1.3.3 店铺诊断——我的网店能挣更多钱吗

数据会说话，而且数据是不会骗人的。很多时候我们看一家店铺只能看表面，看店铺的装修和商品陈列，而这些的意义并不大。这里有多种不同维度的店铺诊断，那么我们可以通过哪些数据来做店铺诊断呢？

从第5章开始我们会详细介绍各种不同类型的数据，而在做店铺诊断的时候，我们从一些基础的数据和数据的变化表来看。

基本的整体统计数据有电子商务网站整体的（日、周、月）总收入、广告总投入、平均客单价、平均转化率、客户重复购买率和整体ROI等数据，而数据报表有以下这些可以用来做店铺诊断：

· 收入的周期变化表。

· 总客户数和成交客户数变化表。

· 访客数和浏览量变化表。

· 交易量变化表。

我们先来看一下收入的变化表。

从图1-12的收入变化示意图中我们可以看到在1月9日和1月10日这两天收入有明显的攀升。我们再看一下访客数和成交客户数的对比。

在表1-1中，我们可以看到在3月15日这一周的访客数相对于前一周总数有下降，但是成交客户数是最高的，因而转化率是最高的；而在3月22日这一周，访客数和成交客户数相对应的比例，转化率是最低的。

下面的图1-13展示了店铺的浏览量和访客数的对比。

我们再看下面这组数据（参见图1-14）。

图1-14展示的数据是一家网店的服务质量。从图1-14中，我们可以很直观地看到本店的退款率远高于行业均值，而处罚数也高于行业的均值。

如果我们要做的店铺诊断是一个初步的诊断，那么其实我们只需要看淘宝店的四个核心数据就可以了。下面的表1-2列出了一家服装类淘宝商铺的基本数据。

这家网站的流量每天超过1万，达到12050，但是每天的整体收入只有3500元人民币。在这里很明显就是转化率出问题了：只有0．33%。如果能够把转化率有效提升，整体的网站收入会上升很快。

我们再来看一个在家居类目中的天猫商铺。

和表1-2中的电子商务网站相比，表1-3中展示的网站在转化率和平均客单价上都要好看很多，只是UV值比较低，同时因为UV量比较低，数据的波动也会比较厉害，而且不同类目的转化率本身也是差别比较大的。我们需要做的是在保持近似的转化率及平均客单价的基础上尽量提高有效的UV。