數據分析的作用：
現狀分析、原因分析、預測分析。
數據分析的流程：
明確數據分析目的、梳理數據分析思路（重中之重）、數據收集、數據處理、數據分析、數據呈現。
營銷活動方案通常會採用"4P"營銷組合策略：產品、價格、渠道、促銷；
可能是：
產品線不夠長，產品缺乏吸引力；
價格偏高，顧客不能接受；
引流渠道不夠精準，客戶質量偏低；
促銷力度不大，或者滿減條件過高。
數據分析方法：
數據分析方法的選擇與具體的應用場景密切相關。
對比分析－－將兩個或兩個以上的事物進行對比，以達到認清事物本質和規律的研究方法。根據時空差異，可分爲橫向對比與縱向對比。
分類分析－－用一定的特徵變量將研究對象的集合分成若干個類別。
聚類分析－－根據研究對象在屬性上的相似程度進行聚合，相似程度高的聚合成一類，一般把它稱爲簇。
關聯分析－－研究兩個事物之間的關聯關係。如啤酒與尿不溼。
時間序列分析－－趨勢變化、週期變化、隨機變化。
迴歸分析－－研究因變量隨自變量變化而變化的規律，包括線性迴歸、非線性迴歸、邏輯迴歸等等，是一種非常有用的預測工具。
迴歸分析表各值解釋：
multiple R－－－相關係數；
R Square---判定係數，越接近1迴歸模型擬合度越高，即自變量對因變量的解釋程度高，迴歸方程參考價值高。
significance F-----F檢驗的顯著水平。significance F是excel裏面的方差分析表裏的統計學術語。
F指F統計量的值，Significance F指p值。P值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 爲有統計學差異， P<0.01 爲有顯著統計學差異，P<0.001爲有極其顯著的統計學差異。
AARRR模型：
渠道Ａ的AARRR模型：
渠道Ｂ的AARRR模型：
AARRR模型告訴我們，商家首先要想辦法獲取新用戶，將新客戶變成活躍客戶，活躍客戶變成老客戶，老客戶再變成付費客戶，付費客戶再變成忠誠客戶。
流量來源分析：
流量趨勢分析：
1.識別店鋪流量變動趨勢
上升、保持平穩、下降。
2.對比行業流量趨勢
3.分析流量來源細分數據
4.通過對比找到問題所在
5.對症下藥，解決問題。
流量質量評估：
高質量流量－－通常指與網店有互動行爲的流量。
高質量流量識別指標：
轉化率－－流量帶來的訪客中成交客戶的佔比。爲直接指標。
活躍客戶率－－流量帶來的訪客中活躍客戶的佔比。爲間接指標。
參與指數－－一段時間內流量帶來的訪客平均訪問店鋪的次數，＝一段時間內日訪問數之和/獨立訪問人數。用來衡量客戶的粘性。
流量價值計算：
SEO標題優化：
轉化漏斗模型：
分析各個階段，通過分析各階段的指標數據，找出問題環節，優化之，再對比分析優化前後的數據表現。
轉化分析指標：
跳失率=訪客中沒有發生點擊行爲的人數/總訪客數
商品詳情頁跳出率=訪客在詳情頁中沒有發生點擊行爲的人數/詳情頁訪客數
收藏轉化率=收藏人數/總訪客數
加購轉化率=加購人數/總訪客數
下單轉化率=下單買家數/訪客數
支付轉化率=支付買家數/訪客數
高跳出率商品診斷與優化：
選擇網店裏的一個高跳出率商品作爲對象，展開轉化分析與診斷，首先分
析影響跳出率的相關因素，然後確定導致商品跳出率高主要因素，再提出
優化措施。
店鋪首頁裝修分析：
客單價：
客單價(AVERAGE TRANSACTION VALUE,簡稱ATV)是指每一個顧客平均購買商品的金額。
如何提高客單價：
如何提高客單價：
1.提高商品定價，增加定價高的商品。
2.做好關聯推薦，讓客戶多買。
3.舉辦促銷活動，比如說滿減，多買折扣，設置套餐等等。
4.強化客戶的專業性和積極性，提高客服推銷技巧，引導客戶多買。
5.適當增加商品的類目廣度和深度，給客戶多選的機會。
6.在引流的時候要瞄準消費能力強的客戶。