关键词卡首屏，利用场景是卖家做补单活动，买手搜索关键词很难找到指定的宝贝，特别是新品或销量低的店铺，一般都不会出现在手淘搜索页面，而直接发链接给她们点击进入的话，系统不会给予搜索权重，甚至还会判为虚假交易。淘宝卡首屏工具飞鸟电商助手就能解决这个问题，它通过特定的技术代码，可以把卖家的宝贝转换成一个淘口令，买家复制后打开手机淘宝，我们的宝贝就会出现在首页，这样点击进入，系统会认定为自然搜索入店，生意参谋验证显示手淘搜索入店来源，有权重。
那么，到底怎么卡首屏操作，其实也很简单。
第一步：找打卡首屏工具，进入系统，注册、登录，点击“搜索卡首屏”，如图所示：
第二步：填入搜索关键词、商品链接，然后点击“立即提交”，确认后几秒即生成四个卡首屏二维码，出现在立即提交的下部，这几个二维码均可以传播使用。
第三步：二维码转化成淘口令：由于淘口令更便于传播，也更符合买手的使用习惯，所以我们一般会把刚才生成的二维码转化成淘口令发送给买家，转化步骤如下：自己先扫描刚才的二维码，就会进入商品页面，然后点击右上角的三个点符号“更多”，再点击“分享”；
接着点击左下角的“复制链接”，就可以获得淘口令了。我们把关键词+淘口令直接发送给买家，对方复制淘口令后打开手机淘宝，搜索关键词，很方便的就找到我们的宝贝了。
电商数据分析与数据化运营
首先，要了解什么是大数据营销?
大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。
大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。
大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。
关于大数据营销的价值有哪些？
1、基于需求定制产品
如果想在行业有一席之地，只能增加产品的附加属性，找到产品的独特卖点。
2、开展精准推广活动
那么在大数据下如何做好电商营销?
大数据下人群定向技巧有哪些？
1、大数据下买家特征分析
1>账号等级；2>买家购物习惯；3>买家性别；4>买家大网时间；5>买家地域；6>；买家消费层次；7>；年龄层次；8>购物终端；pc还是移动......
2、大数据下产品属性分析应用
所有产品都是为顾客服务的，所以在选产品前，必须明确顾客需求买家属性分析，图片设计一定要场景、情景式营销。
契机
第一，用户行为与特征分析。只有积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。
第二，精准营销信息推送支撑。精准营销总在被提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。。
第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。
第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。淘店家网店过户认为可以从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
跨境电商的数据化运营是什么意思
关键字：整体、运营结果和状态、结果指标、核心指标（三基分析）、运营优化、预期
用哪个指标
如何分析这个指标？
< 1>
核心指标 ：销售额 也可以称之为结果指标（考核指标，因为用户数等等可能不被考核）
分析方法 ：对比-拆分
< 2 >
三基分析 ：用户数、平均购买金额、复购率
各个指标代表了一个运营方向，也是销售额的达成的组成元素。
整体分析
1.1 案例① 销售品类综合分析
商品品类+销售表现（额、量、价），按商品品类（ 衬衫、 T 恤 等）对第三季度销售商品进行分类汇总的，同时每个品类均从 销售金额、 销售数量、 件单价三个指标进行统计，并且为了便于分析， 三个指标都加上了同期数据供参考。
核心指标：销售金额，销售数量，件单价。
涉及维度： 品类 、 渠道 、月份交叉分析。
分析方法：主要是看同比，环比。
1.2 案例② 销售与退货分析
这份表是根据 品类（ T 恤、 半截 裙、 毛衣 等）来分类汇总，并且按价格带细分之后统计的销售与退货数据。
核心指标：退货率 在文章里其实用了三个指标：退货率、销量、利润。
利用这三个指标，对商品做了分类，类似用户分析的RFM。每个维度衡量的是一个商品的一个角度表现，比如退货率衡量商品质量，折扣率衡量毛利情况。
在每次看一个商品的情况，使用了单一维度外，还可以结合一些有关系的维度。三个维度其实有一些是有关联的，比如销量和折扣的角度，是一对正向关系的维度，平均折扣衡量的是让利程度，如果折扣高，正常来讲销量占比就应该高。
同时也有些维度要在其他维度的基础上分析才有意义，比如退货率，如果是一款销量仅为个位数的商品，高退货率其实无关紧要。也就是三个维度间也是有轻重缓急的。
分析方法：
一是确认标准：即通常情况下应是怎样的，如果出现了反常就需要分析
二是同类相比：站在商品的角度，取其一个维度上相同的不同产品，对比分析
2.1 案例③ 备货计划表（结合了聚划算活动，所以有活动款和非活动款）
指标：维度-活动与否、品类
度量-库存量，库存金额，库存占比，动销率，消化率
比如上例：
库存数量为2万8，金额有170万。按照目前销售情况，当前库存是否能支撑？
2.2 案例④ 新品上市追踪表
指标：维度-上新周期
度量：spu数，库存额，消化率，计划消化率，落差（完成率）
上新能力：主要是spu数，也就是开发新品的数量
分析基本按上新周期：分析每个上新周期的动销情况，主要是与预期相比，当然也可以跟同期相比（同比），销售进度是否正常。
单品分析
商品ABC分级法只应用于活动分析，原因一是spu太多。还有另一个原因：只有店铺在大型促销活动时，每个单款商品所承载的流量与成交数据才足够大，ABC分级才更有意义。
指标是：维度-spu款号，吊牌价
度量-访客数，支付转化率，商品库存
为什么要用这三个指标？其实这个是核心。背后考虑的是流量、销售保障。访客数是流量保障，转化率和库存是销量保障。
