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数据分析的作用：
现状分析、原因分析、预测分析。
数据分析的流程：
明确数据分析目的、梳理数据分析思路（重中之重）、数据收集、数据处理、数据分析、数据呈现。
营销活动方案通常会采用"4P"营销组合策略：产品、价格、渠道、促销；
可能是：
产品线不够长，产品缺乏吸引力；
价格偏高，顾客不能接受；
引流渠道不够精准，客户质量偏低；
促销力度不大，或者满减条件过高。
数据分析方法：
数据分析方法的选择与具体的应用场景密切相关。
对比分析－－将两个或两个以上的事物进行对比，以达到认清事物本质和规律的研究方法。根据时空差异，可分为横向对比与纵向对比。
分类分析－－用一定的特征变量将研究对象的集合分成若干个类别。
聚类分析－－根据研究对象在属性上的相似程度进行聚合，相似程度高的聚合成一类，一般把它称为簇。
关联分析－－研究两个事物之间的关联关系。如啤酒与尿不湿。
时间序列分析－－趋势变化、周期变化、随机变化。
回归分析－－研究因变量随自变量变化而变化的规律，包括线性回归、非线性回归、逻辑回归等等，是一种非常有用的预测工具。
回归分析表各值解释：
multiple R－－－相关系数；
R Square---判定系数，越接近1回归模型拟合度越高，即自变量对因变量的解释程度高，回归方程参考价值高。
significance F-----F检验的显著水平。significance F是excel里面的方差分析表里的统计学术语。
F指F统计量的值，Significance F指p值。P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。
AARRR模型：
渠道Ａ的AARRR模型：
渠道Ｂ的AARRR模型：
AARRR模型告诉我们，商家首先要想办法获取新用户，将新客户变成活跃客户，活跃客户变成老客户，老客户再变成付费客户，付费客户再变成忠诚客户。
流量来源分析：
流量趋势分析：
1.识别店铺流量变动趋势
上升、保持平稳、下降。
2.对比行业流量趋势
3.分析流量来源细分数据
4.通过对比找到问题所在
5.对症下药，解决问题。
流量质量评估：
高质量流量－－通常指与网店有互动行为的流量。
高质量流量识别指标：
转化率－－流量带来的访客中成交客户的占比。为直接指标。
活跃客户率－－流量带来的访客中活跃客户的占比。为间接指标。
参与指数－－一段时间内流量带来的访客平均访问店铺的次数，＝一段时间内日访问数之和/独立访问人数。用来衡量客户的粘性。
流量价值计算：
SEO标题优化：
转化漏斗模型：
分析各个阶段，通过分析各阶段的指标数据，找出问题环节，优化之，再对比分析优化前后的数据表现。
转化分析指标：
跳失率=访客中没有发生点击行为的人数/总访客数
商品详情页跳出率=访客在详情页中没有发生点击行为的人数/详情页访客数
收藏转化率=收藏人数/总访客数
加购转化率=加购人数/总访客数
下单转化率=下单买家数/访客数
支付转化率=支付买家数/访客数
高跳出率商品诊断与优化：
选择网店里的一个高跳出率商品作为对象，展开转化分析与诊断，首先分
析影响跳出率的相关因素，然后确定导致商品跳出率高主要因素，再提出
优化措施。
店铺首页装修分析：
客单价：
客单价(AVERAGE TRANSACTION VALUE,简称ATV)是指每一个顾客平均购买商品的金额。
如何提高客单价：
如何提高客单价：
1.提高商品定价，增加定价高的商品。
2.做好关联推荐，让客户多买。
3.举办促销活动，比如说满减，多买折扣，设置套餐等等。
4.强化客户的专业性和积极性，提高客服推销技巧，引导客户多买。
5.适当增加商品的类目广度和深度，给客户多选的机会。
6.在引流的时候要瞄准消费能力强的客户。
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