各位小伙伴，大家好。好久没有更新了，今天特来更新一篇。按小伙伴的要求。这篇文章来聊一聊店铺诊断的事情。
说起店铺诊断，相信很多小伙伴是比较迷茫的。拿到一个店铺，通常不知道从哪里入手开始。面对收集来的各种店铺诊断模板，要么是些不痛不痒的店铺表象分析，要么是一大堆的数据堆砌足以让人眼花缭乱，思绪混沌。完全不知道自己在做什么，要做什么。今天以个人面对陌生店铺的常用的一种分析方式，来聊一聊如何诊断店铺。我们要关注哪些东西，如何有层次，有步骤的认知一个店铺。
此文共计一万四千余字，非快餐文章。阅读时间约50分钟。
当我们接手或诊断一个陌生店铺的时候。以类目为维度看店铺的效果数据是最快捷的方式了。一方面可以快速了解到店铺主要都销售哪些品类。另一方面又可了解到各个类目的业绩表现。更为主要的是，在阿里国际站后台数据管家-数据概率中。直接提供了这样的阅览方式。
在查阅数据管家经营数据时，第一步要做的就是框定查询日期。按天按周还是按月，选择一个阅览的粒度范围出来。如果这个月刚刚过去，我的建议是按月或者按周来阅览数据，如果这个月已经过去了很长一段时间。则建议只按周来阅览数据。从最近的一周开始看起。这里不建议按天来查看数据。因为波动较大，参考价值不大。按周阅览，既可从最近的一段时间查起，也可让数据波动平缓不少。
查阅店铺业绩数据时，我个人习惯以咨询量为第一查阅维度。而非以销售额作为第一查阅维度。主要是因为B类跨境平台的性质。对于大多数B类商家来说，影响销售额的核心因素中，订单量和每次的客单价都是高度不确定的，并且跨度较大，加上一些搬单等情况，难以直接感知电商平台的平台效果。而考虑B类跨境电商平台的流量效果，产出最直接的当属是咨询客户的数量了。所以我习惯性以询盘（人）数以及TM咨询人数作为第一查阅要素。
当我们确定好了以咨询数据为首要查阅要素，接下来考虑的就是比全店还是比类目。这里的建议是比类目。对于电商平台来讲，不论是搜索还是场景流量，类目都是一个十分重要的分类维度。以类目进行对比。更能直观的感知店铺内各个品类在各自类目市场的效果表现情况。
基于以上考虑我们进入数据管家点击询盘数或询盘人数，比全店，粗略预览一下全店的询盘数据，有个大概感知。然后切换为比类目，之后页面卡死不动。通过逐一切换类目来观察各个品类的数据表现。
框定好查阅要素之后，接下来要做的就是不断的切换类目，来了解平台都有哪些类目，以及各个类目的效果数据如何。从第一个类目开始逐次向下挨个点击。过程中，我们主要观察数据的大小和趋势图，特别是处于同行均值和同行TOP的哪一个位置。它是店铺中该品类效果处于市场哪个水平的直接反应。
（通过类目逐一选择，快速了解店铺内各个类目的效果表现情况）
这里介绍一个我个人观察数据的方式。第一步记住类目中文名字。中文相对来说不需要刻意记住，知道了就会潜意识临时记住。相当于不需要花费精力。接下来是看询盘人数（或询盘个数）的数字和趋势图，最好是同步在心中默念一遍，加深投入感。看这个数字的目的并不是要记住这个数字具体是几。而是在观察数据趋势图时，它就是蓝线（自己）末端的坐标值。
虽然趋势图的左侧有坐标轴标记，但更建议从最近日期的趋势图看起，观察最后一个节点的数据是几，处于同行的哪个水平。相比从左往右阅览，找坐标轴时间，找坐标刻度。再往右一点点找过来大脑会接收处理很多没用的信息。难以做到一瞬间的清晰明了。
我们只需要知道数字是几，趋势高于还是低于同行的哪个水平就可以了。这个过程尽管快速阅览，无需做任何的数据分析。此过程重在感知性描述。只要能大致的描述出，特别是记住高效果的三两个类目即可。
看完能描述出a类目周询盘为15个左右，处于同行top水平。b类目周询盘为7个左右，处于同行均值向上一点点，其他类目表现一般，基本没啥询盘。能这样大体描述出即可。此过程极为简单，但也见真功夫。需要你深度的投入和进入状态。
在逐个阅览完各个类目的询盘表现之后，我们选中TM咨询人数，重复上述步骤，框定并卡死该指标，再次做逐个类目的TM咨询数据阅览，以更丰富的了解店铺的咨询效果。这个过程同样无需思考太深。当阅览完毕之后，对于询盘和TM咨询人数较多品类。我们还需切换PC和无线端的数据，来看其主要效果表现。
