一、运营店铺的本质是在运营数据
一个好的店铺是建立在我们的上新能力、产品能力、店铺装修能力、美工能力等上面，而这些能力的塑造其实围绕着一个核心的目标，就是提升我们的店铺数据，增加我们的产品曝光量，让更多的消费者看到，从而达到我们店铺整体销售额的提升。数据好不好，很多时候都决定了我们能不能接到更多的客户。
图表 1这些数据代表是什么
店铺运营是为了观测数据的好坏，如何在一群数据清楚我们店铺的进展？关键在于我们如何抓取核心数据，并进行有效的数据分析。
店铺销售额=访客数*支付转化率*客单价，而访客数、支付转化率、客单价就是我们判定一个店铺发展是否优良的主要依据，也是我们后续进行分析的核心数据。
店铺诊断取数：访客数、支付转化率、客单价店铺诊断时，数据的记录是很有必要的。在观测一家店铺的情况时，我们可以先从大盘入手，找到主要的核心问题，再从核心问题去细化、深挖出主要问题。
在1688卖家后台生意参谋中，我们可以提取相关数据，在核心看板处，选择数据：访客数、支付转化率、客单价。
这里要注意的是我们选取的数据必须要有一定的时间周期，做现货批发的商家可以选周/月数据，而做加工定制的商家最好是选择我们的月数据，加工定制订单周期长，短期的周数据无法比较全面地进行店铺的勘测。
将记录下来店铺数据以及同行的数据进行对比，如果跟同行优秀值相差太大，我们可以先从同行平均值进行对比，将两者数据相加减。
店铺诊断数值
诊断项目
具体数据
行业优秀值
对比结果
访客数
110
234
124
支付转化
0%
2.14%
2.14%
客单价
0
12690
12690
记录数据后，我们可以很明显的看到我们的访客数、支付转化率、客单价都是低于行业优秀值的。那三个方面我们都要开始抓取到重点优化。
影响访客数的原因有很多，主要分为：自然搜索、平台活动、站外搜索、直播、自主访问等等，店铺问题出现在哪一方面后，我们就根据数据将问题细化出来，从面到点，逐步分析。
影响支付转化的原因有很多，主要分为：访客质量（L层级、跟商品匹配度）、商品因素（价格、详情页、丰富度等）、支付渠道（信用卡、大额等）、信任渠道（买家保障等）、网站体验（售后等）、促销活动等。
注：成交转化率漏斗模型:
第一层是有效入店率
第二层是旺旺咨询率
第三层是旺旺咨询转化率和静默转化率
第四层是订单支付率
第五层是成交转化率。
1.有效入店率：
衡量访客是否流失的一个很重要的指标就是访客跳失人数，跳失人数指访问店铺一个页面就离开的访客数。与跳失人数相反的是有效入店人数，有效入店人数指访，问店铺至少两个页面才离开的访客数，即：访客数=有效入店人数+跳失人数。
故：有效入店率=有效入店人数/访客数，而跳失率=跳失人数/访客数 对于一个店铺来说，要尽可能地降低全店的跳失率，增加全店的有效入店人数。
PS：有效入店人数指标就目前来说是一个全新的概念，当访客到达店铺，直接点击收藏、旺旺咨询、购物车、立即订购后等动作离开店铺都应该算有效入店。
2、旺旺咨询率
旺旺咨询率=旺旺咨询人数/访客数。
旺旺咨询转化率和静默转化率
旺旺咨询转化率=旺旺咨询成交用人数/旺旺咨询用户数。但店铺里还会存在部分用户(特别是老客户)，因为他们对店铺非常认可了，在购买的时候不咨询客服 就直接下单了，所以在成交转化率漏斗模型第三层中是“静默转化率”这个指标。
静默转化率=静默成交人数/静默访客数
静默成交用户指未咨询客服就下单购买的用户。
订单支付率：
订单支付率=成交人数/订单人数。
成交转化率：
成交转化率=成交人数/访客数。以上就是一个店铺的支付转化率的漏斗模型分析。
通过表格记录，我们就可以比较清晰系统地看到我们的问题呈现，发现问题-剖析原因-设定优化目标-优化操作-解决问题是我们在店铺诊断时的主要逻辑依据。
按照这个逻辑，我们只需要往里面填东西就足够对我们的店铺进行基础的店铺诊断了。
-比如下图所示内容，我们需要思考的问题是
影响自然搜索的因素有哪些？
这些因素跟同行相比的数据差距？
造成这种差距的原因有哪些？
针对这个差距，我们的优化目标是？
接下来我们应该怎么调整？
学习+实践=自己的知识
在这里给大家按照上面的逻辑举个例子，方便大家自行落地。
影响自然搜索的因素：展现次数低
跟同行相比的数据差距：-10580
造成的原因有哪些：滞销品多拉低店铺流量
我们的优化目标是：同行平均展现量8674次
怎么调整：删除滞销商品与无访客无销量产品
以上就是我们基础店铺诊断的主要逻辑和方式，店铺数据的情况跟很多因素都是挂钩的，但我们以面到点、逐层递进去剖析的话，问题就能一点一点清晰地浮现在我们面前。
店铺诊断整体上操作难度不大，需要注意的是我们需要系统地分析，按照逻辑来按照步骤来操作，虽不能保证店铺一下子就能变成同行TOP1，但效果我们还是能看在眼里的。
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