网店数据分析
如何进行网店运营数据分析和优化
如何进行网店运营数据分析和优化随着电子商务的快速发展，越来越多的企业开始在网络上开设网店。
然而，网店的成功与否往往依赖于运营数据的分析和优化。
本文将介绍如何进行网店运营数据分析和优化的方法与步骤。
一、搜集数据网店运营数据分析的第一步是搜集必要的数据。
以下是一些常见的数据指标：1. 访客流量：通过网站分析工具，如Google Analytics，统计每日、每周、每月的访客数量。
2. 转化率：计算访客转化为购买客户的比例，根据购买记录计算购买转化率。
3. 客单价：根据每位购买客户的消费金额，计算平均客单价。
4. 利润率：根据销售额和成本，计算利润率。
5. 用户留存率：统计相同访客在不同时间段内的再次访问率。
6. 广告投入与回报：计算广告费用与销售额的比例，评估广告投入的回报率。
二、数据分析在搜集到数据后，接下来需要对数据进行分析。
以下是一些常见的分析方法：1. 趋势分析：比较不同时间段的数据，观察访客流量、转化率、客单价等指标的趋势，找出变化的规律。
2. 渠道分析：通过分析不同渠道的数据，例如搜索引擎、社交媒体、广告渠道等，了解不同渠道的表现和效果。
3. 用户行为分析：分析用户在网店中的行为路径，如浏览商品页面、加入购物车、下单等，找出用户转化过程中的瓶颈。
4. 地域分析：通过分析用户地域数据，了解不同地区的销售情况和用户偏好，为精准投放广告提供依据。
5. 竞争对手分析：通过对竞争对手的网店进行数据分析，了解其运营策略、产品定价等，找到差距和改进的空间。
三、数据优化根据数据分析的结果，进行网店运营的数据优化是关键步骤。
以下是一些常见的优化方法：1. 内容优化：根据用户的搜索关键词，优化网店的商品标题、描述和关键词标签，提高网店在搜索引擎中的排名。
2. 用户体验优化：优化网店的界面设计、页面加载速度和购买流程，提升用户体验，降低跳出率。
3. 营销策略调整：根据数据分析结果，调整广告投放渠道和方式，优化广告投入与回报的比例。
项目四 网店运营数据分析
任务 1 网店流量分析
一、免费流量
免费流量是指访客主动访问店铺时所产生的流量。它的流量入口 主要包括直接访问、店铺收藏、宝贝收藏、购物车及已买到的商品等， 如图所示。访客主动访问流量的成交转化率通常较高，具有很强的稳 定性，能够直观地辨别访客的性质和质量。利用好免费流量，商家可 以有效提高店铺的人气，增加店铺的访问深度和成交转化率。
淘宝网的购物车页面
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任务 1 网店流量分析
5. 已买到的商品 已买到的商品是指访客通过 “已买到的宝贝”页面进入店铺 进行访问。客户可以直接单击购 买过的商品，通过这种方式访问 店铺；同时客户还可以直接在 “已买到的宝贝”页面单击旺旺 小图标与商家进行交流，如图所 示。
“已买到的宝贝”页面
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任务 2 客户数据分析
2. 客户画像的作用 客户画像的目的是了解客户。客户画像在店铺营销的不同阶段会 有不同的作用。在前期规划中，商家要把商品卖给正确的人，就要明 确自己的市场定位，找到目标人群的共同点，如商品喜恶、行为模式、 平均消费客单价等，进而帮助店铺确定整体运营节奏和选择有效的推 广手段，确保店铺在发展方向上没有太大的偏差。
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任务 2 客户数据分析
三、会员数据分析
客户关系的管理在电商运营过程中起着非常重要的作用，通过对
店铺的会员数据分析，商家可以准确地掌握会员的人群属性特征，然
后根据这些信息有针对性地进行商品优化和精准营销。
1. 会员生命周期
任何一个会员都是有生命周期的。会员生命周期是指消费者成为
会员前后，在不同时期表现出来的不同特征。分析会员的生命周期，
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任务 1 网店流量分析
免费流量的入口
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网店数据分析与优化的工具与方法
网店数据分析与优化的工具与方法在数字化时代，网店已经成为了商家推广和销售产品的一个重要渠道。
然而，面对日益激烈的竞争，如何提高网店的销量和盈利能力就成为了每个商家关注的重点。
而网店数据分析与优化则成为了实现这一目标的重要工具与方法。
一、网店数据分析与优化的意义网店数据分析是指通过对网店运营数据的收集、整理和分析，从中发现问题、找出原因，并对网店经营策略进行调整和优化。