经此三项，询盘的业绩描述、TM咨询数的业绩描述、业绩效果的主要来源方向。我们便可对一个陌生的店铺有一个初步的认识。
看完了店铺的业绩水平。接下来就是看流量转化业绩水平，或者说流量的转化效率。最重要的是看有多少人？发了多少询盘？
在观察流量效果时，我们重点关注访客这一项指标，而不是曝光和点击。看到这里你可能会觉得有些惊讶，以往观察效果的说法都是看曝光点击和询盘，很少有说法要观察访客的。
主要是因为曝光和点击都是一种行为现象，而不是产生业绩转化的主观因素。只有活生生的人才能做出一系列买家行为，发起成交。所以在看流量规模或效果的时候，我们通常看的是访客，也就是活生生的人数规模。而曝光和点击则在分析搜索渠道时的表现效果用。
在数据管家-数据概览查阅咨询效果的页面基础上，我们紧接着点击『比全店』。查看店铺的横向数据表现。
首先观察店铺的客流量，选定周期内访问人数是多少。核心类目下全店的店铺访客处于同行的哪个水平。重点是访问人数到咨询人数（询盘+TM数）的转化效果，是高是低，合不合理。对于不合理的店铺。需要着重细化剖析此处缘由。
看完了横向的转化率表现。横向维度第二个要看的是访问人数和搜索点击次数的比例关系。访问人数为店铺总的访客，也就是进店人流量。而搜索次数则直观反映着通过搜索渠道进入的流量规模。
（通过搜索点击次数预估点击人数，初步判断搜索人数占总人流量的比重）
通过比对访问人数和搜索次数的差值和比例。我们可以初步的判断店铺是搜索流量为主，还是非搜索流量为主。判断店铺的业绩效果主要来源于搜索渠道，还是非搜索渠道。从而为后续优化提供参考信息。
横向查看数据，最不能缺少的就是曝光到点击的转化水平了，也就是常说的点击率。这是电商运营中相当重要的一个指标。在阅览曝光量和点击量数据时，我们仍然只需要看这两个维度：一个是曝光量和点击量规模处于同行的哪个水平。二是点击率是高是低，是否合理。对于规模过低的数据，要想办法提升该指标的量级规模。对于过低的点击率，后期也需要细化排查提升优化。
看完了整体的业绩数据和转化业绩数据。对平台基本的效果也就有了一个大致的抽象认知。如果还想更近一步，我们还可以再次切换为『比类目』。看主要效果类目的曝光和点击水平，以做进一步了解。
看完店铺的业绩水平和转化业绩水平。接下来该看一项十分重要的内容。也是电商运营的终极目的，成交水平。衡量一个店铺的成交水平。我们主要看以下几个数据。
接着上述数据管家-数据概览的操作，切换到信保交易订单个数。我们可以查阅店铺的成单情况。观察内容依旧为数字大小和位置水平。也就是选定的一段周期内，成单的数量有多少，以及处于同行中的哪个位置。了解了这项数据，我们先不要急于分析。而是要在脑海中叙述一遍，记住它的大概样子。
看完了订单量，紧接着要看的数据是信保交易金额。结合订单量指标。我们可以直观的了解到，这个店铺在选定周期内。一周或一月能卖多少单，交易额是多少。比同行均值或同行优秀是高还是低。以此来判断店铺的出单和销售情况。
除此之外，当我们同时查看了订单量和销售额数据时，还需在脑海中潜意识将这两个指标进行除法运算。用销售额除以订单量，来看每个人平均购买了货值多少的货物。也叫平均客单价，或者严格一点说，叫做平均订单单价。
它反映了这个店铺所有的出货订单中，是大单多还是小单多，平均每笔订单的交易额是多少。根据行业经验或运营经验，一般如果一个店铺平均订单单价处于几十美金，一两百美金，说明该店铺基本都是小客户，鲜有高质量的客户。
如果一个店铺的平均每笔订单单价处于一两千美金。则这个店铺处于一般水平。还需要继续努力。如果店铺的平均订单单价高达几千上万美金。那么这个店铺的客户质量普遍还不错，通常是有着一些稳定的大客户，属于比较有实力的店铺。
看完客单价后，让我们回过头来，继续来看成交数据。在这些出单量数据中，是多少人产生了这些订单呢？是来了两千人卖了100单，还是来了2百人就卖了100单呢。它反映着店铺产品的交易的效率。我们需要横向对照访客量和咨询量来看订单的转化水平。
