一，为什么要做店铺数据的监控？主要监控那些数据，如何对数据进行处理？
通过对店铺进行每月，每周，每天的数据记录分析，跟市场行业，对手，消费者的变化进行比较，从而对自己品牌的运营打法，营销策划针对性的优化，提升品牌的复购率和议价空间。
处理数据的方法：主要是在数据里加入时间维度，对核心数据指标进行同比，环比的分析得出数据出现差异的地方进行优化。另外一个维度是利润导向，通过财务管理来驱动运营效率提升。
同时，通过对店铺的数据监控和分析来建立起数据化驱动团队的精细化运营模式。
下面具体展现，天猫店铺运营监控的数据指标
1，店铺核心指标
核心指标--成交金额，GMV，业绩完成率，核心指标的环比，以及根据核心指标做出的优化执行动作。
2，店铺单品数据
单品数据商品类型：店铺的主推款，辅推款，利润款
单品数据监控指标：访客，支付买家数，支付件数，支付金额，种草单数，种草金额，加购件数，支付转化率。
单品监控的数据处理：加入时间维度，进行“周环比”找出变化差异
竞争对手爆款监控
通过对店铺单品数据的监控分析，优化库存以及进行营销活动提升动销率。
3，店铺流量渠道数据
流量渠道数据的监控指标：免费渠道，付费渠道，自主访问
流量渠道的数据处理：加入时间维度，周环比增长，找出每周流量渠道增长点。
对竞争对手流量渠道跟进
结合竞争对手的流量渠道，及时发现新的渠道入口，转化率高的流量来源进行跟进，转化率差的要找到原因。
跟竞争对手数据出现变化，优化的逻辑是：你无我有，你有我优。一切优化的动作都是为了降低获客成本。
4，店铺搜索数据
每个搜索的关键词都是用户的购买心智，关键词的变化也意味着用户购买需求的变化
对店铺的搜索关键词进行监控，每个关键词带来的访客，加购人数，加购率，支付件数，支付买家数，支付转化率，通过加入时间维度来找到变化的差异点，对关键词进行删减。
跟进关键词每周记录的数据，进行对比优化。
同时对竞争对手核心爆款的关键词进行跟进
5，店铺推广数据（直钻淘品）
首先，直钻淘品务必做稳定持续性的投入，在做产品时要进行流量规划设计
对直通车推广的数据按“产品消耗，推广计划，地域，关键词等建立计划；核心数据是”PPC，加购成本，ROI。
流量运营里的优化判断指标是流量价值，通过流量价值来控制我们的推广不要陷入亏本。
UV价值=转化率*客单价*利润率。
在保ROI 的阶段就要注意推广工具的单次点击成本不要超过流量价值，如果某一个阶段是超过了，也要确定有其他手段可以延续利率获取。同理，这个逻辑也可以优化我们的获客成本。
每周进行数据汇总反馈
6.店铺风控指标监控数据
所谓店铺风控数据主要是指客户服务和平台规则风险防控数据监控。
首先，我们看下客服监控的指标
参考标准:首次响应时间不要超过12秒
其他指标参考同层同行指标，并加入时间维度“周环比”找出差异点
平台风险防控
把消费者经常咨询的问题点列入监控指标每周进行对比，看指标被询问的次数变化，从而进行解决，提升单品转化率
优化执行措施
7，营销活动数据监控
优惠券使用效率，短信数据使用效率，达人合作，微博推广效率，平台津贴使用效率
8，店铺利润监控
1）全店利润记录
2）单品利润
单品爆款毛利润
财务管理驱动运营效率的提升，运营是加油门的，财务是踩刹车的。我们不管是做店铺还是单品运营，都必须重视利润导向，这样公司才是健康的。
9.建立品牌数据决策模型
通过对以上店铺核心指标的监控，建立团队日报，周报，月报制度，从店铺角度做出的任何决策都需要有数据支撑。数据发生变化，讨论分析找出差异点，然后输出到日报，周报，月报，及时反馈给决策层，在依据数据做出决策以后，运营团队必须严格按优化方案执行。
每一次的执行过程，总结的结果都归档到公司的知识库作为决策心智的沉淀。
