天猫的店铺运营目前也特别注重数据分析，因为现在的数字化运营也非常广泛，大家也不像以前那样毫无准备。面对竞争对手，一定要知己知彼，百战不殆。那么，如何做数据分析呢？这就是我们接下来要讨论的。
1.天猫店铺运营如何做数据分析？
1.接待指数，发生在销售之前，可以进一步细化为客户接待数据、接待过滤数据、商品咨询数据、商品推荐数据。
通过分析某一段时间集中的时间、广告、活动后的客户咨询数据，可以了解自然咨询、广告效果、活动人气等信息。，并通过数据优化门店运营、广告、促销等策略。
这些可以直观的告诉我们店里的顾客数量，顾客感兴趣的商品，然后结合最后的成交就可以知道店铺咨询的转化。
2.交易指标，围绕销售类型、退款数据、商品、售后等几个维度展开，包括销售数据、商品销售数据、退款数据、协助服务数据、预售订单数据。
从销售数据的分析中，我们可以知道沉默订单和咨询订单的比例，从而了解门店客户的构成，有助于构建门店用户画像，有助于更精准地挖掘潜在客户群体。
从交易商品的数据中，我们可以在咨询后知道哪些是无声商品销售，哪些是客服商品销售，可以辅助做出购买决策，优化各种服务条款，或者通过对比两类数据，在商品描述和图片标题上做详细的优化，提高店铺无声下单的比例。
3.损失指标。这部分是商家非常重视的数据。很可惜，即将到来的交易都失去了。商家可以从询价损失数据、询价订单未付款数据、静默订单未付款数据三个维度进行分析，得出订单损失的原因。
客户流失的原因有很多，产品冲击、缺货/颜色/代码、功能点不满足、部分缺陷等。或者受活动影响，客户处于观望期不马上购买，活动力度不如预期等...
商家可以从客户对话句子、对话时长、商品类别等角度分析流失的用户群体。，并对大量对话句子、较长对话时间后仍放弃购买的用户进行深入分析，找出流失的深层次原因，有助于优化产品，提升活动效果，减少用户流失。
4.服务指标。这部分数据与客服转化没有直接关系，但也会间接影响转化数据，包括接待质量数据、中差评数据和聊天记录。
二、如何整理天猫的运营数据？
通过专门的软件导出数据进行分析。具体来说，可以从这四个方面入手:
1.市场分析。以及当前市场的巨大需求。这一点我相信对于大部分卖家来说不需要强调，因为做淘宝就是做销售。??
2.消费者分析。现在匹配精准的消费者很重要，所以在门店运营中需要对用户进行分析。主要有两个方面，一是分析匹配商品的消费者，二是分析进店的消费者，从而更好的优化店铺的宝贝，实现更多的成交率。??
3.竞争分析。主要分析商品竞争力和店铺在同行中的竞争力。这样才能实现自己商品的价值和店铺的价格。
4.数据分析。它可以帮助我们衡量货币，选择货币，衡量产品。同时，数据分析可以帮助我们优化店铺。用数据来反映店铺的真实情况。通过这种方式，卖家可以为商店数据定制有效的政策和策略。
天猫的店铺运营想做数据分析，可以从接待指标、营业额指标、损耗指标、服务指标入手，因为每个指标其实都反映了一部分交易。只要能发现这些指标中的问题并加以调整，其实运营结果一定会比以前更进一步。
