店舗運営に重要なデータ（店舗運営分析のビッグデータ分析は初心者必須。習得すれば月1万元以上稼げます）

店舗運営分析のビッグデータ分析は初心者には必須です。習得すれば月に1万元以上稼ぐことも可能です。

多くの場合、どの製品を選択するか迷ったり、プロモーションの効果が低く自然なトラフィックを獲得できないのではないかと心配したりします。今日は、Taobaoのトラフィック獲得の仕組みを根本的に解説します。スタイルの選択方法と売れ筋商品の作成方法を教えます。

Taobaoでは店舗規模（Alipayの30日間の取引量と捉えることができます）に応じて各カテゴリーを7段階に分けます。店舗のレベルは、ある程度、店舗の業態や業界内での地位を反映します。レベル 1 ～ 5 のストアの操作はデータ操作段階に属し、レベル 6 ～ 7 のストアの操作はデータ操作とコンテンツ操作の組み合わせに属します。

店舗運営におけるあらゆる問題点と改善点を追跡することができ、さまざまな店舗運営におけるデータ分析からこれらのルールと問題点に関する結論を導き出すことができます。しかし、データの分析と要約は複雑です。当社製品の市場パフォーマンスに影響を与える市場データ要素には、ベストカテゴリデータ、製品データ、競合データ、店舗データ、単一製品データなどがあり、よく話題になるクリック、訪問、コンバージョンなどのデータもそのひとつです。これらのデータの組み合わせは、最終的に当社の売上に影響を与えます。オンライン販売プラットフォーム全体は人工的に構築され、その後、継続的なアップグレードと最適化を通じて最も公平なルールを実現し、良質の製品に優れた販売プラットフォームを提供します。

データ運用とは、ユーザーを中心に据え、店舗や商品の品質や改善の余地を評価する指標としてデータを活用することです。データは業務のあらゆる側面に存在するため、業務の成功はデータに基づく必要があります。運用のあらゆる側面はデータに基づく必要があります。データ駆動型の習慣を身につければ、業務の基盤が整います。私たちは、経験に基づいて盲目的に活動するのではなく、活動のターゲットを絞ることができるようになります。運用においては、すべての計画と戦略はデータの結果に基づいて評価されます。

データに関して言えば、まず思い浮かぶのは Business Advisor です。この記事では、「スマート容量拡張」と呼ばれる別の分析チャネルを紹介します。このチャンネルはどこで開設されていますか?

Qianniu ワークベンチをクリックし、ワークベンチのホームページを下にスクロールすると、スマート エネルギー強化が見つかります。図に示すように:

次に、「詳細」をクリックして入力すると、店舗の運営能力を測定するための 6 つの指標 (ユーザー能力、トラフィック転換能力、店舗能力、トラフィック輸送能力、製品能力、サービス能力) が表示されます。

まず、これにより、店舗内の主要なトラフィック チャネルの中でどのセクションが比較的不足しているかを分析できます。

供給能力をクリックして入力すると、製品同一性率と呼ばれるものが表示されます。ここで「改善の余地あり」と表示された場合は、注意を払う必要があります。これは、現在の製品の類似率が高すぎて、重みが高くないことを意味します。

次に、この指標をどのように最適化すればよいでしょうか?製品をできるだけユニークにし、Taobaoで新製品のサポートを受ける

1. 新規上場商品に事前に画像保護を追加し、正式な初版画像認証を実施し、当社商品の初版画像認証コードを取得します。入口：セラーセンター - 右上隅にセラーマップ - Ba Zai

ここで最初のリリース認証を開始し、最初に自分の写真を保護することができます。初回発行の認定のサポートを受けられます。同質性を避けてください。

2. 製品のタイトルも一意である必要があります。競合他社のタイトルをそのままコピーしたり、メーカーが指定したタイトルをそのまま使用したりしないでください。自分の感情でキーワードを書くのもダメです。自社商品に適した商品を選別するために、早い段階でロングテールワードを優先して、露出と表示を迅速に獲得できるようにする必要があります。ここでは、ビジネスアドバイザーの市場状況を使用して、キーワードの検索人気度、モールシェア、オンライン製品数、コンバージョン率を分析および比較できます。これらの指標は、最初に露出される可能性のある単語を分析するのに役立ちます。 、

たとえば、この 2 つの単語を選択する場合、まず上記の長くて用途の広いセーター チェーンを選択します。これは、市場での人気、競争、変換の面でより多くの利点があるためです。

Business Advisor に表示されるデータは複雑すぎる場合が多く、すべてのデータをスクリーニングし、結果に関連せず、コンバージョン データに影響を与えず、問題を見つける能力に直接影響しないデータ要素を削除する必要があります。これにより、分析されるデータのサイズが縮小され、分析がよりシンプルかつ効果的になります。データの収集と分析を行う際には、通常、今年と昨年の同時期、今月と先月、今日と昨日を比較するなどの比較分析手法を使用します。比較することで、データの変化と変化の理由がわかります。実際の運用状況と合わせて、データ変更に影響する問題点を見つけ出す