如何做好数据分析？如果你能理解我写的东西，你就能做好数据分析。
1.单独的数据是没有意义的，数据需要参考和比较才能凸显其价值。
比如你今天的转化率是3%，3%是高还是低？首先你要自己做戒指分析。转化率比以前高还是低3%？然后你要和同龄人对比数据。你的同龄人平均转化率是多少？同行的优秀转化率是多少？经过比较，你就可以得到你的数据的意义。
2.理解每个数据的含义以及天猫对每个数据的权重维度。
比如:UV值，这个数据的简单计算就是销售额除以UV金额。这个数据反映了你店里UV的利用率。说白了，天猫每个类别的流量都是有限的。谁能更好的利用流量产生更大的价值，谁就能得到天猫更多的支持。那么从以上思路的延伸可以得出，天猫非常重视UV值的数据，UV值高的店铺会有更高的对应权重。
3.了解每个数据的来源以及是什么导致了这些数据。
我知道为什么，然后我就说说上面UV值的数据。
UV值的简单计算公式是销售额除以UV，销售额=UV*转化率*客户单价，然后UV除以，然后UV值=转化率*客户单价，所以客户单价越高，转化率越高，UV值越高。那么，客户单价与转化率成反比。正常逻辑下，随着客户单价的增加，转化率会降低。类似于数学中的线性规划，需要找到一个最优平衡点来达到最高的UV值。
另一方面，品牌和产品优势是支撑产品溢价的主要因素。换句话说，如果你有更好的品牌效应和更大的产品优势，逻辑上可以保证更高的转化率和更高的客户单价。
4.如何通过数据指导工作？
继续说UV值，假设你的UV值是1，你的同行是2，你的比你的竞争对手低，那么一定要想办法赶上甚至超过。如上所述，UV值=客户单价*转化率，那么细分比较中你和同行的客户单价和转化率的差异。如果你的转换率有问题，就要下大力气改善影响转换率的维度，比如宝宝视觉、卖点安排、评价内容、DSR评分等等。
如果你能认真理解以上内容，我相信数据分析能给你的工作带来正确的指导，这才是真正有意义的数据分析。
来源：天猫入驻Dean
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