这一过程不仅可以帮助商家更好地了解自己的网店情况，还可以发现潜在的销售机会和改进空间。
通过数据分析，商家可以更加精准地制定营销策略，提高网店的转化率和用户体验。
其次，网店数据分析可以为商家提供决策依据。
通过对网店各项数据的跟踪和分析，商家可以及时发现销售瓶颈、产品热销情况以及用户偏好等信息，从而调整产品定位、促销策略和商品搭配等方面，为网店的未来发展做出科学决策。
最后，网店数据分析可以帮助商家提高网店的竞争力。
通过与竞争对手的数据对比分析，商家可以及时发现自身的不足之处，并借鉴竞争对手的成功经验。
同时，透过数据分析可以了解市场趋势和用户需求，使商家在激烈的市场竞争中保持敏锐的洞察力。
二、网店数据分析与优化的工具1. 数据统计分析工具数据统计分析工具用于对网店的各项数据进行统计和分析，帮助商家准确地了解网店的访客流量、转化率、平均交易额等关键指标。
常用的数据统计分析工具包括Google Analytics、百度统计等，它们可以通过安装网页脚本或者使用插件等方式来实现数据采集和分析。
2. 用户行为分析工具用户行为分析工具可以帮助商家了解用户在网店中的行为习惯和偏好，从而优化网店的用户体验和提高转化率。
常见的用户行为分析工具有Hotjar、Crazy Egg等。
这些工具可以通过热力图、点击分析、用户反馈等方式来收集和展示用户行为数据，为商家提供优化网店的参考依据。
3. 销售和库存管理工具销售和库存管理工具可以帮助商家对销售数据进行分析和管理，及时了解产品的销售情况和库存状况。
网店经营中的数据分析和业绩评估
网店经营中的数据分析和业绩评估在网店经营中，数据分析和业绩评估起着至关重要的作用。
通过对数据的全面分析和评估，网店经营者能够更好地了解其业务状况，发现问题并提出解决方案，进而提升业绩。
本文将深入探讨网店经营中的数据分析和业绩评估的重要性，并介绍一些常用的数据分析工具和评估方法。
一、数据分析的重要性数据分析是指通过收集、整理和分析大量的数据，揭示数据之间的联系，探寻数据背后的规律，并据此为决策提供支持。
在网店经营中，数据分析具有以下几个重要的作用。
1.了解顾客需求：通过分析顾客的购买行为、偏好和评论等数据，网店经营者可以深入了解顾客的需求和喜好，有针对性地提供产品和服务，从而增加销量和客户满意度。
2.优化商品管理：通过对商品库存、销售额、退货率等数据进行分析，网店经营者可以了解商品的销售情况和库存状况，及时调整商品的采购和上架策略，避免过多的滞销商品和缺货情况的发生。
3.精准营销推广：通过对广告投放、促销活动等数据进行分析，网店经营者可以了解各个渠道的转化率和ROI（投资回报率），优化营销策略，提高广告的点击率和转化率，降低营销成本。
4.发现运营问题：通过对网店运营数据进行分析，如客户流失率、退款率、投诉率等，网店经营者可以及时发现运营中存在的问题，并采取相应的解决方案，从而保持良好的运营状态。
二、常用的数据分析工具为了进行有效的数据分析，网店经营者可以借助一些常见的数据分析工具，如下所述。
1. Google Analytics：这是一个免费的网站分析工具，可以帮助网店经营者跟踪网店的访问量、访客来源、访客行为等，为决策提供数据支持。
2. Excel：这是一种常见的办公软件，可以用来统计和分析数据。
网店经营者可以通过Excel对销售数据、库存数据等进行分析，制作相应的图表来直观地展示数据。
3. 数据仪表板：通过搭建数据仪表板，网店经营者可以将各个数据指标进行可视化展示，方便直观地了解网店的经营状况和趋势。
如何有效利用数据分析优化网店运营
如何有效利用数据分析优化网店运营随着电商平台的兴起，越来越多的企业选择在网上开设店铺进行销售。
然而，网店的运营并非一帆风顺，需要不断地进行优化和改进。
数据分析作为一种有力的工具，可以帮助网店主有效地了解用户需求、优化商品推广、提升销售转化率等方面。
本文将从以下三个方面介绍如何利用数据分析来优化网店运营。
一、了解用户需求1. 数据可视化分析用户行为数据分析可以帮助网店主深入了解用户在网店中的行为。
通过工具提供的数据可视化功能，可以直观地看到用户的浏览和购买行为，从而洞察用户喜好、需求等信息。
例如，通过分析用户点击率和加入购物车率，可以了解哪些商品受到用户的关注，从而在经营中加大推广力度。
2. 细化用户画像数据分析还可以帮助网店主更准确地绘制用户画像。
通过分析用户的地理位置、性别、年龄等信息，可以了解目标用户的特征，进而为他们提供更加个性化的服务和推荐。
例如，根据用户的购买记录和偏好，可以向其推荐符合其口味的商品，提高用户的购买满意度。
二、优化商品推广1. 数据分析评估商品表现通过数据分析工具，网店主可以实时监测商品的表现，并评估商品的热销程度。
