[首创] 手把手教你做询盘分析

今天来聊一个实操性的话题--询盘分析。

以往都是小伙伴提出问题，我来做成自动化爬虫工具的形式分享给大家。今天来带着大家，在不依靠任何工具的情况下，对任意平台快速的做一份询盘数据分析报告。

在实操演示之前，先抛出一个小问题，思考一下我们日常调整直通车的推广设置。是如何进行的。

根据数据来调整？

根据心情来调整？

根据主观意识来调整？

根据自己上班时间调整？

根据目标客户上班时间调整？

经常听到一些商家半夜爬起来操作直通车的消息，理由是大多数询盘都是来自深夜，这时候的推广效果会比较好。

基于此，向十几家商家做了调研。首先询问运营或业务人员，平台哪个时间段的询盘比较多，然后记下答案。接下来对平台询盘数据进行处理，与数据结果做比对。结果发现，没有一家的运营或业务说出的答案是可以准确命中自身平台数据的。

也就是说，大多数商家认为某一个时间段的询盘量比较大，往往只是个人感知而已，而个人感知很可能是你晚上想休息的时候来了几个询盘，触动了你的情绪，你就觉得大多数询盘都来自这个时间点。而现实情况根本不相符，如果基于感知，来调整直通车的推广设置，那么产生的效果也很容易走偏。

那么如何通过数字化来梳理询盘与时间的关系、不同国家的询盘产品偏好呢。接下来，将通过20个步骤，来演示如何用数字化分析询盘,为运营决策提供确定性的依据。有兴趣的小伙伴不妨跟着实操一遍。

（Tips：先大致看一下我们要分析的数据内容）

实操演示

首先获取询盘数据。

1.登陆阿里巴巴网站，进入询盘页面。

2.右键审查元素，或者按快捷键F12进入调试页面.

3.清空加载的网页数据。（目的是方便找到接下来新加载的数据，此步骤也可省略）

4.选择每页显示100条询盘数据。（目的是减少复制的次数）

5.右侧会自动加载刷新的页面数据。找到Network 选项卡。

6.点击XHR标签，找到“subjectlist.htm?....”存储询盘数据的列表。

7.右键展开所有折叠的数据。（360浏览器右键菜单没有"全部展开"的选项，其他大多数浏览器都有）

8.ctrl+A 全选数据，复制到Excel表中。

9.点击第二页数据，重复上述操作，按数据量需求复制多页数据到Excel表中，完成数据源的获取。

10.在Excel表中，选中所获取的数据列，清除数据格式。

11.点击数据选项卡，点击分列。按分隔符号。

12.分隔符号选择“其他”，输入英文状态下的“:” 点击完成。数据会按冒号为分割线将数据分割成两列。

13.在A列之后，插入一新列。输入函数=A1&COUNTIF($A$1:A1,"createTime")，并下拉填充。目的是将相同的询盘标签做区分。

14.在右侧任意空白处输入“时间”，下方输入函数=VLOOKUP("createTime"&ROW(1:1),B:C,2,0)，函数向下拖动填充。如果复制了100条询盘数据，就拖动至100行，函数按数据量做相应填充。

15.接下来，我们对时间进行还原。点击开发工具，打开VB窗口。右键插入一个模块，在模块中输入下方时间转换函数，然后关闭VB窗口。

（如果觉得这一步过于繁琐，可以跳过直接到下一步）

Function GetTime(data) As Date

Dim sec, tt

sec = VBA.DateDiff("s", #12:00:00 AM#, #1/1/1970 8:00:00 AM#)

    tt = CDbl(data) / 1000

    GetTime = VBA.FormatDateTime((sec + tt) / 60 / 60 / 24)

End Function

16.在时间后面，输入刚刚定义的时间转换函数GetTime(要转换的单元格)。例"=GetTime(H2)"。然后向下拖动填充满。（如果转换结果为一串数字，修改单元格格式为日期格式即可）

或者不使用VBA，直接使用函数= TEXT((H2/1000+8*3600)/86400+70*365+19,"yyyy-mm-dd hh:mm:ss") 。也可以实现时间戳的转换。

17.在还原的日期单元格后，用函数分别将日期中的年、月、日、时、时间段提取出来。如图，在之后的单元格分别输入=YEAR(I2)；=MONTH(I2)；=DAY(I2)；=HOUR(I2)；=M2&"-"&M2+1。然后下拉拖动公式填充满。

18.重复之前提取时间的步骤，将国家名称、询盘产品、业务员等内容，依次提取出来。

例：在相应的位置输入 =VLOOKUP("countryName"&ROW(1:1),B:C,2,0)，然后向下填充函数将国家名称提取出来。

19.将数据全部整理好之后，对数据进行透视。全选数据源，点击Excel插入选项卡下的数据透视表，插入一张空白的透视表。

20.将要分析的数据标签，拖入数据表下方的行列值标签。对数据进行透视分析，制成数据报告。（公众号后台输入"询盘分析模板"，可获取此模板。）

关于数据透视表的更多用法，大家可自行百度，此处不过多赘述。

询盘与时间的关系。可以让我们知晓店铺询盘大多来自哪些时间，分布情况如何。以及细分到各个国家时，不同时间段询盘的分布情况。不论是对精细化的直通车推广，还是细分市场，做人群画像，都有着十分重要的指导意义。

此外，除了询盘与时间的关系，还可以分析国家与产品偏好。不同国家对于产品的询盘数汇总。

我们可以发现，有些国家的询盘多数都针对于同一款产品，基于此，我们可以对这个国家的此类产品进行深挖，在使用方式或偏好原因上寻找新的营销点。对于推广或产品改进上，也有一定的指导意义。如针对某产品询盘多的国家，适当加大推广溢价。

用数据分析询盘的方式，不仅仅可以修正我们的感知偏差，还可以让运营现状呈现得更加清晰直观，有利于我们做出正确的思考和决策。

此外，数据化运营的意义，除了帮助我们看清现状，捋顺运营的思路，做出正确的运营决策外，另外一个重要的意义，还在于为实现运营目的的每一步过程，尽可能持续性的提供确定性参考依据，以减少运营的损耗成本。增强成功的概率。

询盘分析是上一篇文章，数据化运营100问中的其中一问。也是运营人员了解自身效果，做相应调整的实用参考数据。如果你对此也有兴趣，不妨也去实操一遍，有何感悟，也可在下方评论做个交流。（完）

（来源：5颜6色的世界）

以上内容属作者个人观点，不代表雨果网立场！本文经原作者授权转载，转载需经原作者授权同意。

（来源：5颜6色的世界）