在这两个维度上，划分出三类商品：
A类商品：高库存高转化率（转化率>2%） 该类产品既畅销，又有库存保障。但作为主推产品还需要：访客数，要保障正常水平。为了进一步保障访客数可以尝试在增强视觉效果（不涉及调价）等手段。
B类商品：转化率中等（0.65%-2%），一般商品。
C类商品：转化率低，推荐位置最低，核心要把控库存风险，避免库存积压，可做打折搭配。
消化率：重要指标，用于判断此款是否继续作为主推的一个重要标志。如果消化高接近计划消化率，则此款（如款2、款5等）可以考虑暂时停止付费，以便节省成本提高利润。如果主销转化率较低，则需要考虑是否要调整推广渠道。
实销价：用于判断此主推款的消费群体与定位，一般而言，单价高的商品不适合使用直通车等付费工具进行推广（因为高单价商品无法走量）
总UV、直通车占比、搜索流量占比：用来判断此主推款的推广效果，流量越多，说明当前推广策略与推广渠道的选择越正确，反之就要考虑更换推广渠道或策略了
梳理流量来源
作者将流量拆分为：流量来源-流量去处。前者用于分析店铺引流渠道建设、roi。后者用于分析流量在店铺流转、留存情况。
指标：各渠道（平台、平台活动）的访客流量数、支付数，支付转化率（复合指标），访客占比（复合指标）
问题：流量进去平台后，访问深度如何？那些情况下用户更愿意深度访问？（不跳出）
为什么流量分析会用于确定主推款？因为我们通过对流量去处（商品页面）的分析来了解每一件商品对用户的吸引程度。
指标：维度-款号、波段、类别、活动价、库存
度量：加购数量、备货数、加购倍率
表中需要包含款号、波段、类别、活动价、库存等基础资料，同时需要对其中的重点数值“加购数量”进行记录与分析。譬如表中加购倍率（ =加购数/备货数）如果高于100%，则可视为预热表现良好的商品：若低于100%，则视为预热表现非常差：而若是高于500%，则可判断为非常热销的商品。据此分类，可为商品的预热策略调整提供指导意见。
一方面分析哪些产品更容易吸引用户浏览加购
另一方面通过对库存的分析来确保主推产品不断货，超卖。
关于流失用户挽留，讲的挺少的。其实就是用户生命周期管理。
找出流失用户，针对性提供折扣卷
预测使用率，估算成本
活动运营的几个要素：
优惠券一般分为无门槛，满减两类
价格设置
跟踪优惠券的 领取 与 使用 情况来判断店铺需要承担的 折损 与能够带来的 销售业绩 。
指标：度量-发券量，领取量，使用量，领取率（复合指标），使用率（复合指标）
维度-（也就是要分析的主体和他的属性）面额&档位（券本身）、展现位置、发放时间，类型
第一：明确各个券的目的。第二：核心指标领券率，使用率。
运营上：综合“类型”“面额&档级”“展现位置”“发放时间”四列信息，可以了解到店铺运营人员对优惠券的定位与运营手段。
以“无门槛50元”的优惠券为例，这是运营人员在活动期间的最后几小时冲刺业绩所用的，因此可以看到它仅在活动结束前3小时才推出。
在 预热期 时，可提醒业务部门增加优惠券的 发放数量 。
根据 领用率 来评估优惠券的投放位置与投放时间是否正确有效。
譬如在表4-18中所示的“无门槛50元”优惠券，便分别投放了“首页”与“活动二级页” 两个位置，但是“首页”的领用率达到了100%，而“活动二级页”的领用率仅43%，说明同样的优惠券，在首页投放的效果比在二级页中投放的效果更好。因此，若下次再有类似优惠券时，在折损允许的范围内，可以建议运营人员在“首页”上投放更多的优惠券。
而在 活动开始 后，则需要跟踪优惠券的使用量与使用率。根据优惠券的使用率来计算本次活动中优惠券所导致的折损，以此评估本次活动中优惠券的折损是否在预算范围之内
问题：如何根据优惠券的使用率算折损？roi多少算合理？
指标：ROI 计算方式：使用优惠券的销售金额/折损金额
合理是一个经验值：roi为15是一个门槛。
可以通过分析该价位的净利润来评估，因为折损的算是促销费用。
业绩达标率 ：经营业绩考核时经常用到的指标：达标率、滚动达标率、 YTD%、
达标率：销售额/销售计划 在特定周期内，比如下面的3月份，3月份的销售额/3月份的销售计划
滚动达标率：年度滚动达标率=1～3月销售额/1～3月销售目标×100%（与前面的达标率在一起，当初达标，滚动不达标）
YTD%：YTD%=1～3月销售额/全年销售目标×100%
电商运营数据六大指标是什么？
就是用用数据来分析和监控功能。
监测异常指标，发现用户对你产品的「怒点」
产品大的流程中，存在很多小的功能点，用户的体验就是建立在这些小的功能点上；就是这些小的功能点的使用情况，成为我们每一步转化的关键。
以注册流程为例，一般需要手机验证。发送验证码是其中一个关键的转化节点；当用户点击重新发送的次数激增时，可能意味着我们的这个功能点存在一定问题。而这就是用户”怒点“所在，无法及时收到手机验证码。通过对关键指标的监测，便于我们及时发现问题所在，及时修复。
2. 通过留存曲线检验新功能的效果
对于上线一段时间的产品，有时候会添加新功能。上线后，需要评估新功能的效果，是否满足用户的核心需求，能否给用户带来价值。
构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。
1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。
2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。
5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。
6.市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。
7.风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8.市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。
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