京东店铺数据怎么分析？技巧分享
每一个京东店铺背后都是一个庞大的数据库，每一个产品在每一个时间节点都会产生不同的数据，那么运营小伙伴需要通过这些数据来优化后续的操作，那么京东店铺数据怎么分析?怎么优化店铺的数据呢?一起去学习一些技巧吧!
从哪入手
有预判类的分析，可以从已有的策略方案出发，寻找相应定量衡量方法。例如，尝试通过强化某促销 A 页面利益点等相关信息，从而促进用户购买，此案例则可以直接预设 X 问题为：「强化利益信息是否可以提升转化率」。
而无预判类(发现问题或机会)的分析，构建问题的起点往往是业务角度的商业目标，通过指标拆解、经验判断、横向对比、逻辑推导等方式来寻找有效的实现方式。例如，某电商促销页面 B 的核心目标是「提升 GMV(销售额)」，而 GMV=流量×转化率×客单价，就可以围绕提升转化率、客单价等指标出发去寻找解决方案。
判断是否重要
有预判类的问题，可以直接寻找指标评估验证结果可靠与否即可。
无预判类(发现问题或机会)的则可以通过评估该问题解决后，能够对最重要的商业目标带来的增益会有多大。例如，上述提升 GMV 的案例中，通过横向对比相同类页面的数据，发现此页面的转化率为 1.8%，明显低于同类页面 4.7% 的转化率，而流量和客单价与同类页面基本持平，故判断转化率极有可能是「提升 GMV(销售额)」的关键点，所以可定义「提升转化率的关键因素是什么」为此页面数据分析的重要问题。
京东数据分析在增长的过程中，拉新和激活与留存是常见的实际应用。
1. 用户拉新
在这个环节，通常流量来源可分为付费和免费两大来源。一般付费流量都是通过广告投放来获取站外或站内的流量，而免费流量则可通过多种运营手段来获取，设计激励机制来刺激用户分享即可。
付费流量：通过付费来获得流量，我们需要对渠道转化和质量评估进行数据分析，从而能衡量投放的效果和价值。渠道转化的常见数据指标就是CTR(点击率)、CVR(转化率)，其数据意义就是能指导我们优化用户的外部转化，降低成本。
质量评估就是分析投放渠道的质量，便于评估该渠道是否值得继续投放。一般都需要紧密地结合产品战略来进行设计。常见的指标有DAU、营收、留存率、流失率等，公司都应该重视ROI，这是最基本的原则。
免费流量：在免费流量获取的环节里，我们往往会通过活动的激励机制去刺激用户进行分享，甚至通过这样的一种分享达到一种裂变的效果，例如我们一些京东商家让用户分享店铺链接到用户的朋友圈，集赞多少就可以获得什么样的小礼品或优惠券之类的激励。
2. 激活留存
相对拉新而言，激活留存才是真正的增长，否则拉新回来的用户都流失了，就失去了增长的意义。比如我们在平常做活动的时候，通过促销引来了一万个用户购买，但是这些购买后的用户，我们很多时候都没有将其利用最大化，我们要转变运营观念，能不能让用户做复购?这就是基于现有用户的利用，要知道，现在的流量不止是贵，流量也开始变得越来越少!所以，我们要最大限度的利用好现有用户数据。
在分析留存数据的时候，我们京东商家通常会聚焦用户在某个时间某个场景下做了某些行为与用户的短期和长期留存的关系，以此来评估实际该引导做什么更好地实现用户真正地留存下来。值得一提的是，在用户留存这方面，召回用户也是一个相对重要的部分，这个时候我们需要评估用户渠道，制定多个召回用户的设计及数据分析体系，从不同角度去探索合适的召回方案。
真实的数据是会说话的，没有数据作为分析的基础，我们就不知道店铺在运营过程中的痛点，比如没有数据分析，我们就不会知道店铺运营方向是否正确。没有数据分析我们就不知道店铺在运营过程中的ROI是否正常。
推荐阅读：
