数据结合起来分析，假设每个访客能访问15个店铺,那么淘宝上所有的店铺总计每天将会被访问4.5亿次。把这个数字平均分到600万店铺中，每个店铺能获得的访客是75个，而淘宝上的转化率是1%～5%，如果取最高值5%来算，每天分到每个店铺的订单是3～4笔。按照这样的平均数据来看的话，淘宝上的店铺都是亏本的。
通过上面的数据可以看到网购交易量大，但是同行竞争同样也很大。所以如果开网店的思维还停留在“开网店成本低，一台电脑，一根网线就搞定”的状态下，肯定不能赚钱了。
要想赚钱就需要知道网上商品的销售规律，而这样的规律从什么得来？答案就是数据！下面就来看看从数据中可以得到些什么？
数据1：一个月中实物类目成交比例分布图（数据来源：淘宝无线电子商务数据报告）
可以分析出：这个月实物类目成交占比中，与女性相关的类目超过了40%，进而得出女性用户是淘宝主力军这样的结论。然后再推断出与女性用户有关的产品需求量或许会更大。因此如果是新开的店铺，就可以考虑销售这些与女性有关的商品！
数据2：不同地区钻石购买金额占珠宝购买金额的比例图（数据来源：淘宝数据）
可以分析出：即使是钻石这样价钱贵重的物品同样占有一定的网购市场，并且各地区有差异，进而可以决定在山西、黑龙江这两个购买量较大的地区可以采取货物包邮等营销手段促进销售。
数据3：2014年7月1日到9月2日打底裤数据销售概况（数据来源：阿里指数）
可以分析出：从8月开始，打底裤行业在网购市场需求量小幅上升。商家可以关注采购市场行情，保持备货。
数据4：2014年6月14日店铺的流量情况（数据来源：量子数据）
可以分析出属于店铺的流量高峰期，可以在这个高峰期发布宝贝，同时也要安排在线客服，保证即时响应用户消息。
数据5：2014年9月2日的服装行业新词榜（数据来源：阿里指数）
可以分析出服装行业新品情况，查看店铺中的服装是否跟上了潮流，做好货源调配。
数据6：2014年9月11日男女关注化妆品牌排行榜（数据来源：百度风云榜）
可以分析出：男性和女性在选择使用化妆品/护肤品的品牌时，还是有很大的不同的。随时了解不同性别的喜好变化，可以在顾客咨询时，有意识地针对不同的性别进行推荐，那么顾客下单的概率会有所提高。
所以说，现在开网店，如果不会数据分析，不会用数据说话，那就落伍了。数据的力量毋庸置疑，简单总结一下数据分析的实际意义：（1）可以量化网店的各项管理；（2）最大化网店销售额；（3）快速掌握最新行业动态；（4）制定正确的网店运营策略；（5）有效地节约成本；（6）协调管理网店员工。1.2 5个实例告诉你什么是数据分析
在上一节中领略了数据分析的好处，那么你能说说究竟什么是数据分析吗？说得通俗简单一点就是描述数据特征，预测数据趋势，展示分析结果；说得实用一点就是可以知道刚当爸爸的男人买尿布时最可能顺便买瓶啤酒！
无论怎样描述数据分析，都要知道这是一个各种数据充斥的时代，各行各业的人进行各种活动都会伴随着大量数据的产生。而数据分析就是用恰当的方法收集统计其中的数据，再将这些数据进行分析汇总，再进行理解，最后得出某种有意义的结论。通过数据分析可以十分客观地反映出杂乱无章的数据背后的信息和事物的规律，以便进一步采取更为明智的策略。
数据分析实例一：利用电子地图找方向
找不到路了怎么办？电子地图来帮你！在生活中迷路利用电子地图来找方向恐怕是人们用到的最简单的数据分析了，因为地图上每一个坐标点的定位都是大量数据堆积而成的。
数据分析实例二：知道你的顾客现在需要什么
下图是一位顾客的网购清单，从这个清单中可以看出几乎都是婴儿用品，可以推断顾客不是买来送人，一定是自己家中所需要。再看奶瓶是2个，可以大致推断不是之前的奶瓶坏了买来替换的，加上清单中的温奶器等婴儿必需用品，可以推断孩子还没有出生而是快要出生了。
数据分析实例三：利用搜索热词发现商机
搜狗拥有输入法、搜索引擎，而那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，就能找出哪些是网民关注的，如左上图所示。而百度的搜索引擎更为强大，如右上图所示，通过网民的搜索词汇，得出各城市对不同品牌化妆品的关注度，让从事化妆品网上销售行业的人第一时间掌握大众的最新喜好。
数据分析实例四：没有接触也知道谁需要贷款
数据远远比文字更真实，更能反映一个公司的真实运转情况。所以通过海量的数据分析得出企业的经营情况，从而判断它是否有贷款的需求是非常靠谱的。
数据分析实例五：找出获得商品最大利润的策略组合
众所周知，网店商品的利润和售价及销量有关，如果售价高，则销量可能会减少，从而利润会减少，如果售价低则销量会升高，但是总利润可能还是会减少。将商品在不同售价情况下的销售数据做成如上图所示的曲面图，就可以快速找出商品最大利润的组合策略了。1.3 数据分析6步轻松走
