淘寶運營一直都是一個值得學習和深挖的角度，今天小編從轉化的角度來對淘寶數據做一番解讀。

　　首先，我們來看一個公式

　　這個是電子商務的萬有引力公式，淘寶中涉及到的所有的東西（包括崗位、KPI、數據分析、推廣、運營）都可以從這個公式中孕育出來，因為電子商務，本質上還是商務，既然是商務那肯定是為了賺錢，說白點銷售額基本上可以決定你的電商做的好還是不好。

　　從公式中可以看出，流量、轉化率、客單價量化值越大，而成交額越高，假設流量和客單價為定量，那么轉化率的高低直接影響店鋪的成交額。要了解轉化率就必須要了解形成轉化率的幾個關鍵因素，很多朋友只知道它決定了一個店鋪的成交情況，可以說知其然而不知其所以然，那么什么是轉化率呢。

　　官方給予的定義是：成交轉化率=成交用戶數/訪客數，亦指，當日成交用戶數占訪客數的百分比。

　　從成交轉化率公式中看出，訪客數是定量，成交用戶數是變量，我們平時所談到的轉化率只是轉化結果，轉化其實是一個整體范疇，它囊括了幾個過程：從用戶瀏覽頁面、到達產品頁面、咨詢客服、下單付款一般經歷四個階段：瀏覽轉化、目標轉化、詢單轉化、付款轉化。我們用一張圖可以很好的解讀轉化率4部曲：

　　數據是為轉化服務的，我們做數據分析的目的也是為了能夠盡可能利用好每一個UV，讓它們發揮最大的價值，所以有了上面的數據模型，我們就能知道我們該怎么來收集數據源，收集到了數據源，就可以根據公司中訂好的數據標準來對比匹配，如果出現落差，那么說明運營的某些方面出問題了，及時發現調整，就可以避免更多的損失，這也是數據分析的意義。

下面我們來逐步分析這4個轉化

　　1 流量轉化=到達店鋪UV/廣告展現量*100%

　　這個廣告展現量的范圍比較大，不僅限于鉆展、定價CPM、付費廣告，而是所有看過你家的產品的顧客。從公式可以看出，達到店鋪UV越高，廣告展現量越低，那么流量轉化就越高。因此我們在做好圖片點擊率的同時也要做好一切能吸引顧客點進來的工作。SO如果在這個階段數據異常，那么你可以找推廣去解決。

　　2 目標轉化

　　到了這步，有2種情況，一種是主動購買（可以體現你活動策劃、視覺設計的能力），另外一種是咨詢下單。

　　主動下單率=主動下單人數/達到產品UV*100%

　　咨詢率=咨詢人數/達到產品UV*100%

　　主動下單率一般來說越高越好，能極大的減少客服成本和UV的流失率。一般來說除非做活動，基本上可能主動訂單和咨詢訂單都會保持在4:6或者3:7的比例，因此大頭還是在咨詢率上，這個階段是極大地考驗你的活動策劃能力、頁面視覺沖擊、賣點吸引程度，因此如果在這個階段數據出現了問題，那可以找文案、策劃解決，當然作為運營，任何時候都脫不了關系。

　　3 詢單轉化=咨詢下單UV/咨詢UV*100%

　　到了這一步，涉及到的主要是客服和物流這一塊，客服的專業度以及物流的發貨速度、庫存的多少都會影響到這一步的轉化。因此如果這塊出問題了，你可以找客服和倉庫解決問題。

　　4 付款轉化=付款訂單/下單量*100%

　　最后一步，可能原因會比較千奇百怪，但是有時候很多走到了這一步卻流失的訂單真的是非?？上У?，所謂的臨門一腳。所以安排好催單的工作是很重要的。現在淘寶上也出了很多催單軟件，也可以用用，無論是用電話、短信還是旺旺，總之能催成就催，要知道損失一單可能就是幾十塊大洋的訂單成本。

　　以上就是數據轉化4部曲，我們做好了這數據分析，就能知道我們在哪個節點出錯了，然后及時去調整，所有說細節決定成敗，有時候一個小小的細節，如果不去注意，就很可能積累成大錯。在如今如此激烈的市場環境中，一分一毫都是我們要去爭取的，運營成本那么高，如果我們不能把握好每一個環節，那么很可能在市場的洗牌中就被淘汰了。

　　最后再跟大家談下，數據分析在日常工作中，怎么運用，怎么通過數據分析幫助我們店鋪提高。

　　數據分析的步驟：確定——分解——評估——決策。

　　確定：確定什么內容也是先確定問題，要知道自己的問題所在，比如我們這次的活動，首先我們要確定我們這次打算銷售什么樣子的產品，預計銷售多少量，想要達到什么效果。在我們的日常工作中，我們也可以用，比如說昨天我們家的銷售額xxxxx元。那么，我們就要確定這個銷售額正常嗎，這是第一步；

　　分解：對于我們上面的活動，我們就要分解這個結果，需要哪些數據，上面我們要研究活動的銷售情況，那么我做了先從行業入手分析行業情況，因為行業情況是反映了當前消費者的銷售行為，再結合自身店鋪情況，分析我們的產品哪些符合行業情況，這是要符合自身情況。日常工作中，我們也在問這個銷售額正常嗎，那么要分析我們店的銷售額是由哪些寶貝銷售構成，這些寶貝的轉化率怎么樣，客戶是怎么進來，各種進來的轉化率又是怎么樣，這是第二步；

　　評估：評估就是當我們知道了我們要有哪些數據分析這個問題的時候，那我們就要評估手頭上的數據的準確性，不準確的數據，分析后會誤導最后的結論的，這是第三步；

　　決策：通過評估我們就知道這些數據的情況和規律了，那就可以幫助我們下結論了，預測以后的變化趨勢了。