以下的一些数据细分，如果只是站在一个不管盈亏只管销售额的角度，可能嗅之无用。但如果站在公司的的角度去看待，会有不一样的结果。

一. 直通车的收益丶亏损分析

1. 直通车的报表可以提供给我们全方位的数据，但光看表面的数据，可能无法满足我们对于推广结果了如指掌的要求，所以我们需要将数据组合细分，最后得出我们想了解的结果，并根据此结果，制定接下来的推广规划。

通常查看数据时，会了解这几个点：花费丶点击量丶点击单价丶成交额丶成交笔数丶还有最重要的ROI。而我们接下来会用到其中的几项：成交额丶花费丶成交笔数

（1）成交额丶成交笔数：

总成交额/成交笔数=成交单价

（2）花费金额丶成交笔数：

花费金额/成交笔数=单笔支出成本

（3）得出这两个数据后，我们再提出一个公式

成交单价-产品成本=利润

（4）把公式延续：

（成交单价-产品成本）-单笔支出成本=直通车的净亏损/净盈利

2. 说起来可能有些抽象，现在我用一个店铺直通车的数据演示给大家看看这个分析的必要性：

这是某款产品，双十二当天的一个数据反馈，那大家看到ROI只有1，肯定的这个产品的推广是亏损的，接下来我们就来计算一下他的亏损程度：

经过计算后，可以看到，这款产品最后得出得净亏损的是45元。 那表格中也提到在我才来到这个公司不久后的双十一当天的数据反馈净亏损达到了108元。在经过一段时间的调整后，提升了58元的利润。

得出数据的结论后，我们就要开始思考——

（1）有没有可能盈利：

成交单价，支出成本丶产品成本。 这三个维度，我们去假设，如果这款产品的推广想要不亏损，这三个维度需要达到什么条件?如果这个条件可行，那我们就可以根据这个标准，调整直通车的出价，点击单价，或者想法提升客单价。 如果不可能达到，那我们就思考第二点：

（2）既然明明知道是亏损，我们为什么要推广它？现在选择直通车一般有3个目的：

第一是侧款

第二是赚钱

第三是弥补流量和销量，提升排名。

那很明显，第一点和第二点，都不是我们的目的。 目的只有一个，弥补流量和销量，提升排名了。既然如此，以双十一的净亏损108元为例，如果只是为了有销量提升排名，我们用刷单的方法，提升一笔销量以15元为标准。是直通车的1/7左右。 既然如此，我们为什么要花费7倍的成本去完成我们的目的呢？有了这样得数据支撑，我们就可以避免——盲目亏损，盲目刷单。让付费推广尽在掌控。

二. 同行聚划算的数据收集，自身产品的活动申报预算

聚划算也发展了几个年头，到如今也不再像以前一枝独秀时的风光。也不止听到一位朋友因为上了聚划算，导致一整年都在清库存。所以在报名聚划算的库存准备前，数据收集的重要性开始越来越重要。

1. 确定数据记录的关键点：

首先我们需要新建一个EXCEL表格，作数据记录。数据记录的点给出几个参考建议：

（1）店铺名称：不多解释

（2）产品链接：方便跟踪同行产品信息

（3）聚划算PC流量丶聚划算无线流量：必须记录的重点之一

（4）当日销量：预估转化丶预估价格影响

（5）活动价格：预估价格影响

（6）转化预估：根据以上四项，预估自己产品转化。

（7）活动策划：收集活动策划的数据，分析效果最好的活动。

（8）其他的自行脑补。

2. 收集数据

建立好数据记录的表格后，现在我们就可以去收集同行参与聚划算或者类似特卖活动的数据了。那这一步，我们需要有一个软件——数据魔方。

（1）先到聚划算页面，查看有哪些同类产品正在参与聚划算活动，或者说正在预热。不管是哪一项，我们需要打开这个产品，收集以上某几个点的信息，然后等待聚划算活动结束。

（2）记录的产品活动结束后，打开数据魔方——行业分析——热销/飙升排行：找到我们的目标，开始收集活动数据（这里面还可以找到意外收获哦，不知道大家能不能发现）。

（3）选择最近3天，开始记录重点数据（聚划算预热一天，销售一天，另一天可忽略不计）：

（4）如上图所示，除了转化外，其他数据都可以找到。为什么要记录聚划算的流量数据，而不是整体数据呢，因为每个店铺的基础不一样，大店的自身店铺资源展现位流量甚至高于聚划算流量，而小店就完全不同。 所以在我们作自己产品的销量预估的时候，要用自身的流量+聚划算的流量为参考。

（5）记录好数据后，我们可以开始预估这款产品聚划算的转化率和销量了：

总销量/总流量=平均转化

聚划算流量*平均转化=聚划算销量

3. 接下来我们重复这一步骤，收集好不同价位，不同品类（可以更加细分）商品的数据后，我们就可以根据这些数据，来预测我们自己产品如果申报聚划算的活动销量。

然后根据此销量，来计算这次聚划算我们会亏本，还是赚钱，举个例子：

例：佣金团A产品：预估销量500件，价格69元。

佣金5%=500*69*5%=1725元，保底佣金10000元。

天猫扣点5%=1725元

物流成本8元=500*8=4000元元

产品成本45元，利润=500*（69-45）=12000元

聚划算的预估盈亏=12000-10000-1725-4000=（—3725）（加括号为了突出..）

根据以上举例，可以看到，如果销售额预计只有500件，那我们这次聚划算会亏损（还有其他小费用没算）也可以根据这个公式，得出当销量达到多少，我们可以保持不亏损的状态。