不要以为数据分析是多么困难的需要专业人士专业工具才能进行的事，普通人一样能轻松进行数据分析，关键是掌握分析的步骤方法，只要思路清晰了，按部就班地对数据进行分析，简单又快捷。数据分析可以分为6个步骤：（1）拟定分析目的；（2）数据收集；（3）数据加工；（4）分析数据；（5）表现结果；（6）得出结论。
数据分析步骤1 拟定分析目的
要进行数据分析，首先就需要明确分析的作用，因为数据分析根据其作用的不同，类型也不相同：如果作用侧重于发现事物新的属性、规律，则是探寻式数据分析；如果作用侧重于验证某件事物的真假情况，则是验证性数据分析；如果作用侧重于更加客观地描述事物，则是描述性数据分析，如左上图所示。
其次还需要明确分析的对象，是商业、学术、还是其他。在清楚对象的前提下还要明确基于此对象分析的目的，例如右上图所示数据分析的对象是淘宝运营，那么基于此的数据分析目的究竟是减少顾客流失还是增加流量呢？不同的目的，收集数据的方法和渠道是不一样的，最后使用的分析手法也会不一样。一句话，明确目的可以引领一次数据分析的大体方向。
数据分析步骤2 数据收集
在明确数据分析的目的后，就可以开始着手进行数据的收集了。通常情况下，网店分析数据的来源如下。
1.自家网店的后台数据库
在没有购买数据分析软件的情况下，淘宝卖家也可以查看自家店铺的数据，方法是依次找到〈我是卖家〉→〈我的快捷菜单〉→〈营销中心〉→〈数据中心〉，就可以开始查看店铺数据了。
2.淘宝软件
利用淘宝软件来获得相关的网店数据是收集数据重要方法。例如量子恒道可以获得有关网店的流量数据、销售数据、顾客分析及推广效果数据；如数据魔方可以提供行业数据分析、店铺数据分析；其中包含了品牌、店铺、产品的排行榜，购买人群的特征分析（年龄、性别、购买时段、地域等）；小艾分析可以捕捉来访顾客的浏览路径、顾客的历史访问情况、顾客所属的地域等多种数据。
3.互联网
如今是一个互联网高速发展的时代，网络上发布的数据越来越多，特别是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需要的数据，例如国家及地方统计局网站、行业网站、政府机构网站、传媒网站。下图所示是国家统计局网站和搜狗热搜榜的网站。只要做一个有心人，从这些网站上大大小小的数据中总会得出与行业相关的一些动态来。
4.市场调查
开网店最需要的恐怕就是了解用户的想法了，但是通过以上三种方法获得较多的还是行业大体的动态，而要获得顾客的想法就比较困难了。这时就可以用市场调查法来收集与用户想法有关的数据了。市场调查就是指用可实施的方法，有目的、有系统地收集、整理有关市场营销的信息和资料，分析市场情况，了解市场现状及其发展趋势，为市场预测和营销决策提供客观、正确的数据资料。市场调查可以弥补其他数据收集方式的不足，但是进行市场调查的缺点是调查所需的费用较高，因此不太适合中小型规模的网店。
数据分析步骤3 数据加工
对所收集到的数据进行加工处理是非常有必要的一个环节，因为初步收集到的数据往往是数据量大、杂乱无章、没有顺序可言的，如果直接在此基础上进行数据分析，就会无形中增加分析的难度，难以高效率地推导出所期望的、具有一定意义和价值的结果。
数据加工的方法有多种，例如可以将收集到的数据进行分组、排序、筛选，或者是进行简单计算以便下一个步骤高效进行等。在进行数据处理时，Excel就是一个既实用功能又强大的工具，将收集到的原始数据导入/输入Excel中后，再利用相关功能进行处理即可。右上图所示就是Excel中常用到的排序和筛选功能。
数据分析步骤4 分析数据
接下来就到了最关键也是最重要的一步：分析数据。在这一步中需要通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。分析数据涵盖了方差分析、因子分析、回归分析、主成分分析、聚类分析、罗辑回归等方法，工具也可能会涉及专业的分析软件如数据分析工具SPSS Statistics等。但是对于一般的网店卖家来说，只要用Excel表进行简单操作分析即可。具体案例请看下一小节。
数据分析步骤5 表现结果
完成数据分析后，如果想要他人领会所分析出来结果，那么让结果以一定的形式表现出来有助于结果的传播效率。想必大家听过这么一句话：字不如表，表不如图。说得就是在大多数情况下，人们更能接受以图的形式表现的信息，所以表现数据分析的结果，要遵循这样一个原则：能用图/图表说明问题的就不要用表格，能用表格说明问题的就不要用文字。如下图所示，同样的数据，但是用右边的图表表示就比用左边的表格表示更加直观。
