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三部曲找到流量下降元凶,双十一不吃亏
2016-10-24 05:33:01
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有不少卖家很多时候看到店铺流量下滑了,但就是不知道原因何在,在现在越来越注重店铺权重的时代,遭遇这样情况的很多卖家都会心生疑问,店铺是不是被降权了,但是不先排除清楚,怎么能妄下结论呢。

9月、10月份这两个时期要抓住机会抢流量,因为到了十一月,流量已经基本被圈定,战场可谓何其惨烈,哪里还有一些中小卖家的容身之地呢。由此可见,流量是中小卖家目前工作的重中之重。有不少卖家很多时候看到店铺流量下滑了,但就是不知道原因何在,在现在越来越注重店铺权重的时代,遭遇这样情况的很多卖家都会心生疑问,店铺是不是被降权了,但是不先排除清楚,怎么能妄下结论呢。这篇文章的目的就是通过简单的三个步骤,直观明了地找出店铺流量下降的元凶。

三部曲找到流量下降元凶,双十一不吃亏

该店铺的流量在9月初还是很稳定的,一直有7000多,但是之后几天流量开始下滑了,低的时候流量只剩下5000不到,是什么原因导致该店铺流量突然下降了2000多呢。我们或许知道要去生意参谋进行流量分析,但是单从流量地图查看的话,也只能看个大概,一知半解,只能逐个指标开始看趋势进行排查,效果并不直观,尤其是对渠道来源分布众多的店铺,麻烦又不明显,现在只要通过三个步骤,就能轻松找到流量下降的元凶了。

一、数据采集

通过店铺的生意参谋的经营分析,找到流量地图,这时可以看遍布全店的各个流量血管。因为现在是无线的时代,流量90%以上都集中在无线端,所以这时候我们可以着重采集无线端的数据,从流量异常的那天开始,按流量来源下载这几天的数据,可以是5天,也可以是7天。数据下载完成以后有7个表格,在每个表格数据的后面备注该流量的日期。

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二、数据整理

(一)数据批处理

数据都收集完成以后,就要开始着手整理数据了,将表格顶端没有用的数据删掉,然后将其余的表格按照日期先后集中到一个表格里。因为表格下载下来的时候很多数据都是文本格式,这时候会有个明显的绿色三角形标识,就需要先将文本格式的数据转换成数值格式,通过选中数据,移动鼠标至数据单元格的左上角,在出现叹号的位置下拉,选择转换成数字选项,这一步完成以后,就可以对数字进行批处理了。

(二)数据筛选

店铺流量来源渠道很多,一级是免费流量、付费流量和自主访问流量,一级流量下来还划分了不少二级流量,如付费流量中的淘宝直通车、钻石展位和淘宝客推广等,更多的是二级流量下来的细分流量,和人的毛细血管一样多。虽然有那么多的流量来源渠道,但是有很多流量基数太少,并对店铺没有起到作用,这些流量来源可以称为无效的流量源,可以对店铺的流量选择一个指标进行划分,如果流量渠道基数很大的话,可以选择50或者以上的做为无效流量源标准,如果基数少的话,可以选择10到30个,定完标准后,通过选取表格的菜单栏里的“筛选”,按自定义筛选对数据进行有效筛选,将筛选出来的有效数据复制到另外一个表格。

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三、数据可视化分析

第三步就是对筛选出来的数据进行可视化分析,这是较为重要的一步。点击表格菜单的插入选项,选择最左侧的“数据透视表”, 生成数据透视表。左侧是数据透视表,右测是数据透视表字段。通过筛选器将“来源明细”拖到列里面,把“日期” 拖到行里面,把“访客“拖到值里面,这样就生成了初步的透视表,但是这样的数据看起来还比较粗糙,很多的数据堆积在一起,要进行第二次提取。

三部曲找到流量下降元凶,双十一不吃亏

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点击数据透视表左上角“来源(全部)”右侧的箭头,有付费流量和自主访问和免费流量这3项,选中一项,便会出现一个表格,分别选取免费、付费和自主流量这三个一级流量,然后点击菜单的表格分析,选择插入折线图,这样将众多的流量来源划分为较为简单清晰的三种流量来源,通过将三个折线图放在一起比较,就可以直观找出流量下降的主要原因。

三部曲找到流量下降元凶,双十一不吃亏

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如图所示,得到付费流量在这几天呈现下降趋势,对比下降了1500个流量,而这钻石展位的流量是上升的,淘宝直通车在9号的时候流量开始下降,在10号的时候最低,11号的时候没有数据了,所以明显就是淘宝直通车出现了问题,要着手检查是没有充值或者是其他的设置问题了。自主流量下降了几乎400个,自主流量和付费流量下降的数加起来差不多是2000,和店铺总体下降数据吻合,说明淘宝直通车和自主访问中的我的淘宝是店铺这段时间流量下降的主要元凶,这时候就需要各自分析它们的情况,如淘宝直通车是没有充值,还是计划进行了什么大的调整等,我的淘宝是属于老顾客的流量,那么就要着手对老客采取一些措施了,一个老客的维护成本是一个新客的,已经成为了自身鱼塘里的鱼,千万不要让他们被人家钓走。

总结:

进行了上述寻找流量下降的过程,现做以下几点总结:

(1)通过生意参谋的流量地图进行数据采集;

(2)采集的数据要够充分,所以日期选择范围要够长,如5天或者7天;

(3)采集后的数据要进行整理,将有用的数据筛选出来;

(4)对筛选后的数据进行图表可视化处理;

(5)将可视化后的图片放在一起比较,直观分析出流量下降的元凶。

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