三. 总结

1. 数据的统计和分析

记录数据——细分数据——组合数据——得出结论

2. 细分问题，解决问题（经第一步后，我们得出了结论）

找出问题——细分问题——假设——提出解决方案——监管执行——对于执行效果总结

3. 通过这样一次一次不断的分析，争取每一次超越上一次，不求完美，但求更美。

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一.数据分析的步骤（承上一篇，详细版）

1. 记录数据：

在开始之前，我强烈建议购买一些对于店内数据有细分且详细的数据软件。例如生E经，这是数据分析的基础。

2. 对比参考：

我们的数据一定要有一个参考，和我们采集的数据进行对比，两者想对比下，我们才能更清晰的意识到问题。（上一篇遗漏的重点）

3. 细分数据：

对于第二点的对比数据我们只需要整体数据即可。当经过对比参考后，我们意识到了出了问题，这个时候，我们就需要将数据细分，细分到每一个小渠道，观察是哪个OR哪几个渠道的数据发生了变动。

4. 组合数据：

数据软件反馈我们的数据，我们需要对数据进行进一步的组合，将数据以比例或者其他更一目了然然的方式进行呈现，便于我们得出结论。

5. 得出结论：

通过以上的步骤，我们通过细分找出问题所在，接下来我们需要思考，数据的变动是否是因为我们对店铺进行了改动（在同事收集数据时，我会让他留一个备注栏，把我们所有可能影响店铺的改变工作，都按时记录下来，这样可以看出我们的改动，是否达到预期的效果，避免以上说的情况）。

6. 细分问题：

得出结论后，我们找出到数据异常或未达预期的问题所在。同时最重要的是务必将其细分到每一个，我们所能够作出改变的点。

7. 提出假设：

（1）首先思考有可能是什么原因导致数据异常，提出假设，然后寻找数据论证，得到论证后，根据当前情况，制定解决方案。

（2）制定解决方案时，根据当前数据和经验，提出假设，散发思维，心中预演一遍假设的可行性。（每一次假设预演，我们都尽可能想到当时做能想到的最好，所能考虑到的最周全。这不是追求完美，而是只有在这样的前提下，才能有更好的进步。）

8. 监管执行：

说了半天，想了半天。执行下去才是最重要的。

9. 对执行效果总结：

不断的的观察分析数据，不断的进行优化。未来总会更好。

二. 两种不同情况的数据分析

1. 举例分析（一）

假设：我们想要分析店铺现今和去年同期相比的现状

（1）以自然月为对比参考。比如今年10月份，和去年10月份。

（2）收集包括不限于流量，访客丶转化率丶成交量丶成交笔数丶成交件数丶客单价丶销售额等指标

（3）对数据指标进行分别组合

①访客*转化率*客单价=销售额

②流量/访客=人均浏览深度

③成交量/成交笔数=人均成交件数

（4）将公式中的指标，进行同期对比，计算出上升/下降的比例。观察不同的指标中，哪些指标是上升了，哪些指标是下降了。 当我们发现核心指标中出现了问题，接下俩就需要我们将核心指标的数据进行细分了。

（5）接上面的例子，我们发现了访客提升10%的情况，由于客单价降低了10%，所以最后销售额没有增加。于是接下来我们需要将异常数据指标进行细分，观察细分渠道的数据。

①无线端客单价 的 客单价数据

②PC端客单价 的 客单价数据

（6）观察这两个不同渠道的数据，再将这两个数据，进行同期对比，这个时候。基本就知道到底是哪个端口的数据相比去年出现了异常。有了数据作为论证，我们就能够带有强烈的目标感，去寻找问题所在。

（7）比如我们发现是无线端的客单价相比较去年有一定的下降，最后寻找原因是因为没有套餐，人均成交件数降低，导致客单价降低。（仅假设）

（8）接下来依依将每个数据指标进行对比，发现问题，制定解决方案。长此以往，我们必能做到事事了然于心，不再迷茫。工作的效率和精准度也更高。

2. 举例分析（二）

假设：我们策划了两次优惠劵发放的活动，其中有不同也有相同。我们像对比两次活动的效果。

（1）第一次的发放效果：

结合自身的情况，我们可以作以下总结：

①100元的优惠劵只有5人领取，并无人使用。原因是我们的客单价太低，而目标要求金额太高。

②50元虽然有人领取，但只有1人使用，使用率勉强。原因同上。

③5元无门槛优惠劵，使用率高达28.57%，相比较而言非常成功，但是降低了客单价和利润！

（2）接下来我们进行假设：

①假如下一次，我们取消5元的无门槛设置，能否改变客单价和利润被拉低的情况？

②50元和100元，虽然看起来金额高大上，但使用率太低，我们是否有保留大额优惠劵的必要？

③假如我们在取消无门槛优惠劵的情况下，能否维持28%的使用率？

（3）于是第二次优惠劵发放，我们根据假设做了以下工作：

①取消无门槛设置，目的为了避免客单价和利润降低。

②取消50元和100元优惠劵。

③在优惠劵创建的时候，取消了优惠劵推广的勾选。（当时我觉得这样领取的买家更精准，使用率会更高一些。）

2. 第二次优惠劵发放

（1）结合自身情况总结

①第二次优惠劵发放活动，的确我们的利润得到了很大提升。但优惠劵使用率降低了一倍以上，当我们做活动冲任务时，无门槛优惠劵能够提升买家使用热情。当然也会拉低利润和客单价，实际证明，鱼和熊掌不可兼得，需要我们二选一。

②优惠劵的领取数量大幅降低，除了活动力度的因素外。优惠劵推广的未勾选，是第二次优惠劵发放活动最大的败笔。（我错了，错得深刻）

3. 总结

经过两次优惠劵发放活动不同的尝试，我们虽然在第二次尝到了苦果，但在第三次，相信我们能够做得更好。

做电商，我们一定要勇于尝试，尝试不同的方法，记录不同的数据。

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