针对店铺的数据监控小结一下
对店铺的流量，产品，竞争对手，客服，营销，利润等指标进行监控记录，核心目的是对店铺的优化决策提供数据支撑，是用数据化驱动店铺增长。但也要注意，数据不能万能的，数据也会说谎。我们做数据记录分析时也要主动挖掘消费者的需求，通过用户的人群画像分析和潜在需求挖掘提出改进方案，最后结合数据监控的反馈做好产品，服务的优化。
二，店铺诊断流程以及案例分享（以快消品行业为例）
店铺诊断的逻辑：通过行业趋势，品类趋势的分析，看到市场的方向在哪里，然后把自己店铺的核心指标跟同行和市场做类比找出差异点，最后根据平台提供的数据趋势制定店铺关于定位，产品，营销策划的改进计划。
核心数据：GMV，访客，转化率，流量结构，客单价，利润率
核心数据的查询类比可以通过生意参谋获取，就不再列举
下面跟大家聊一下每个环节需要关注的细项
1，市场现状分析
1）天猫现状
天猫的现状主要看大盘的增长分别在那些月份，以及跟去年同期做对比。
2）类目趋势
分析市场所有类目的增长趋势，结合自己店铺的品类进行品类升级
3）平台提供的类目趋势方向
平台类的趋势规划一般在双11后 都可以找商家的类目小二获取。这些趋势是阿里的大数据，相对更精准。
小结：
分析的意义：根据与行业平均水平的对比，可以作为一个参照物，知道本店铺的优点和缺点。
2，品牌现状
品牌现状就是从店铺的流量结构，品牌排名，品类结构，营销入口布局，人群画像洞察等环节进行如实呈现。
1）流量结构
爆款产品付费流量占比27%，搜索流量为20% 爆款对比其他品牌 淘客推广依赖较大
优化空间：：降低付费占比 提高搜索流量
2）品牌排名
3）店铺品类结构
优化路径：形成品类导流矩阵
主推系列吃大盘流量
4）品牌营销入口布局
针对店铺品牌在直通车，钻展，品销宝，淘宝客等站内的品牌营销创意进行优化，先跟竞争品牌进行类比，找出我们品牌的差异点进行放大需求推广。
这些营销入口的创意要符合品牌的新客，老客，促销，日常的购买心智，并对每次的创意点击率，转化率进行复盘，找到最优持续用。切勿只用一种创意策略对外输出。
站外营销：通过“新榜，飞瓜数据，米汇”等内容渠道分析工具，查询竞争对手品牌在站外的投放渠道，分析后制定差异化策略并投放执行。
5）品牌人群画像
1）搜索人群画像
2）人群组合画像
在直通车或钻展数据报表获取
图上可以看出：搜索人高点击率人群，主要集中在18-24岁笔单价20-50 高转化人群，主要集中在25-29岁笔单价在20-50
通过对不同品牌之间人群画像的分析，找出自己品牌的人群画像差异点，在推广投放匹配人群时做参考。
3，制定店铺优化方案
1）爆款优化策略
2）推广策略
3）营销节奏规划
营销节奏以类目小二给的为主，再结合品牌自己的用户运营节奏，拆分到月，周，日
4）品牌投放策略规划
优化的逻辑依据：用财务思维做推广投放，做策略调整；会算账，少花钱，花对钱，做好价值最大化。
5）优化执行时间
根据诊断报告需要完成的业绩规划，流量规划，爆款计划，营销节奏，推广投放等，拆分到月，周，日 并责任到具体的责任人，确定完成的时间节点。
总结：
我相信大部分店铺都还没有把自己运营过程的环节进行数据化，没有做或者做不好的主要原因是没有设置“专人专岗”来执行数据化运营，任何的公司到最后，精细化都是被迫的，只有到你的店铺利率为负的时候，你才可能被迫精细化运营。
所以，希望看分享的伙伴，能依据本文对数据监控的分享，建立起自己店铺的“数据化决策模型”，不要再拍脑袋做决定。
现在平台都在大力推“消费者运营”，如果我们真正对用户好，就需要用数据的方式去主动挖掘用户的需求，再根据需求去优化我们的产品，做好品牌端的服务升级。唯有此，才能持续性经营店铺。