为什么这里要同时对照访客量和咨询量呢。是为了一旦出现问题，可以定位问题的具体所在。访客到订单，反映的是来了多少人，转化成交了多少单。
而中间插入一个咨询量进行对照，是为了一旦出现了订单转化率极低的情况，比如一万人只成交了10单。我们需要知道这些访客是在哪一个环节出现了问题。是压根就没有人进行咨询导致的自然无法成单，还是因为业务转化水平欠缺导致的大量咨询客户最终都没有购买。我们需要确认具体的问题所在，从而针对性的找出解决对策。
详细的复购数据我们需要对订单数据进行批量处理来进行分析，通常需要一些数据应用功底才能完成。在粗略了解店铺复购表现时，我们只需在商家星等级交易力指标下，即可查看店铺的复购率数值，以及更高一个星级的平均复购率。从而识别该店铺产品的复购情况和所处的位置水平。通常复购率越优秀的店铺，稳定性和实力也就越强。复购率较弱，说明该店铺大部分都是一次性客户，对流量的使用效率不高。
看完了整体的店铺效果数据，接下来来看一些更细维度的数据——产品数据。在数据管家-产品分析中，详细记录了店铺内有效果产品的各项指标数据。是我们快速了解店铺产品方方面面表现的最佳数据报表。
在了解店铺产品效果时，询盘当为首要查阅指标。至于缘由开头有讲述，不再阐述。进入数据管家-产品分析页面，选择按周或按月查看数据，选择最近一周或最近一月。（当查阅时间为月初时，建议以周或者月为查阅对象。当查阅时间距离月初已经过了一大段时间时，建议以周为查阅对象。以便于从最近的效果数据开始了解。）
框定查阅时间段，按询盘人数或询盘个数对产品进行降序排序。之后从新到旧按序切换查询日期，以观察不同时间段，询盘产品的效果表现。在这个过程中，我们重点观察询盘数据的集中度如何，是较为分散，还是较为集中。询盘量跨度分布如何，映射着店铺询盘的稳定能力。
另一方面，在依次切换查询时间时，我们需要盯住产品的主图（便于快速识别产品），看主要产生询盘的产品是哪些，以及这些产品是否是随着时间的切换，长期有稳定的询盘，同样映射着产品长期获取询盘的稳定性。
（按时间逆向周期依次查看产品询盘分布和集中度）
这个过程我们查阅数据的思考重心是询盘的分布和集中度。如果该店铺主要由少量的产品带来稳定的询盘，并且随着日期的切换长期如此。那么该店铺的效果今后一段时间也基本会延续此效果发展。带来询盘效果的产品越多，则店铺的稳定性也就越强。
如果该店铺不是由少量的产品带来稳定的询盘，而是随着框定时间的切换不断变化，并且有询盘的产品均为少量询盘时，则该店铺的效果难以短期内突破。也就是效果较为随机分散 ，没有较为优秀的爆款产品，战斗力暂时不够优秀。
看完店铺产品的询盘效果分布，接下来需要看这些产品的横向转化能力。即曝光的量级，曝光量到点击量的转化能力。访客的量级，以及访客到询盘或TM的转化能力。来判断单个效果产品的横向转化能力，有哪些环节是比较薄弱的，以便后期可以考虑优化提升。
询盘数据以外，我们还需对曝光、点击、点击率、访客等维度进行分析和诊断。其分析过程与产品询盘效果分析的方法基本一致，选中某项指标，降序排列，看其量级和分布情况。横向观察转化水平是否达到可接受的标准。纵向观察店铺各效果指标的效果结构。我们只需观察店铺内有数据产品的效果量级和分布情况即可，其他大部分产品可不做分析。
如此下来，店铺的总询盘来自于哪些产品。哪些产品带来的询盘多，哪些产品带来的询盘少，哪些是长期稳定带来询盘的产品，也就一时间大致知晓了。此外，店铺的总曝光基本来自于这些曝光量靠前产品的曝光和。店铺的总点击来自于降序排序后，点击量靠前的这些产品。询盘、访客也是如此。对于店铺核心效果指标的效果分布我们也就大致了解了。
了解了这些有什么用处呢？当然是用处很大。当效果大范围波动时，我们可以根据此类效果结构，快速的定位到具体波动的产品。是哪些产品的曝光骤减，哪些产品的询盘骤减，导致的总结果大幅度波动。根据总效果是由一个个分效果构成的关系，我们可以在效果波动时，有目的有方向的迅速定位到问题所在。
