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一、微商城運營·分解思路

做互聯網運營的數據分析，首先就是學會“分解”。將數據分解，將問題分解。所有的數據都可以層層向下分解，找出更多的“子數據”，通過對子數據的挖掘和優化，往往能逐個擊破，找到方向，提升最后的“關鍵指標”。這個重要的微商城思路也貫穿了本章下面幾乎所有的內容。很多時候我們找不到努力的方向，往往是分解的能力還不夠，只盯著最后大的成交額指標不放，不去挖掘這個指標下面的相關因素，而這些因素就是所謂的細節，做好了，就成為“極致”。

分解思路還有一個好處是可以幫助運營更好的分工，進行組織架構的優化調整。使微信商城員工更專業，更聚焦到某一塊業務上，從而培養出一個細分職能的專家，當每個細分職能都有專家時，又會反應在運營細節的完美上。

二、微商城運營·追蹤思路

微商城運營的問題，是追蹤出來的，不是一次就看出來的。所有的數據都是靠積累和沉淀才能發現問題，單一的數字沒有任何意義，只能稱為 “數值”。比只有放到近1周，近1個月，甚至是近1年的數據中，組成線性的趨勢去研究，才能找到“問題”，這個時候的數據才是有意義的。

所以，無論到哪一個階段的店鋪，都要養成一個每日積累數據的習慣，建立自己微商城的數據庫，不用特別復雜，每年做一個Excel表格記錄所有數據即可。記錄的目的在于，結合不同微商城數據維度去綜合分析問題，也就是下面講的“結合思路”。

三、微商城運營·結合思路

單獨追蹤微信商城一個數據的會比較“片面”，得出結論甚至是錯誤的。因為所有電商的核心數據在一段時間內，具備偶然性和關聯性的。

偶然性是指，可能某一天，轉化率突然降低，比日常要低很多，這個是非常可能發生的。于是，所有人都驚慌失措，找到轉化率相關的因素，看產品詳情頁的設計，產品的價格，找客服聊天記錄，“優化了”整整1天詳情頁的設計，使產品價格更低了，售前客服被整頓了。最后發現一切照舊，還浪費了1天時間做了很多無用的工作。

關聯性是指，大部分指標都是具有關聯性，正相關或者負相關，轉化率突然的降低，最后發現是在昨天流量突然暴漲，再看看流量來源，大部分來自于推廣流量，不精準，但人多。

所以，追蹤數據一定是多個維度一起看的，一般來說，轉化率和流量是負相關的，流量暴漲，轉化率就會下降;轉化率上升，客單價就會下降。(大型促銷活動除外)

但是，追蹤了微商城數據，多個維度結合了來分析數據，結論依然可能會不準確，原因在于，這2個思路都是在和“自己比”，我們還需要進行“與其他人對比”。這就是下面介紹的“對比思路”。

四、微商城運營·對比思路

對比就是和其他人比。這個其他人一定要選擇“合適的”。可以是與自己微商城品牌定位相似的店鋪數據，也可以是同行業中做的比較好的店鋪數據。最具有可比性的還是跟自己“同層級”店鋪。通過微商城對比，才能發現自己差距到底在哪，找到優化的正確方向。

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