通过观察商品的点击量、转化率等指标，可以判断商品的市场需求、销售情况，进而优化商品的推广策略。
例如，对于热销商品，可以增加其曝光度和推广力度，提高销售额。
2. 制定营销策略通过数据分析，可以获取用户的购物习惯和喜好，为网店主制定相应的营销策略。
例如，根据用户的购物习惯，可以设立购买套餐、组合销售等促销活动，吸引用户购买；根据用户的喜好，可以定向推送适合他们的商品信息，提高销售转化率。
三、提升销售转化率1. 数据分析发现瓶颈通过数据分析，可以快速发现网店运营过程中的瓶颈，针对性地进行优化，提升销售转化率。
例如，通过分析用户在购物车放弃付款的情况，可以确定是购物流程太复杂还是价格不合理导致的购物车流失，从而进行相应的改进。
2. A/B测试A/B测试是一种常用的数据分析方法，通过对不同的网店运营方案进行对比试验，找到最优方案。
电商运营新手如何进行网店运营数据分析
电商运营新手如何进行网店运营数据分析随着电商行业的快速发展，越来越多的人加入到电商运营的行列中。
而对于电商新手来说，如何进行有效的网店运营数据分析成为了一项必备的技能。
本文将为电商运营新手详细介绍如何进行网店运营数据分析，帮助他们更好地了解和优化自己的网店运营。
一、数据收集与整理1. 定义关键指标：首先，电商运营新手需要明确自己关注的关键指标。
例如，销售额、订单数量、访客量等等。
这些指标将成为你后续进行数据分析的基础。
2. 数据收集工具：选择合适的数据收集工具，如Google Analytics、百度统计等，通过这些工具可以收集到网店的访问量、转化率等数据。
3. 数据整理与清洗：收集到的数据并不一定是整洁的，需要进行数据整理与清洗。
去除错误数据、重复数据，使得数据更准确、可靠。
二、数据分析方法1. 趋势分析：通过对历史数据的分析，了解网店运营发展趋势。
比如，销售额、访客量的月度、季度变化趋势，可以帮助你把握销售高峰与低谷的规律，做出更加有针对性的运营决策。
2. 渠道分析：电商新手需要了解哪些渠道为自己带来了最多的流量和转化。
通过分析不同渠道的访客量、访问转化率，可以了解各个渠道的效果，以便进行合理的资源投入。
3. 用户行为分析：了解用户在网店中的行为轨迹，如用户点击的商品、停留时间等。
通过分析用户行为，可以了解用户兴趣和喜好，优化网店布局和商品推荐策略。
4. 运营活动分析：针对各种运营活动，如打折促销、秒杀活动等，进行分析。
通过分析活动前后的指标变化，可以评估活动效果，优化运营策略。
三、数据可视化与报告1. 数据可视化工具：选用合适的数据可视化工具，如Excel、Tableau等，将数据转化为可视化的图表和报表。
清晰明了的可视化效果有助于更好地理解和分析数据。
2. 制作数据报告：将分析结果整理成报告，以便后续回顾和分享。
报告可以包括关键指标的变化趋势、渠道分析结果、用户行为分析结果等等。
3. 定期观察和更新：数据分析不是一次性的工作，需要持续观察和更新。
网店数据分析
网店数据分析1. 引言数据分析在如今的互联网时代是非常重要的，尤其对于网店来说。
网店数据分析可以帮助网店拥有者更好地了解其业务运营情况，了解顾客需求，优化产品和服务，提高销售额和盈利能力。
本文将介绍网店数据分析的重要性以及如何进行网店数据分析。
2. 网店数据分析的重要性在经营网店过程中，通过对网店的关键数据进行分析可以帮助网店拥有者做出更明智的决策。
以下是网店数据分析的几个重要方面：2.1. 销售数据分析通过分析网店的销售数据，可以了解不同产品的销售情况、销售额、销售渠道等。
这有助于网店拥有者了解热销产品和滞销产品，根据销售数据调整进货计划和促销策略，优化产品组合，提高销售量。
2.2. 顾客数据分析顾客是网店的重要资产，通过分析顾客数据可以了解顾客的购买习惯、偏好和需求。
这有助于网店拥有者提供更个性化的产品推荐和定制服务，增加顾客满意度和复购率。
2.3. 营销活动分析网店通过各种营销活动吸引顾客，对这些活动进行分析可以了解其效果和收益。
通过分析不同渠道带来的流量和转化率，可以调整营销策略，优化广告投入，提高营销活动的成功率和投资回报率。
2.4. 网站流量分析网店的网站流量是指访问者在网站上的浏览量和交互情况，通过分析网站流量可以了解访问者的来源、停留时间、转化率等。
这有助于网店优化网站内容和布局，提升用户体验，增加用户留存和转化率。
3. 网店数据分析的方法进行网店数据分析时，可以使用各种工具和技术来收集、处理和分析数据。
下面是几种常用的网店数据分析方法：3.1. 数据收集数据收集是网店数据分析的第一步，可以通过以下方式进行数据收集：•使用网店平台提供的数据分析工具：大部分网店平台都提供了数据分析工具，可以帮助网店拥有者收集和分析销售数据、顾客数据和流量数据等。