通常情况下，数据分析最常用的表现形式是图表。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然也可以发挥想象，让这些图表变形为更为丰富的图形。
数据分析步骤6 得出结论
数据分析完成后，就只剩下最后一步了，那就是对此次数据分析过程进行总结，得出最终的结论。让决策者参考，从而做出相关的决定。
需要注意的是如果这个结论需要给他人查看，就不能仅仅是简单的一句话、一张表了。它需要有一个完整的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。还要结构清晰、主次分明以便阅读者正确地理解报告内容；同时图文并茂，令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
最后，数据分析的结论要明确清晰，最好是在包含结论的同时也包含建议或解决方案。毕竟作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是获得建议或解决方案，以便他们在决策时作参考。1.4 数据分析打造商品热卖最佳方案
学习了上一小节的数据分析方法后，大家已经在脑海中初步形成了数据分析的概念，那么现在是不是摩拳擦掌想要将空洞的方法实施到网店的实际经营中呢？现在就来跟随下面的内容见识一下数据的具体方法步骤吧！
步骤1：确定目标
网店中有9000件女装秋款上衣需要全部处理完，上衣的进价是14元一件，而现在只要高于成本价1元的价格就可以出售。
目标已经很明确了，再根据这个目标设定数据分析的方向。下图是根据目标制订的计划流程。既然目标是处理完所有上衣，那么，首先就要让商品好卖，商品要好卖，就要先进行商品优化，由于是处理的商品，本案例就从商品名称、商品展示图片和价格三方面着手进行优化。然后再用直通车测试其优化效果，最后实施最佳方案，卖光所有商品。
步骤2：收集数据并进行加工处理及分析
收集数据这个步骤至关重要，因为所有收集到的数据都是要为后面的流程服务的。因此回顾上一步中女上衣的销售计划，可以有方向性地收集关于商品名称、商品图片、商品价格的数据。考虑到此案例相对比较简单，所以将数据收集、数据加工、数据分析放到一个步骤中，收集到不同方面的数据后，随即进行加工处理。（1）商品名称的确定
商品名称数据收集加工：在淘宝中输入关键词“女上衣”“秋款”，再将搜索到的前12个商品的关键词进行分解，然后在Excel表格中进行排序。如下面两张图所示。
商品名称数据分析：从Excel表格的排序结果中可以看出，关键词中的“年份2014”和“秋款”的出现频率最高；都是8次，可见商品的名称设计中这两个词是必需要有的。其次就是“新款”和“女装”分别出现了5次和4次，可见这两个调整也是大部分网购顾客会进行搜索的关键词。然后就是“秋装”和“韩版”都出现了3次。而“大码”出现了2次，“修身”出现了1次。将频率出现最高的关键词结合自身要卖商品的性质进行匹配，组成商品名称 1“2014 新款女秋装大码”和名称 2“2014 新款韩版女装修身”。因为商品最主要的目的是处理，所以可以考虑包邮，于是再组合出一组商品名称 3“包邮 2014 新款女秋装大码”和名称 4“包邮 2014 新款韩版女装修身”。
目前还不能随意判断这四个商品名称哪一个更受买家的喜欢，所以要进行一次测试，才能分析出更准确的结果。
将这四个标题投放到直通车里进行测试，通过点击量、点击率来判断哪个标题是买家更喜欢的标题。直通车测试的结果是：
标题1，点击量71，点击率0.52%；
标题2，点击量96，点击率1.21%；
标题3，点击量89，点击率0.95%；
标题 4，点击量 105，点击率 1.35 %。
通过直通车测试的数据很轻松地就判断标题4更受买家喜欢，于是分析结果是采用标题4作为这款商品的标题。（2）商品图片的确定
商品图片数据收集加工：再仔细观察由关键词“女上衣”“秋款”搜索出来排名前12位的商品图片，将图片特点进行分类，分类方法可以如左下图所示,并在Excel中排序，如右下图所示。
商品图片数据分析：通过对商品图片的特征分析，可以看出模特正面展示的商品出现频率最高，因此采用这种方法作为主要商品展示。再观察表格，可以推测在图片加上“包邮”或者是“特价包邮”标签会增加商品点击率。因此在模特正面展示商品的图片上分别加上“包邮”和“特价包邮”的标签，然后用直通车进行测试。
通过直通车的测试，得到的结果是：
带有“特价包邮”字样的图片点击率是0.93%；
带有“包邮”字样的图片点击率是0.75%。
因此分析结果为采用带有“特价包邮”字样的模特正面展示商品
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