从零开始学淘宝数据运营3—分析淘宝六大基础流量-淘宝运营需要分析哪些数据

购买、收藏等。数字化运营的这些东西，基本都是以流量为基础的，所以你需要对流量渠道有深刻的理解和划分。所以这一节的主要内容就是流量渠道的来源，业务人员的流量看板。一级流量其实就是流量的渠道分类，二级流量就是流量渠道的细节。一级流量趋势也是我们今天说的六大基本流量。淘免费流量是六大基础流量中最重要的流量渠道之一。

做淘宝，离不开销售额这个指标。根据销售额=访客数*转化率*客单价的公式可以知道，访客数是销售额的重要因素之一，访客数其实也是数字化运营的基础之一。如果没有访客，那就根本谈不上数字化运营。

淘宝转化率、客单价、跳转率、停留时间、额外购买和收藏等等，这些都是基于数据的运营，基本都是基于流量的。没有流量，这些指标就失去了分析的意义，流量不够，这些指标也会。

所以，在分析数据之前，首先要做的就是分析流量。既然要做流量，分析流量，那么你就需要对流量渠道有深入的了解和划分。所以这一节主要分享内容，也就是流量的来源渠道。

其实业务人员的流量看板对流量做了很好的总结，分为一级流量趋势和二级流量来源。一级流量其实就是流量的渠道分类，二级流量就是流量渠道的细节。

一级流量趋势也就是我们今天说的六大基础流量。在做数据运营之前，首先要做的是对流量的分类有一个详细的了解:

免费内淘:免费内淘流量是六大基础流量中最重要的流量渠道之一。我们常说手淘的搜索流量是免费的内淘流量的详细渠道。免费内淘流量是指访客通过淘宝内的免费流量渠道进入你的店铺，如淘宝搜索、淘宝活动、淘宝首页、淘宝频道页面等。

这种流量是我们每个商家特别看重的。他的流量是不需要付费的，或者说付费的成本比较低，他的准确率也很高，尤其是搜索流量和首页流量。

付费流量:付费流量是指访客通过淘宝的付费流量渠道进入你的店铺，如直通车、钻秀、淘宝客、聚划算等。这部分流量也是商家比较喜欢的流量，因为这部分流量容易获得，来得快，只要你投钱就可以做到，而且准确率比较高。

自访问:自访问是指主动进入你店铺的访客，比如收藏夹、地址栏输入、我的淘宝等。这些访客通常是之前在你店里有过行为的访客。这种流量一般比较稳定，转化率很高。这部分流量的分析主要看其占比高不高。如果你的店铺自访问流量很低，远低于同行，那么说明二次访问你的店铺的人数并不高。可能是你的产品质量不够好，性价比不够高，服务不到位等等。届时，如果你的独立访客的流量占比较高，说明你的产品和店铺得到了很多卖家的认可。如果你发现有很多，那么你就要考虑做好营销，维护老客户了。

我以前有过这样的案例。当时看到我们店独立访问的比例比较高，比同行要好。当时我就开始了一系列针对老客户的营销活动。最后，我从数据中清楚的看到，自从我采用了这些老客户的营销方式后，我们店的整体销售额增长了百分之一左右。

经常看到很多人会分析一淘的免费流量和付费流量，但是很多人从来不关注独立访问流量。其实有很多东西值得我们关注。淘宝之所以把这类流量单独分类，肯定是他的道理。

开箱app:通过开箱APP渠道进入店铺的访客数量或宝贝详情。以前我们把流量分为四个流量段的时候，其实这部分流量就是开箱流量，但是现在业务人员已经把开箱流量细分为开箱app和开箱网站。相对来说，这部分流量的准确率不高，大部分商家在这部分的流量占比也不高。甚至很多人可以忽略这部分流量，所以大部分商家其实对这部分流量分析的比较少。只有一类业务需要重点分析，就是有些业务本身就依赖于异地资源，他们的异地流量比较大，所以这类人群一定要重点分析。

场外:通过以下场外渠道进入店铺或宝贝详情的访客数量，即场外流量。

其他来源:很多人对这一块流量很头疼，只是不知道它的具体流量来源。经常碰到很多商家来咨询我，说这一块流量突然大增，但是他也不知道具体是从哪里进来的。其实其他来源主要是指不算以上几种流量的。一般这部分流量在全网占比很低。如果某段时间突然增加，一般是淘宝上有一些小活动，其他五大流量都没有，所以如果你发现这个流量增加比较大，可以考虑这方面，看看最近淘宝上有没有一些小尝试，被他抓住了。

这张业务人员图对我们很有帮助。他能看出你店铺的六大基础流量的趋势，但这里给你两个建议。

第一个建议是一次只看一个指标。默认情况下，业务人员会同时检查六个指标，但在这种情况下，就会出现问题。对于数据量小的曲线你基本看不到相应的变化，所以看这里的时候一定要一次只检查一个指标，先把其他曲线关掉。如果要分析哪个指标，只能打开这个指标。这里可以自由调节。

第二个建议是存档业务顾问的历史数据。他只在这里保存三个月的数据。一般来说，三个月的数据足够我们使用了，但是有时候，我们也需要很久以前的数据来进行分析对比，所以建议大家把店铺数据存档。

我会在每个淘宝店做这样的表格。每天我都会从业务人员那里下载复制前一天的数据。这个数据我会保留至少一年，这样有时候我们可以对比过去的数据，尤其是做汇总分析的时候。过去的数据其实对我们很有帮助。

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