•使用Google Analytics等网站分析工具：Google Analytics可以帮助网店拥有者分析网站流量、访问者行为及来源等信息。
网店运营实务-网店运营数据分析
一、网店客户画像
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分析客户画像具体操作步骤如下。
（1）通过生意参谋流量分析下的，流量纵横→流量看板→流量来源排行TOP10。如图711所示，通过这个来源排行榜，网店运营者可以看到流量来源数据，也可以看到流量来源 的人群透视，人群透视功能是流量纵横的专业版才有的一个功能。
一、网店客户画像
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① 终端构成主要用于直观地分析店铺PC端、移动端的交易情况，如图7-7所示。
二、商家自身销售数据分析
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② 类目构成主要是从类目角度出发，分析店铺类目的交易情况，如图7-8所示。
二、商家自身销售数据分析
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③ 价格带构成主要用于分析店铺中哪个价格段的商品更受买家欢迎，以及转化率如何，从商品价格出发 分析店铺的交易数据，如图7-9所示。
（4）了解竞争商品的优势、流量渠道及营销方式，从而分析自己商品的优、缺点，并针对性地 对其进行优化。
二、竞争品牌分析
33Βιβλιοθήκη 商家在做竞争分析时，还需要分析市场中竞争品牌的实力，看品牌的竞争格局及单个品牌的市 场表现。
1．品牌搜索指数分析
在分析一个品牌时，首先会看这个品牌的搜索指数。搜搜索规模有多大，一段时间内的涨跌趋势以及相关的新闻舆论变化，关 注这些词的网民人群画像，分布在哪里，需求图谱，帮助商家优化营销方案。
二、消费者行为分析
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网店消费者群体具有与传统市场消费者群体不同的特性，因此，要做好网店运营必须深入了解网店 消费者的行为。
1. 消费市场细分
市场细分的实质就是将整体的消费市场分为若干个子消费市场，不同的子消费市场在某些方面都具 有相同或者相似的消费需求或消费行为特点。对消费市场进行细分的最终目的是找到适合自身发展 的目标市场，并根据目标市场的需求特点，做好网店营销方案，使目标市场的消费者需求得到充分 的满足。
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店内数据分析
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8.1.4 服务质量分析
1. 维权概况分析
店内数据分析
TOP退款商品分析
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8.1.4 服务质量分析
2. 评价概况分析
1） 评价总览分析（近180天）
通过评价总览分析可以了解店铺的描述相符评分、卖家服务评分和物 流服务评分近180天的表现；同时通过与同行均值的对比，找出店铺 在评分方面存在的问题，如图所示。
店内数据分析
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8.1.3 交易分析
2. 交易构成分析
5） 资金回流构成分析
资金回流构成主要分析 了某个时间段内店铺的 未确认收货时长、支付 金额占比、支付金额、 支付商品数和支付买家 数等，如图所示。
店内数据分析
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8.1.4 服务质量分析
1. 维权概况分析
1） 维权总览分析（近30天）
维权总览页面主要罗列了退款时长、退款率、纠纷退款率、纠纷退款 笔数、介入率、品质退款率和投诉率等指标。通过对这些指标的分析， 可以了解店铺在维权方面是否存在问题，如图所示。
访客分布分析主要包括时段分布分析、特征分布分析和行为分布分析等， 如图所示。其中，通过访客的时段分布分析可以明确店铺访客数最多的 时间段，为宝贝上、下架时间的设置提供依据。
店内数据分析
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8.1.1 流量分析
3. 访客分析
时段分布分析
店内数据分析
15
8.1.1 流量分析
3. 访客分析
