做淘宝就是做数据，运营其实就是把店铺的数据展示给淘宝看。
从这个角度讲，做运营其实很简单，不管你用什么手段，只要能让淘宝认为你是优秀的即可。
所以，数据就是运营的作业，也是运营的眼睛，没有数据，运营就是瞎子。
我们经常通过点击率来验证商品主图是否受买家喜欢，通过静默转化率来验证商品详情页是否能够打动买家。店铺所有的设置都需要用数据来说话。常用的淘宝运营指标淘宝卖家的数据分析主要用以下这个公式（这是我认为最无聊的公式，但这个“面包”必须啃）：
销售额=访客数x转化率x客单价
常用的淘宝运营指标：
访客数
访客数指店铺页面或商品详情页面被访问的去重人数。同一个人在一定时间内多次访问只记为一个。访客数俗称流量，也是现在电商为之疯狂的资源。经常有卖家问，没流量怎么办？那么如何解决访客数少这个问题呢？流量入口有很多，访客一般都是人，只要有人的地方就有流量。访客是产生其他数据的基础，如果店内没有访客，就不会产生任何的数据。我们可以通过投放广告、站内SEO和社交渠道来引流。
浏览量
浏览量是指店铺或商品详情页被访问的次数，一个人在统计时间内访问多次被记为多次。
销售额（支付金额）
销售额是指买家拍下商品后通过支付宝支付给卖家的金额，这其中未剔除事后退款金额，对于在预售阶段的商品，在买家付清所有货款的当天货款才计入销售额。所有终端的支付金额为PC端支付金额和无线端支付金额之和。平台提供的数据未剔除事后退款的金额，但我们在统计的时候应该剔除事后退款的金额。那么如何解决支付金额少的问题？根据公式，销售额=访客数转化率客单价，要提高销售额，只需要提高公式左侧任意一个指标，其他两个指标保持不变即可。但事实上，访客数增加必然导致转化率下降。一旦我们打开了流量入口，就会带来不精准的流量，所以在上面这个公式里，指标之间并不是相对独立的。这个问题其实是一个伪问题，并不存在真正的解决方法，有时候我们还要看全局，看方向性的决策。如果单纯地为了增加销售额，降低价格参加活动就好了，但这并不是卖家们想要的。
转化率（支付转化率）
在统计时间内，转化率=支付买家数/访客数，即来访客户转化为支付买家的比例。转化率是一个很重要的指标，假设转化率为零，那么不管你引进多少访客，最终收益都是零。转化率衍生出静默转化率和询单转化率。静默转化率=静默下单支付买家数/访客数，其用来考核商品详情页的销售情况。询单转化率=询单下单支付买家数/询单访客数，其用来考核客服的销售情况。如何解决转化率低的问题？要提高转化率可以优化商品详情页，可以通过商品详情页的页面性能数据来判断用户是否看完了商品详情页，如下图所示。
通过提高客服的询单转化率也可以提高转化率。
流量价值
流量价值=销售额/访客数，即指平均每个访客带来的成交金额，其也被称为访客价值。流量价值越高，代表流量的效用越高，决策者可以根据流量价值调整广告策略。假设某店铺的流量价值是10元，则说明此店铺引入一个流量（访客）的成本只要低于10元都是值得的。
跳失率
跳失率指在一天内，来访店铺浏览量为1的访客数/店铺总访客数，即在访客数中，只有一个浏览量的访客数占比。跳失率是一个逆指标，即越小越好。跳失率高，表示买家都不愿意浏览更多的页面。如何解决跳失率高的问题？
如果店铺的跳失率高就需要优化页面，或者检查商品的价格是否有优势。另外跳失率还涉及流量的入口问题，如果是非正常入口，例如网页弹窗，基本上网页一弹出来就会被用户关掉，甚至会被浏览器拦截，并不会显示在用户面前。
数据指标还有很多，除这种数值型的度量指标外，还有像性别、年龄、地域等标称属性（维度），本文就不一一列举了
进一步研究市场的方法：
行业稳定性
行业稳定性可以使用波动系数和极差计算出来。波动系数在统计学里面叫变异系数。下面先介绍一下波动系数和极差这两个指标。这两个指标不是什么时候都要用，当我们通过观察，看不出来，拿不准，希望更科学地来判断数据时，就需要动用它们了。其中：
波动系数=标准差/平均值极差=最大值－最小值下面从3.2.1节的数据集中提取出部分数据，如下图所示。
先计算一下【标准差】，如下图所示。此时会使用到Excel里面的函数STDEV.P（总体标准差）。标准差用来反映数据集的离散程度，也可以说是数据之间的距离。
下面算出【均值】，如下图所示。
再算出【波动系数】，如下图所示
最后得出的结论是：【T区护理】的波动系数是0.31677，【唇部护理】的波动系数是0.647246
为什么有些人会懂得多，因为他们都是通过实操总结经验。不同的方法用在不同的宝贝链接上面，同时记录数据做对比，就会知道哪种方法更好。又或者不断地优化测试主图，以达到最高的点击率，就会知道哪种类型的主图是最吸引眼球的。对运营人员来讲，做淘宝的过程，就是测试数据的过程。把平台的数据指标节点测试出来，是一件很有成就感的事情，所以称职的运营人员会一直保持亢奋的状态，对这种运营人员来讲，做淘宝就像是在玩一场解密游戏。
本文选自《电商数据分析，淘宝实战》