除了效果波动以外，我们还可以根据其量级的大小、效果的分布和横向的转化。来检查产品哪些环节还存在着不足。是点击率太差，还是转化率太低。定位到具体的问题指标，从而以此为圆心进行思维的发散来针对性解决问题，提升效果。
生长能力我们主要看店铺的效果走势和核心单品的效果走势。数据管家数据概览中，如果店铺询盘和访客的走势较好，并且核心指标量级足够高的店铺，是比较容易保持的，短时间内不容易出现大的波动。这类店铺如果转化业绩水平不错，是可以通过加大推广或扩充新品来做整店效果提升的，充分利用其转化能力，释放边际增长。
除了看店铺的走势，我们还需要看店铺的稳定性，上文中已经提到，店铺的稳定性主要取决于店铺核心效果的分布。如果店铺的整体效果只集中在一个爆品，或者过度分散在各个产品上，那么这类店铺的稳定性是欠缺的。当爆品突然跌落，整个店铺也就难有起色。一个优秀且稳定的店铺。通常会有三个及以上的优势产品。长期带来稳定的效果。
还有一个情况是店铺内询盘过度分散于各个产品时，这类店铺也是经常容易出现问题的。零星的效果在市场竞争中 ，随时都可能失去效果，且其长期的不稳定性，导致产品数据逐渐丧失竞争力。后期有效果产品无法及时补足，往往导致店铺一旦失去效果则后续再难有起色，对店铺的稳定性都隐藏着部分风险。此类店铺应该以打造爆款或着重推广一些个优势款为主。重心先做强一部分产品，以强化店铺效果结构。
单品的走势和稳定性与店铺效果的走势和稳定性分析方法类似，只不过看的是单品的效果数据，单品的效果走势在数据管家-产品分析中可查看。其单品的效果构成主要是各个渠道的效果构成，而搜索渠道的稳定性又稍微强于其他渠道。
在判断单品的稳定性时，需要看两个方面。一个是随着时间的推移，它是否长期稳定。第二个是单品的强势效果是否以搜索流量为主。二者如果满足其一，那么该产品可以认为未来一段时间内是稳定的。查看是否以搜索流量为主时，可以根据搜索点击量预估搜索人数。同该产品的总访客进行对比。来判断其访客是大部分来自于搜索渠道还是非搜索渠道。
判断单品的稳定性，最后还需要细分到词。优质产品的点击量大部分来源于多个搜索词，且效果分布呈微扁平漏斗状结构，头部搜索词为精准大词或属性词。如果该产品的搜索词过于混乱，且数据过度分散，或者仅有一个主力词。那么这种情况下，产品的搜索渠道效果也是存在不稳定因素的，需要后期调整和优化。
接着上面的诊断过程，分享一个无需切换橱窗管理页面就可以顺手查看橱窗是否已经充分使用的方法。依旧是在数据管家-产品分析页面中，我们随便找到一个非橱窗产品，然后点击编辑-添加橱窗。如果系统提示橱窗已满无法添加。则当前橱窗没有空余，已经全部利用，可以快速检查当前橱窗的利用是否充分。
当然，我们也可以进入橱窗管理页面，来看更多更全面的数据。对于已购但未开通使用的橱窗也可以及时发现，充分利用平台的橱窗资源。
在数据管家-产品管理中，我们勾选橱窗产品，分别按询盘和TM人数降序排序。看橱窗产品的产出效果如何。在《聊橱窗》这篇文章中，提到了橱窗对于国际站平台最大的一个作用就是搜索加权。对于长期无法带来咨询效果的产品我们要考虑进行调整或更换。以充分利用橱窗的加权引流功能，避免流量的浪费。
除了是否带来咨询效果，另外一个需要考虑的是橱窗产品的转化业绩如何。橱窗额外引来的流量能否进行充分的转化利用，我们还需横向阅览橱窗产品的转化能力。对于点击率极差，转化率极差的橱窗产品，橱窗额外带来的曝光可能无法实现最大化利用。此时，商家应该查看是否有其他商品的咨询量及转化率更强，更能充分利用橱窗额外带来的流量，使得橱窗效果最大化。
众所周知，店铺的总体流量是由一个个渠道的流量汇总构成的。那么这些不同的渠道流量有着不同的归属特性。通常来说，搜索流量的需求相对明显。而系统推荐和场景流量一旦获得优势位置展现规模通常相对较大，但是转化相对较弱。互动和自营销等反映了我们主动去获取流量的努力程度。不同的渠道流量占比也在一定程度上反映着店铺效果和稳定状态。
在数据管家-流量来源中。我们可以查阅店铺内各个渠道的流量占比。用以分析店铺内的流量来源和属性特点。从而对于流量大的入口思考如何充分利用和提升这些流量的价值。对于流量较小的入口，可以思考是否准备切入和针对性运作。从而提升店铺的整体流量。