特征分布分析
访客被引进店内，是要进行流量分配的。哪些模块、类目或者素材图最受买家 欢迎，通过统计和分析首页、自定义二级页和商品详情页的数据（点击人数、 点击转化率、跳失率）就可以清晰地了解到。
店内数据分析
25
8.1.1 流量分析
4. 装修分析
店内数据分析
定制需要查看的装修页面 26
8.1.1 流量分析
4. 装修分析
店内数据分析
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8.1.2 商品分析
1. 商品概况分析
2） 商品销售趋势分析
通过选择不同终端（所有终端、PC端和无线端）和不同指标（商品浏览量、 商品访客数、平均停留时长、详情页跳出率等）来分析某个时间段店铺的商 品销售趋势，从而进一步了解店铺存在的问题，如下图所示。
店内数据分析
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8.1.2 商品分析
店内数据分析
4
8.1.1 流量分析
1. 流量概况分析
进入“卖家中心”→“营销 中心”→“生意参谋”页面， 单击上部的“流量”选项， 在左侧的流量分析栏中单击 “流量概况”选项，卖家通 过流量概况可以分析店铺的 流量总览、流量趋势、流量 来源排行、访客行为和访客 特征，如图所示。
店内数据分析
5
8.1.1 流量分析
“装修分析”提 供了10个定制页 面（不包含首页） 以供数据分析， 卖家可以根据需 要自行添加活动 页或者商品详情 页，如图所示。
店内数据分析
27
8.1.2 商品分析
1. 商品概况分析
1） 商品信息总况分析 图示为近一个月的流量、 访问质量和转化效果，从 图中可以看出，该店的流 量和转化效果比上个月有 大幅增长，但平均停留时 长较上个月下降明显，而 且详情页的跳出率也很高。
店内数据分析
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8.1.3 交易分析
2. 交易构成分析
店内数据分析
3） 品牌构成分析
品牌构成主要分析 了某个时间段内不 同品牌的支付金额、 支付金额占比、支 付金额较上期、支 付买家数和支付件 数等，如图所示。
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8.1.3 交易分析
2. 交易构成分析
4) 价格带构成分析
价格带构成主要分 析了某个时间段内 店铺的价格带、支 付买家占比、支付 买家数、支付金额 和支付转化率等， 如图所示。
店内数据分析
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店内数据分析
37
8.1.2 商品分析
4. 商品温度计分析
店内数据分析
商品温度计分析
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8.1.2 商品分析
5. 单品分析
单击“生意参谋”→“商品”→“商品分析”→“单品分析”选项，进入 “单品分析”页面。在该页面中，单品分析主要包括来源去向、销售分析、 访客分析和促销分析。来源去向主要分析引流来源的访客质量、关键词的转 化效果和来源商品贡献，可以清楚地了解引流来源的效果；销售分析主要分 析商品的变化趋势，由此卖家可以掌握规律、迎合变化和提高转化率，如图 所示；访客分析主要分析商品访客的潜在需求特征，以迎合需求；促销分析 主要分析商品搭配效果，从而提高客单价。
1. 流量概况分析
卖家通过流量总览可以看到最近1天、7天、30天的访客数、浏览量、跳失率、人 均浏览量和平均停留时长等指标；同时，还可以采用全部、PC端、无线端三种方 式来查看这几个指标。通过分析，可以知道这些指标在某个时间段较上个时间段 是上升还是下降。卖家通过这些指标的变化来分析店铺的运营状况，如图所示。
店内数据分析
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8.1.2 商品分析
5. 单品分析
店内数据分析
销售分析 40
8.1.2 商品分析
6. 异常商品分析
单击“生意参谋”→“商品”→“商品分析”→“异常商品分析”选项，进 入“异常商品”页面。在该页面中，通过库存的商品，如图所示。 筛选出这些异常商品并找出异常的原因，采取相应的处理措施。
8.1.4 服务质量分析
1. 维权概况分析
维权趋势分析
店内数据分析
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8.1.4 服务质量分析
1. 维权概况分析
3） TOP退款商品（近30天）
