資料分析對於天貓運營來說是非常重要的，如何做資料分析具體的還要根據行業性質來做。但是，從大體上來看需要注意以下幾點：

分析跳出率的目的就在於檢驗自己的店鋪或者寶貝是否正常，如果跳出率太高，肯定是異常的，就需要商家及時採取補救措施。

成交量分析已經是一個老生常談的問題了，傳統的線下店鋪也會統計交易總量，線上店鋪就更不用說了。成交量實際是在檢驗商家前期在店鋪裝修、寶貝展示、推廣等方面做的工作是否有效的，反應的問題是直接指向前期工作的。

轉化率是天貓運營資料分析必做的，只有透過轉化率才能看出流量是否變現。轉化率是成交量和訪問量的比，轉化率有問題的話，不僅僅是成交量太低，也可能是無效的訪問量太高，這就需要商家減少無效的引流，控制成本。因此，轉化率是將訪問量和成交量結合來分析的，所反應的問題更貼合實際。

以上類容是天貓運營資料分析必須包含的，但不限於以上四點，具體的行業有具體的特徵，商家需要結合自己的類目做更具體的分析，且更要在活動之後做好活動覆盤資料分析。

如何做好資料分析？能看懂我寫的內容，你就能做好資料分析。

比如：你今天的轉化率是3%，那麼3%是高還是低呢？首先你要自身做環比分析，轉化率3%相比於之前是提高了還是降低了，然後你還有與同行做橫向對比，同行平均轉化率是多少？同行優秀轉化率是多少？透過對比之後，你才能得出你資料的意義。

比如：UV價值，這個資料簡單計算就是銷售額除以UV量，這個資料體現的是你的店鋪對於UV的利用率，說白了就是天貓每個類目流量有限，誰能更好的利用流量產生更大的價值，誰就能獲得天貓更多的支援。那麼，從上述思路延生，就可以得出天貓對於UV價值這個資料非常看重，UV價值高的店鋪，相應權重也會較高。

UV價值這個資料簡單的計算公式是銷售額除以UV，銷售額=UV*轉化率*客單價，然後把UV一除，那麼UV價值=轉化率*客單價，所以客單價越高，轉化率越高，UV價值就越高。然後，客單價和轉化率確實反比關係，正常邏輯下隨著客單價的提升，轉化率會下降，類似於數學裡的線性規劃，需要尋找一個最佳的平衡點，達到UV價值最高。

從另一方面考量，品牌、產品優勢是支撐產品溢價的主要因素，換言之，如果你有更好的品牌效應，有更大的產品優勢，邏輯上就能使你在保證較高轉化率的同時，有較高的客單價。

還是接著講UV價值，假設你的UV價值是1，同行的是2，你的低於競爭同行，那麼就要想辦法迎頭趕上甚至是超過。前文說到UV價值=客單價*轉化率，那麼在細分對比，你和同行的客單價、轉化率的差異。假如是你的轉化率出了問題，那麼你就要在影響轉化率的維度上下功夫改進，如：寶貝視覺、賣點整理、評價內容、DSR評分等等。

如果你能仔細理解上述內容，相信資料分析能為你工作帶來正確指導，才是真正有意義的資料分析。