付费推广是大多数商家都有操作的。那么推广的效果值得不值得，推广的效率高不高，是否钱花的高效，则需要进行直通车的效率诊断。
进入数据管家-数据概览中，我们以周或者月为单位查看店铺的曝光和点击数据。并在其右方直通车和自然效果选择按钮上，依次点选全部、直通车流量和自然流量三个按钮，以查阅店铺总曝光和总点击的分布，是直通车流量为主，还是自然流量为主。
一个健康的店铺。通常自然流量都会占据不小的比例。如果付费流量过多，甚至全部是付费流量。则要看整体的产出是否有盈利，有盈利则即使全部是付费流量也没关系。否则就需要考虑进行止损优化。
除了看整体的付费流量占比，还要看直通车的推广效率。钱花的多不多，以及钱花的值不值。
钱花的多不多主要取决于日限额。通过直通车后台的基础报告，我们可以看到直通车的每日消耗情况，平均点击单价和推广时长。每日花费可以看出该店铺的付费推广钱花的多不多，曝光量和点击量可以看到引流的规模。平均点击单价可以看流量的获取成本。推广时长可以看出店铺推广的稳定性和成本是否最大化利用。
（直通车后台基础报告）
观察数据时，对于异常的指标环节要能够察觉并在此划上标记，以便于后期调整时不忘记这部分异常。比如平均点击单价过高，带来的点击量过少，则需要考虑重新选词进行推广。如果每日推广时长长期不足，则可考虑调低出价，延长推广时长并获取更多的点击量。如果是转化率过低，则要重新审视词和品的数据是否有地方可以提升。总之，对于不合规数据的部分我们要能够意识到并且记住它的问题。
钱花的值不值，主要取决于词的效果和品的效果。在直通车后台产品报告中，我们按照花费对产品数据进行排序，可以快速的筛选出消耗预算较多的产品。对于直通车推广来说，钱花的值不值，主要取决于能不能用钱换来有效果的流量。
如果这些高消耗的产品长期没有带来效果，或者带来的效果不佳，则需要考虑进行优化或更换，以进行止损，提高钱的消耗效率。除了花费之外，其他指标也可依次进行排序分析，这里不再过多展开。
除了品之外，直通车预算消耗的值不值，还取决于词的效果。在提词效果之前，先来细分一下计划的效果。直通车后台可针对各个计划的花费和效果单独进行查看。先看计划的目的是为了建立一个分析层次，以便于出现问题时可以快速定位到问题。然后才是细化分析计划中的词或者品数据。
我们看词数据时，主要看直通车推广词的词性以及词带来的数据。我们进入词数据页面，同样先按花费进行降序排序。查看花了钱的词是哪些，然后观其词性和数据表现。
词性的观察主要分为两个维度查看。一方面是词义，也就是这个词的意思合不合适使用。另一方面，我们需要看的是精准度，隶属大词还是长尾词，与产品的贴合度是否够高。看词性的目的，是为了看买来的词是不是处于正确的词池范围内，如果有问题则要立即去相应计划中调整。
除了词性之外，第二个要看的是词的数据效果，重点是其带来的规模和转化效果。我们可以按照曝光、点击、点击率、平均点击花费等维度逐一降序查看分析，衡量这些词的综合质量。
对于点击单价过高且无效的词要及时处理，点击量较大且无效的词也需要及时调整。这些都是导致直通车花费效率过低的损耗因素。在直通车优化时，虽然我们无法避免完全的损耗。但是我们可以尽量的降低其损耗，以提升直通车的推广效率。这个过程中，按各个指标降序排序，是快速诊断和挖掘其问题的良好方式。
看完了上述围绕运营业务而展开的核心效果指标。接下来就是看核心业绩之外的店铺建站质量。
信息完整度指的是店铺内该填写的信息是否全部都填写完全和准确，该上传的资料证书是否上传。该申请的主营类目是否都仔细的填写执行。我们可以在店铺管理中检查并补充这些信息。将该填写完整的填写完整准确，该上传的证书资质上传上去。以增强店铺的整体表现力。
装修设计主要看首页的设计和功能。一个良好的店铺首页应该简单大方，美观得体。最重要的是模块设计和功能展示。首页模块应清晰明了，能直观的看出店铺都销售哪些产品，主要的产品是什么，以及公司的实力和资质介绍。对于模块的设置，店招、海报、促销、产品分组、公司介绍等众多模块及功能要简单干练，切记表述不清，分组混乱。