通过TOP退款商品（近30天）分析可以看出近30天退款商品名称、成 功退款笔数、成功退款金额及TOP退款原因等，如图所示。通过分析 这些指标来找到改进的方法，以控制商品退款的数量。
店内数据分析
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8.1.4 服务质量分析
1. 维权概况分析
维权总览分析
店内数据分析
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8.1.4 服务质量分析
1. 维权概况分析
2） 维权趋势分析
通过维权趋势分析可以了解退款时长、退款率和投诉率等指标在近30 天的发展趋势，通过趋势图可以了解店铺在维权方面是否存在问题， 如图所示。
店内数据分析
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3. 访客分析
访客地域、营销偏好和关键词的对比分析
图a
店内数据分析
22
8.1.1 流量分析
3. 访客分析
访客地域、营销偏好和关键词的对比分析
图b
店内数据分析
23
8.1.1 流量分析
3. 访客分析
访客地域、营销偏好和关键词的对比分析
图c
店内数据分析
24
8.1.1 流量分析
4. 装修分析
生意参谋软件中的“装修分析”是收费的，在订购“装修分析”以后可以查看 热力图。首先定制需要查看的装修页面（自定义或商品详情页），如图所示。 单击“点击分布”按钮，查看热力图，然后用鼠标框选需要查看的区域，颜色 越深，表示该区域越热，点击量越多。
店内数据分析
32
8.1.2 商品分析
2. 商品效果分析
店内数据分析
商品效果分析
33
8.1.2 商品分析
3. 分类分析
分类分析主要包括自定义分类分析和商品类目分析。自定义分类是店铺内部 的产品分类，便于买家找到所需要的商品。通过自定义分类分析可以了解不 同分类下的商品数、访客数、引导点击转化率和引导支付转化率，如图所示。
店内数据分析
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8.1.1 流量分析
3. 访客分析
行为分布分析
店内数据分析
17
8.1.1 流量分析
3. 访客分析
2） 访客对比分析
通过访客对比功能可以对消费层级、性别、年龄、地域、营销偏好和关 键词进行对比分析，如下图所示。
通过下图可以分析出该店的消费层级主要集中在10~30元，以女性为主， 为年龄在18~30岁的青年，客户主要集中在江、浙、沪、皖，老客户主 要集中在浙江省，该店铺的访客更喜欢聚划算活动。
店内数据分析
18
8.1.1 流量分析
3. 访客分析
访客的消费层级、性别和年龄的对比分析
图a
店内数据分析
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8.1.1 流量分析
3. 访客分析
访客的消费层级、性别和年龄的对比分析
图b
店内数据分析
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8.1.1 流量分析
3. 访客分析
访客的消费层级、性别和年龄的对比分析
图c
店内数据分析
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8.1.1 流量分析
店内数据分析
6
8.1.1 流量分析
1. 流量概况分析
通过生意参谋软件还可以分析某个时间段的流量趋势，包括访客数、浏览量和跳 失率等，如图所示。
店内数据分析
7
8.1.1 流量分析
1. 流量概况分析
通过生意参谋软件还可以将访客数、浏览量和跳失率等指标与同行平均指标 和同行优秀指标进行比较，分别如图a和图b所示。从图中可以看出，虽然该 店铺的访客数和浏览量都比同行店铺要高，但是跳失率却比同行店铺高很多， 由此可知，该店铺在宝贝详情页或其他方面一定存在问题。
店内数据分析
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8.1.4 服务质量分析
2. 评价概况分析
2） 评价趋势分 析（近180天）
通过评价趋势分
析可以了解近
180天描述相符
评分、卖家服务
评分和物流服务
评分的发展趋势，
如图所示。
店内数据分析
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8.1.4 服务质量分析
2. 评价概况分析
3） TOP负面评价商品分析（近30天）
通过TOP负面评价商品分析可以了解近30天出现负面评价的商品 名称、负面评价数、PC围观人数占比、手淘围观人数占比、TOP 负面评价关键词（评价数量）等，如图所示。