通過數據找到店鋪存在的問題，通過數據制定出解決問題的方案，按照方案去執行，優化最終又會回到通過數據找問題這一步，這是每個運營每天必須做的事情。
數據運營最不可信的是數據，最可信的也是數據！
說到數據，其實有很多掌櫃對於數據運營還是模稜兩可的狀態，想通過數據分析挖出店鋪存在的問題，但是很多時候又感覺停留在表面。其實對於數據分析是非常簡單的，並且數據也有可能會騙人哦，要不然怎麼會每天都在分析。
分析數據無非5個點，轉化下滑、訪客下滑、轉化低，提升訪客、提升轉化。而這5個點其實都是差不多的，分析一個問題就等於在找解決其他問題方案罷了。把數據簡單化才能把數據運用好。
轉化下滑:
說明以前的轉化還是可以的，現在下滑是什麼原因導致的呢？先找2個點，一個是變化因素、一個是不變因素。
1、變化因素:市場、評價、問大家、流量、流量渠道
2、不變因素:詳情、價格
當轉化下滑的時候，先去分析變量，很多掌櫃轉化開始下滑就想著去優化詳情，轉化好的時候是這個詳情，轉化不好的也是這個詳情。
市場:先從大的方向入手，去搜索行業大詞看市場的數據是否在下滑，或者看同類產品是否都在下滑。
評價、問大家:評價、問大家有沒有不好的出現。
流量:流量降低，說明排名一定在掉，排名掉了轉化肯定會掉。
流量渠道:分析轉化好的階段是哪些渠道轉化好，對比現在轉化差的階段，不同渠道的轉化都是不一樣，比如首頁流量突然暴起，也會影響轉化。
轉化低:
產品轉化低的時候，我一般不會先懷疑自己產品問題，既然已經在做了，說明前期絕對是有測款的，遇到這樣的情況第一反應應該是找類似做的好的競品，對比下轉化，如果競品轉化確實高很多，那麼就分析競品的引流渠道，瞭解下競品是哪些渠道轉化高,然後對比自己引流渠道針對性的分析。
分析單品流量來源結構，個性化流量、搜索流量、付費流量、前面也說到了不同的渠道轉化不同，如果自己個性化流量比較多，轉化較低，這個就很難去做優化了，流量來源渠道特性。
如果是搜索轉化低，則分析引流詞是否精準。
這麼多年的運營經驗告訴我，數據不能全信，但也不能不信，想要快速弄懂數據，關鍵不在於分析自己的數據，而在於分析競品、同行的數據。
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