1.指标数据明细

具体的指标数据如表2-2-3所示。

表2-2-3　指标数据

续表

资料来源：速卖通卖家指南。截取时间：2019-12-10。

2.数据分析

数据纵横是速卖通基于平台海量数据打造的一款数据产品，卖家可以根据数据纵横提供的数据指导自己店铺运营的方向，以便做出正确的营销决策。

（1）实时风暴

卖家借助数据纵横中的“实时风暴”工具，可以更好地了解自己店铺的实时动态，分析访客行为。实时风暴工具可以帮助卖家及时了解店铺的流量变化，判断商品信息优化、营销活动等调整带来的直接效果，还可以帮助卖家在流量集中的时段调整客服工作时间及直通车投放时间，为店铺的运营进行实时策划和营销。

登录“我的速卖通”后台，单击“数据纵横”—“实时风暴”选项，即可进入实时风暴页面。实时风暴分为实时概况和实时营销两大板块。其中，通过实时概况可以查看店铺行业实时排名、实时概况、实时访客和实时商品以及实时营销等数据。

①实时排名。实时排名提供店铺主营二级行业的排名，排名比较准确，如图2-2-33所示。

图2-2-33　实时排名页面

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

②实时概况。实时概况展示了店铺浏览量、店铺访客数、下单订单数、支付订单数、支付金额、下单买家数、支付买家数、浏览下单转化率、加购物车人数、加收藏夹人数等数据，卖家可以灵活选择想要查看的国家或地区及App端或非App端数据。图2-2-34所示为某店铺的店铺浏览量分析。

图2-2-34　店铺浏览量分析

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

③实时访客及实时商品。实时访客数据能够帮助卖家分析访客行为，并能让卖家对实时访客进行实时营销，如图2-2-35所示。

图2-2-35　实时访客页面

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

实时商品数据可以帮助卖家分析每个商品的相关数据，如图2-2-36所示。实时商品展现当天有加购，或有收藏，或有下单，或有支付。

图2-2-36　实时商品页面

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

④实时营销。如图2-2-37所示，实时营销模块可以对实时访客进行实时催付与实时发放定向优惠券，如图2-2-38所示。在实时催付中，卖家可以对已经下单的买家、金额较高的买家、比较感兴趣的买家或已经买过多次的买家进行催付留言，同一买家仅能催付一次。

图2-2-37　实时营销中的实时催付数据

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

实时定向优惠券列表中仅展示可发放买家，如图2-2-38所示。卖家可以对感兴趣的买家、浏览次数较多的买家、加购或收藏的买家发放定向优惠券，促使交易达成。同一个买家仅能收到一次实时定向优惠券。实时定向优惠券与买家自己领用的优惠券不冲突。

图2-2-38　实时营销中的实时定向优惠券数据

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

单击“发放定向优惠券设置”按钮，即可进入设置发送规则页面，如图2-2-39所示。设置完成后，将以一定的周期循环触发，设置后可在约1小时后查看效果。若不需要一直生效，可单击“关闭发送规则”按钮。

图2-2-39　设置优惠券发送规则页面

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

（2）成交分析

数据纵横中的“成交分析”工具分别从成交的现状、趋势、构成、特征及波动分析几个角度来分析店铺成交数据，帮助卖家全方位了解店铺成交情况，并能对店铺问题进行快速定位和诊断，从而提高卖家的数据分析能力。

登录“我的速卖通”后台操作页面，单击“数据纵横”—“经营分析”—“成交分析”选项，即可进入成交分析页面。成交分析包括成交概况与成交波动分析两个模块。

①成交概况。成交概况模块可以对商铺排名、成交概况、成交分布（包括国家/地区、平台、行业、商品、价格带、新老卖家、90天购买次数等）、成交核心指标（包括搜索曝光量、店铺浏览量、店铺访客数、浏览—下单转化率、下单买家数、支付买家数、支付金额、退款金额）等内容进行分析。

●商铺排名。商铺排名数据展示了卖家店铺的排名，由此可以清楚地知道卖家目前所处的行业位置，不同的行业位置具有不同的波动特征，需要关注的点也不同。图2-2-40所示为某商铺排名分析。

图2-2-40　某商铺排名分析

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

对于新卖家和中小卖家来说，他们一般刚开店不久，商品数量较少，应将运营的重点放在热销品的打造方面；对于腰部卖家和头部卖家来说，其运营的重点是在维护好自己已有热销品的前提下，加快速度打造新的市场热销品，以防止店铺已有热销品逐步进入衰退期后，店铺内没有新的商品为自己店铺的交易额提供稳定的支撑。

●成交概况。成交概况由一组公式构成，即

支付金额=访客数×浏览—支付转化率×客单价

例如，卖家将店铺的访客数提升了20%，在浏览—支付转化率和客单价保持不变的情况下，支付金额也会相应提升20%。但在实际操作中，针对提升访客数、浏览—支付转化率或客单价，其具体运营策略是不一样的，卖家需要根据自身店铺的情况来决定自己运营的侧重点。提升访客量，简单地说就是引流，卖家可以通过多种方式引流，如开展Facebook营销、开通直通车、参加平台大促等；提升浏览—支付转化率，一般来说是通过开展老客户营销，向新客户发放优惠券的方式进行；提升客单价，一般的方法是开展关联营销，或者向部分客户发放定向优惠券。图2-2-41为某店铺在最近七天内的成交概况。

