時至今日，如果說還靠大量鋪產品來獲得銷量，那付出的庫存成本，管理成本將是巨大的。這點，我在前面的文章中也分析過（有想看我前面寫的文章的，可以加我微信：404738350，我們一起交流，相互學習）。如今，是大數據時代，速賣通平臺已經給了我們很多產品，店鋪的數據，如果我們不會分析，還是憑感覺，憑經驗，那將會和競爭對手的比拼中落敗。

說到數據，店鋪后臺的“數據縱橫”已經給出了很多數據版塊的數據。從行業數據，店鋪數據，產品數據，應有盡有，我們只要花點時間熟悉，或者到速賣通大學去好好學習一番，基本上都會了解各個數據版塊的用處，想當初，我也是花了一個星期時間，把“數據縱橫”的各個版塊都死磕了一遍，深深的被速賣通的數據開發能力折服。

如果我在這里還講“數據縱橫”的各個版塊的功能，那我寫幾千字都寫不完，大家也可以和我一樣，去速賣通大學里好好學習，那里自有高人指點。

而我今天要分享的是一種數據分析的思維。

我們先做一個類比，想象一下，如果我們是“醫生”，而我們的產品是“病人”，如果我們要知道我們的“病人”到底病了沒有，得的什么病，該怎么治療。在下結論和開處方前，我們需要“病人”去到“驗血”，“驗尿”“做B超”等等各種檢測，等我們拿到數據后，再做評估，看看哪些數據超過了正常人的水平，然后就在對癥下藥。

我們完全可以用上面的例子來展開我們的思考。這時候，我們也問自己：我們需要知道哪些數據呢，這些數據從哪里獲得，各個數據的可以反映出什么信息，產品在不同時期（新品期，成長潛力期，穩定期，衰退期）的各項正常指標數據時多少。知道了這些，我們在拿到自己產品的時候，心里就有底了。

那我們的產品一般需要知道哪幾種數據呢？

我們可以換位思考，模擬客人從看到我們的產品，點擊我們的產品，瀏覽產品，搜藏產品（加入購物車），提交訂單，訂單付款，物流等待，收貨，售后等一系列步驟，就知道我們的產品到底需要哪些數據，也就慢慢發現各個數據變現的意義。這些數據都是可以在店鋪后臺的“數據縱橫”里得到的。只要我們認真思考，認真查找，都是可以找到這些數據的。具體我就不做啰嗦了。

那如何去找那些“正常”參照指標呢？

找到行業的平均水平就可以了。如何去找行業的平均水平呢？這個平臺確實沒有數據。 那就需要我們自己多留心，我們可以觀察自己的店鋪產品的數據，例如有些產品很穩定，每天都出些單，但是不多。這樣的產品可以當普通出單產品的樣板，我們需要記錄這種普通出單產品的各種數據。如果我們有些產品，每天出單都很多（各個類目的標準不一樣），基本上就是我們的爆款，我也可以把這類產品當做爆款的樣板，并記錄下這類產品的各種數據。

如果我們的店鋪是新店，根本沒有數據積累怎么辦呢？這時候就需要利用我們自己的人脈，找找同行的店鋪中產品的數據來做產品。畢竟有數據參考，比我們憑感覺和經驗來判斷產品的優劣靠譜的多。

以上就是我分享的關于數據分析的思維，我始終覺得，一個好的思維，比低頭拉車辛苦耕耘更重要。思維都是交流出來的，我很希望可以和大家一起交流，一起探討。大家可以加我微信：404738350，我把我原來的幾篇心得體會的思維導圖發給大家長期參考下，大家一起學習，共同進步！