生意参谋首页

实时概况：

通过实时状况的数据，我们可以了解到店铺昨天和今天的支付金额，无限占比，二级类目排行，支付订单数，支付买家数，实时访客数，实时浏览量。

近30天的支付金额排名以及店铺的层级，一共分为三层，可看出自己的店铺在第几层（以上层级与排名会根据商家近30天的支付金额计算）。

业务专区：网效宝，淘货源等阿里产品的入口。

店铺诊断：

通过数据我们可以了解到店铺近7天和近30天里，店铺以及同行的店铺展现次数，访客数，浏览量，支付买家数和支付金额。

根据本店和同行的店铺点击转化率、支付转化率的对比，我们可以总结一下店铺运营有哪些不足之处，然后慢慢去改进和完善。

 

核心看板：

我们可以选择日、周、月的时间段去查看支付金额、买家数、客单价、访客数、支付转化率、动销产品数的数据，随时了解店铺的实时状况。

通过核心看板的曲线统计图，我们不但可以明确的知道店铺的展现次数、同行同层的展现次数、同行同层优秀展现次数，还能够清楚地了解到数据增减的变化情况。

 

流量看板：

通过这些数据我们可以选择相应的时间段去了解人均浏览量、跳失率、二级流量来源、排行入店搜索词排行的趋势。

 

转化看板：

如图所示，我们可以清楚地知道店铺支付商品数、支付商品件数、产品的支付榜、产品的拉新榜的升降趋势，使我们及时了解到实时状况。

 

核心指标：

核心指标包括:访客数、浏览量、支付金额、支付转化率、客单价、售中申请退款金额、服务态度评分等八项。由此可见，这个八个指标对于店铺的重要性。

我们选择每个指标可以看到曲线统计图的每个指标会有如上的三根曲线，曲线分别是:我的浏览量、同行同层平均的浏览量、同行同层优秀的浏览量。根据曲线统计图的数据升降变化，我们可以明确地知道三种浏览量的变化趋势。

 

商品明细：

我们可以看到商品的展现次数，支付转化率，加购人数，广告展现次数，支付新买家数，加购转化率，点击转化率，支付金额，收藏人数，访客数，支付商品件数，收藏转化率，浏览量，下单买家数的升降变化数据。

 

商品排行：

商品排行可分为支付榜、访客榜、拉新榜、复购榜、支付上涨榜。

支付榜、访客榜、拉新榜、复购榜、支付上涨榜又各自分为展现次数、访客数、支付买家数、支付转化率、支付金额、支付商品件数、操作。

根据数据的升降趋势，我们可以清楚明白的了解到店铺的实时情况。

 

异常商品：

异常商品分为访客下跌，支付下跌，零访问（商品主图和详情页有问题有问题），问题商品，高展现低点击，高仿客低支付（价格定位有问题），违规预警商品。

通过异常商品的划分数据，我们可以随时了解到，店铺的哪个商品出了哪些问题，怎么去改进和完善商品，又该从商品的哪部分改进。

 

新品分析：

新品分析又分为流量点击榜，销售宽度排行，复购深度排行。

通过新上架商品的单品分析和单品诊断，以及商品的访客数，支付金额，支付买家数，支付转化率和操作，我们可以及时的改进商品、完善商品。

 

流量来源：

流量来源包括市场，其他，自主访问的访客数，下单买家数，下单金额，老访客数，支付买家数，支付金额。我们可以通过数据的升降变化趋势来了解店铺流量来源。

 

标题优化：

标题优化分为商品标题，标题引流分析，智能推荐词根，商品引流关键词，TOP推荐关键词，行业搜索词，相关优秀标题推荐。

我们可以通过以上数据去分析，进一步的去改进和完善标题。

 

 

核心指标监控：

如图所示，核心指标监控包括客户采购（所选时间周期内采购），L会员客户（所选时间周期内采购）,客户规模（近90天成交），支付买家数（在统计日期内，有支付行为的客户），支付新买家数，支付老买家数，买家回头率，老客户采购率。

根据曲线统计图数据升降的趋势，我们可以明确的了解到应该改进哪些地方。例如新客开发，老客维系，店铺来源，关键词分析等。

 

客户分层分析：

对比上周期的老客户规模，活跃采购，采购深度，采购规模的升降变化趋势。

   

客户明细：

我们可以有选择的查看客户类型，买家账号，买家等级，业务模式等，明确的知道哪些是新客户，哪些老客户，然后进行适当的老客维系。

 

客户身份特征分析：

如图所示，我们可以通过各类客户的采购实力分布，经营身份分布，地域分布的数据了解买家身份特征的不同性，从而更好地去服务客户（客服）和老客维系（店家）。

 

采购渠道分析：

    根据分析采购渠道，我们可以明确的了解到业务场景分布，如业务场景，客户数占比，客户数，客户端分布，从而更好地去经营店铺，针对客户端分布去改进和完善店铺。

  

客户采购偏好：

    我们可以看到近90天店铺内的支付数据，有TOP类目，TOP业务场景，分端采购占比。先了解客户的采购偏好，我们可以针对客户的采购偏好去经营店铺，并且不断的去改进和完善店铺内的商品。