当然也不必过于苛责，我们可以在设计的技术、视觉的表现上稍微宽松一些。毕竟经由首页的流量规模通常不大，大部分流量都是详情页进入再从详情页流失。但在模块设置和视觉呈现上，还是务必要做到一眼就能识别出你是做哪个产品，哪个行业的，产品归类清晰，脉络合理。
基础营运能力主要看店铺是否存在基础性失误的地方。比如该开通的功能是否开通，橱窗，直通车，以及某些福利等是否已经开通使用，粉丝通等福利是否已经申请运营，该报名的活动是否在积极报名中，等等。一些基础性的失误需要及时的修复。
在产品管理后台中。平台为我们提供了基础的产品诊断报告。从中我们可以看到重复铺货，低质主图、价格异常、标题拼写错误、零效果占比等产品异常问题。我们在此页面可以快速的诊断出店铺内一些基础性的异常，从而顺手修正。
品类分布可以帮助我们了解店铺产品的覆盖面。在开头我们已经查阅了主要类目下的效果分布。这里我们还需要看其店铺内的产品分组都涵盖了哪些。分组是否清晰直观，简单合理。涵盖的品类如果过于单一狭窄，是否可考虑拓宽相关品类来扩充流量，进而提升效果等。品类分布是一个店铺面对未来市场的战略性反应。
在抽查产品质量时，重点是抽查标题的标题写法和抽查产品的视觉表现。我们可以在数据管家-产品分析中，对有效果的产品，中部效果的产品和底部效果的产品，分别抽取随机抽取几个点击进入产品详情进行查看。查看其标题写法是否存在问题，详情设计是否存在问题。关于产品标题和详情设计如何才算良好。可以参照以前的文章《谈标题写法》《聊视觉》。鉴于篇幅的关系，这里不再多说。
最后一项，我们需要看的就是店铺实力，主要包括店铺年限、是否是金品诚企，是否有购买一些高价值产品、比如轮播首焦等等。公司规模和产品品牌、技术等。通过快速点击浏览网页以了解店铺的综合实力。
到此，我们基本就完成了一个陌生店铺的诊断。如果你熟练的掌握这些方法和分析思路。有层次有系统的去审视一家店铺。通过快速点击页面浏览数据，来了解一家店铺的里里外外，综合表现的时候。你看完一定会有一些感知。
如果你按照该思路层级看完了上述数据之后，我问你这个店铺的日访客大约是多少，点击量排名第二的产品是哪个你都无法快速准确的描述出来，那么恭喜你。你完全是白做了上述的诊断过程。因为你完全没有带着思绪去认真梳理它。
诊断店铺本身并不是难事，但是带着运营思维和商业思维去审视它，却不容易。大脑只有经过思考，我们才能真正的感知它、记住它。如果前期不太适应，也没关系。我们可以先借助工具来记住它。把浏览网页的过程和数据都写下来，问题点标记下来，然后对着整理的草稿去发散，去思考如何提升这些存在的问题点。诊断的过程中，大脑投入的越深入，越容易脉络清晰的感知和发现的问题，解决方案也会越多。它需要我们进入一种深度投入的状态。
当我们诊断好店铺之后，接下来考虑的就是修正和提升。在修正遗留的问题时，通常有一部分是运营人员工作过程中感知出来的，又有一部分是数据诊断出来的。而不论是哪一种方式，我们接下来的动作只有一个，就是有病治病，没病加强。对于容易解决的病症和店铺缺陷，我们要即刻的弥补。不能即刻解决的，我们也要想办法优化提升。
运营人员工作过程感知出的病症主要取决于运营人员的敏感性。比如询盘突然下跌，曝光和点击突然大范围下滑，直通车突然没有消耗等等问题。对于这类问题，我们需要掌握的是结构化分析和相关要素逻辑梳理。
比如询盘突然下跌，我们要第一时间进入产品分析，按询盘降序排序。通过不同时间段的比对，来快速的定位出到底是哪些产品出现了严重的询盘波动导致。曝光访客的波动也是如此。通过排序和分组构成可以快速的定位到是具体的哪款产品或哪个渠道出现了大的下滑导致。
又比如，直通车突然没有消耗。我们必须要快速的定位到具体的计划。再细化到具体的词。同样依托于结构化拆解和相关要素逻辑梳理。看其无消耗，无点击花费，到底是没有被展现而导致的没有被点击，还是因为展现了没有被点击。依据相关要素梳理，不同症状表现所对应的解决方案也应不同。