图2-2-41　某店铺最近7天成交概况分析

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

对图2-2-42的数据进行分析，可以得出的结论如下。

其一，全店铺成交较同期有49%的增长，通过与同行、同层级比较分析，较同行做得好。结论：主要是店铺自身做得好带来的增长。

其二，成交公式分析：访客数增长30%，浏览—支付转化率与客单价有小幅上涨。结论：有额外的流量增长是店铺增长的主要原因，买家应对访客数增长的原因进行分析。

其三，全店铺支付金额较同期有49%的增长，通过计算可以得知，全店铺支付金额较上期增加了907.41美元，而商品×××的支付金额较上期增加了 176.11美元。由此可得，商品×××支付金额的增长占全店铺支付金额增长的 19%。结论：商品×××支付金额的增长是店铺支付金额增长的重要原因。综合来看，可能是由于商品×××做了活动或推广，为店铺引来了30%的流量与商品成交增长。

●成交分布。成交分布主要分为国家（地区）、平台、行业、商品、价格带、新老买家、90天购买次数七个维度，卖家可以选择不同的维度对支付金额或支付买家数进行成交分布的分析。图2-2-42所示为某店铺按照国家（地区）维度支付金额的成交分布数据。国家（地区）、平台、行业、商品、价格带、新老买家、90天购买次数七个维度的不同组合可以衍生出不同的数据波动，也包含了不同的市场信息，这些信息都是具有一定参考价值的，需要卖家平时多注意加以分析和运用。

●成交核心指标。成交核心指标分析的维度包括搜索曝光量、店铺浏览量、店铺访客数、浏览—下单转化率、下单买家数、支付买家数、支付金额、退款金额等，卖家可以选择不同的维度分别对App端/非App端进行数据分析。图2-2-43为某店铺搜索曝光量维度的分析数据。

图2-2-42　按照国家（地区）维度支付金额的成交分布数据

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

图2-2-43　搜索曝光量数据分析

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

②成交波动分析。卖家可以在国家（地区）、平台、行业、新老买家、商品等维度下进行成交波动分析。在成交有波动的情况下，卖家可以通过成交分析了解并解决以下问题。(www.daowen.com)

●在行业整体波动时，知晓行业波动影响。

●发现某个国家（地区）或平台有大的变化影响，及时了解该国家（地区）或平台的信息。

●分析发现有波动的商品，及时调整营销策略，如库存、活动、价格、推广等。

图2-2-44所示为某店铺商品维度的成交波动分析。根据该店铺的成交波动数据，分析要点如下。

从商品维度分析，该商品的增长为店铺带来了大量的访客，其主要增长的国家是尼日利亚，增长金额占该商品增长的6.25%，由此基本上可以得出结论：该商品参加了平台活动，并带来了最近7天店铺的成交增长。

图2-2-44　商品维度的成交波动分析

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

在开展成交波动分析时，卖家可以按照一定的逻辑进行多维度组合，如设置“国家（地区）—商品—新老买家”三层分析维度，可以由此判断出在某个国家（地区）某件商品及其所对应的新老买家所产生的支付金额的变化情况。在基于足够多数据的前提下，这三个维度的组合可以帮助卖家判断出针对某个国家（地区）某个单品的消费者的构成模型，进而为卖家制订或改善营销策略提供参考。

（3）商品分析

“商品分析”工具能够帮助卖家分析单个商品的表现，其中包括三个板块，即“商品分析”“商品流量”“异常商品”，如图2-2-45所示。

①商品分析。商品分析是商品基础数据展示板块，可以从国家（地区）、行业、App不同维度灵活进行商品数据筛选与分析。卖家可以查看店铺单个商品在所选时间段内的搜索曝光量、平均停留时长、下单订单数、支付金额、加购次数等数据，如图2-2-46所示。单击“自定义指标”，卖家可以自定义展示指标，根据自己的需要进行数据分析。

点击“展开数据分析”（见图2-2-47），即可查看核心指标、流量、交易方面具体的数值报表，可以帮助卖家判断商品各项指标的竞争力，并有针对性地优化商品，卖家可以下载到本地做更深入的分析。

图2-2-45　数据纵横—商品分析

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

图2-2-46　商品分析页面

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

图2-2-47　展开数据分析页面

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

②商品流量分析。“商品流量”能够帮助卖家了解自己店铺内商品的站内流量的来源情况，主要分为商品流量—来源去向和商品流量—国家（地区）分布两个板块。图2-2-48和图2-2-49分别为某个单品非App端商品流量—来源去向和某个单品非App端商品流量—国家分布。

图2-2-48　某单品非App端商品流量——来源去向

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

图2-2-49　某单品非App端商品流量——国家（地区）分布

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-02-12。

③异常商品分析。“异常商品”是为了帮助卖家发现表现异常的商品，以引起卖家的重视。针对异常的商品，卖家可以进行相应的优化和操作。异常商品分析主要从访客下跌、支付下跌和下单转化率下跌三个角度进行。

●访客下跌。图2-2-50所示为某店铺的访客下跌数据分析。针对访客下跌的商品，卖家可以通过优化商品标题和描述、开展平台营销活动，或者做站外推广等方式来提升访客量。

●支付下跌。图2-2-51所示为某店铺的支付下跌数据分析。针对支付下跌的商品，卖家可以采取优化商品标题和描述，加强引流，同时向买家发放优惠券等方式来刺激买家购买商品，以提升下单转化率。

●下单转化率下跌。图2-2-52所示为某店铺的下单转化率下跌数据分析。针对下单转化率下跌的商品，卖家可以通过优化商品标题和描述，同时向买家发放优惠券的方式来刺激买家下单。

图2-2-50　访客下跌数据分析

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

图2-2-51　支付下跌数据分析

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。

图2-2-52　下单转化率下跌数据分析

图片来源：速卖通后台。截取时间：2020-01-09。