如果是没有曝光，则围绕曝光的相关影响要素入手思考。如果是点击率的问题。则需要围绕点击率的相关要素进行思考。这两点所涉及的要素都相对较多，需要运营人员的基础知识比较扎实，才能更容易解决。总之，围绕结构化拆解和相关要素梳理去解决问题，通常是快速解决各种疑难杂症且有效的方式之一。
上述说的是病人自己感知出的病症，也就是在诊断店铺时，别人告诉你他已经感知出但是还没有解决掉的问题，或者诊断自己店铺时，自己感知出的自身问题。除此之外，还有更多的没有感知出的病症，我们可以在数据诊断过程中发现。
由于运营人员工作经验的不同，对运营业务深入的程度不同，有些长期存在的问题被忽略。比如大量的店铺存在着转化率长期过低、直通车长期存在无用消耗、老客户遗失严重等问题。由于种种原因运营人员没能及时感知，导致店铺内长期产生着消耗。
对于此类问题的发现。如果你按照上述的诊断流程梳理。把文中提到的每一个节点异常数据都标记下来，那么这些异常数据就是我们发觉问题的方向。当然，如果你跟着流程操作了一遍之后，让你描述店铺表现时，你完全忘却了刚刚查阅的内容。那么则需要再重头来过一遍。首次操作，它确实有些难度。需要反复打磨才能慢慢理解每一步查询数据的意义并记住它。
对于大部分无效果店铺来说，点击率和转化率通常是容易在着问题的，解决这两个指标是极其有难度的，不亚于重新运营一个店铺。我们需要对与这些指标的相关要素进行逻辑梳理，甚至必要的过程演练，才能挖掘根本原因，解决问题。由于此内容篇幅实在较长，此处不作展开。总之，当我们静下来去凝视一个具体问题，给他一个明确的定义和命题时，我们也就更容易深入进去，探究其规律。
不论是诊断还是提升，电商交易的源头，都离不开流量来源的探索和研究。对于电商平台来说，如果想深入的了解怎么让客户找到我们，就必须明白流量的来源与规则。作为运营人，对流量来源的各个渠道入口和流量分发规则进行了解和探索是责无旁贷的。
搜索流量也好，场景流量也好。还是其他流量也好。我们需要知道每一个流量渠道的入池标准，以及排序规则。只有符合展现的标准，并且能够进行有效展现，才能触达到客户。最终形成一系列的买家行为数据，直至成交。
而这些符合各自渠道展现的条件和排序规则，商家可以通过咨询阿里客服或运营圈同僚来做了解。内容着实较多，不好再做展开。总之。只有明确了各个流量渠道的入池标准及排序规则所涉及的尽可能详细的影响要素，才能有得放矢的规划和调节运营动作。否则往往只会沦为玄学运营，难掌握其脉络规律。
上文已经提到，对于能即刻解决的店铺问题，我们要即刻解决。不能即刻解决的病症，我们要想出优化方案，落地执行。在解决效果逻辑问题时，我列举几个个人常用的分析方法。结构化拆解、相关要素推导和公式运用，然后再根据这些拆散的要素，进行逻辑重构，形成提升方案。
结构化拆解是了解和解决问题常用的一种方式，比如店铺的效果长期没有起色，我们可以将要分析的要素拆分为一个个的细分因子。如，曝光突然下滑，我们可以根据曝光结构，将店铺总曝光拆分为品1的曝光+品2的曝光+品3的曝光，以此类推。当总体指标出现波动时，我们立刻通过对这些细化因子进行降序排序，通过对比即可快速的定位具体问题。
再比如，通过对店铺总体业绩的结构化呈现。纵向上我们可以拆分每一个上层指标的影响因子，横向拆分同级指标的影响因子，即可对店铺的整体效果结构有一个全面认识。结构化拆解不论是分析小的指标要素，还是分析大的业绩指标。只要是可以穷尽拆分的东西，都可以通过结构化呈现和拆解来分析问题。而拆解粒度的自由性也增加了分析的深入性。
相关要素推导，本质上也是一种结构化拆解，只是对于部分难以穷尽拆解的问题，我们可以分析其相关影响要素。在这些要素中，通过逐一排查，或框定核心影响要素的方式，来定位问题所在。
比如，提到转化率的问题。在其众多的影响要素中，我们无法穷尽细分要素形成完整的结构来分析问题。这个时候我们则需要用到拆解相关要素的方式，进行逐一排查。特别是核心要素的检查，是否有竞争力。
当然，这种方式也局限于分析人员的商业理解能力和业务深入水平。如果通过罗列要点，逐一排查的方式，所想到的任何要素都无法找到有效突破，找不到任何清晰的思路。那么对于该分析人员来说，此项目就是无解项目。基于自身能力无法解决，这个时候我们可以向外求，向更高更老一级的人员请求帮助。
公式是分析效果问题常用的一种方式，同样也是结构化拆解的一种。只是拆解的因子之间相互有一定的运算和业务关系。同样以曝光量为例进行公式化拆解。店铺总的曝光量=店铺内所有覆盖的关键词*每一个词所对应的曝光汇总求和。还等于每一个品的曝光求和。同一个指标，可以有多种拆分方式。
其他指标的拆分也是如此。店铺总的询盘=每一个产品的询盘求和+对店铺的询盘汇总。同时店铺总的询盘还等于店铺的总访客*询盘转化率。再复杂一点，店铺的销售额=订单量*平均订单单价。又等于访客*订单转化率*平均订单单价。等等诸如此类。每一个指标可以无限拆分。我们可以不断挖掘影响因素，来寻求突破。
拆分之后，也是最重要的一点。我们需要进行逻辑重构，来解决店铺诊断过程中发现的一些问题。不论是诊断过程中发现的效果指标低下问题，还是想在良好的基础上更上一层楼。我们都需要通过科学的方法，建立一套方法论。建立一套可以实现更高结果的逻辑框架。
而这些方法论或逻辑框架中，能帮助我们实现最终结果的。是对这些分析过程所涉及的相关影响因子进行重塑。通过流程梳理、结构化组合等手段。来形成详细而具体的提升方案。
保证提升方案行知有效，核心的一个点是逻辑可行。它取决于运营人员或分析人员对业务的理解力、感知力、业务深度以及是否有围绕业务过程体系化的分析框架、拆分框架。如果你有兴趣，不妨试着上述提到的一些方法，试着就某一个问题点深入下去，发散思维。看看会有何灵感。当我们审视问题，将问题明确化的时候，我们也就更容易找到解决方法。
提升效果方案的规划要遵从逻辑的可行性。而提升效果的终端落地点，则在于可执行。拿店铺曝光不足或没有达到预期来说，要想提升店铺的曝光，依据上述的结构拆解，我们知道其直接影响要素为关键词的数量*每一个词的曝光量之后汇总求和。或者拆分为产品的数量*每一个产品的曝光量之后求和。 在单个词的曝光量提升上，我们能做的就是权重和排名的提升，需要以权重为命题重新拆分相关影响要素。直到拆分为可落地执行的动作。关于权重的解读，也可以查阅历史文章或星球文章来了解。
另外一种提升曝光的方式，从品类规划的角度入手。看店铺现有品类布局，是否每个品类都已经占据一定的效果，如果不是，没有占据效果的品类是否可以规划提升，或者是开拓新的品类。通过市场调研，来拓宽产品的宽度进而拓展流量的宽度。
点击的提升也是如此，在提到优化点击率的时候，我们经常将问题拆解为词的问题，或者说主图的问题。其实这种拆分是很难落地执行的。甚至所有人都在告诉我们，点击的问题要优化主图，转化的问题要优化详情，我们也非常认可。但是当我们动手准备操作的时候，我们根本不知道如何做才算优化。优化主图，到底是优化主图的那些内容，我们毫无入手点。
所以，在做提升方案的时候，所有最终的优化点子都要逐步细分为可落地的动作。比如，将主图优化的落地点拆分为将主图中产品的角度变更、将主图中的产品放大、将主图的颜色加深对比、改变主图中产品的排列形态等等。然后推广测试与以前的数据对比，通过不断的测试择优，最终选择点击率较高的展现图片。并记录其特征，应用于此行业的其他类似产品进行测试和修正，形成行业经验，等等。
总之，所有优化提升方案的最终触点，都必须细化为可落地的执行动作，否则将如踩着棉絮一般，永远对效果的走向没有信心，永远不知道哪一步会踩空，捉摸不透规律。只有脚踏实地的时候，我们也才更容易心安，更容易发力。
本文由于篇幅实在较长，加之运营事务的繁琐性，难以将每一个常见问题都进行相关要素的详细拆解与透彻剖析，还望见谅。但大致思路都已给出，也十分欢迎读者在下方评论区能够分享自己的想法和见解。（完）
（来源：5颜6色的世界）
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（来源：5颜6色的世界）
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