① 售後數據匯總分析
售後數據匯總分析
售後數據匯總分析，職場的道路從來不是一帆風順的，關鍵是要做好自己的本職工作，職場人脈也是一點點積攢起來的，身在職場不能不向人學習，在職場上，售後數據匯總分析是很重要的。
怎樣寫好一份數據分析報告？
分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，既然這么重要那當然要寫好它了。
我認為一份好的分析報告，有以下一些要點：
首先，要有一個好的框架，跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱讀者一目瞭然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的慾望；
第二，每個分析都有結論，而且結論必須要明確，如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了他本身的好處，因為你本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果；
第三，分析結論不要太多要精，如果能夠的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就到達目的了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱者理解，減少重要閱者（通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那麼多）的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等於0；
第四、分析結論必須要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連你自我都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了；
第五，好的分析要有很強的可讀性，那裡是指易讀度，每個人都有自我的閱讀習慣和思維方式，寫東西你總會按照自我的思維邏輯來寫，你自我覺得很明白，那是因為整個分析過程是你做的，別人不必須如此了解，要明白閱者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀，所以要思考你的分析閱讀者是誰？他們最關心什麼？你務必站在讀者的角度去寫分析郵件；
第六，數據分析報告盡量圖表化，這其實是第四點的補充，用圖表代替超多堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從；
第七、好的分析報告必須要有邏輯性，通常要遵照：1、發現問題--2、總結問題原因--3、解決問題，這樣一個流程，邏輯性強的分析報告也容易讓人理解；
第八、好的分析必須是出自於了解產品的基礎上的，做數據分析的產品經理本身必須要十分了解你所分析的產品的，如果你連分析的對象基本特性都不了解，分析出來的結論肯定是空中樓閣了，無根之木如何叫人信服？！
第九、好的分析必須要基於可靠的數據源，其實很多時候收集數據會占據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員提取正確的數據或者建立良好的數據體系平台，最後才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那麼就要保證收集到的數據的正確性，否則一切都將變成為了誤導別人的努力；
第十、好的分析報告必須要有解決方案和推薦方案，你既然很努力地去了解了產品並在了解的基礎上做了深入的分析，那麼這個過程就決定了你可能比別人都更清楚第發現了問題及問題產生的原因，那麼在這個基礎之上基於你的知識和了解，做出的推薦和結論想必也會更有好處，而且你的老闆也肯定不期望你只是個會發現問題的人，請你的那份工資更多的`是為了讓你解決問題的；
十一、不要害怕或迴避「不良結論」，分析就是為了發現問題，並為解決問題帶給決策依據的，發現產品問題也是你的價值所在，相信你的老闆請你來，不是光讓你來唱贊歌的，他要的也不是一個粉飾太平的工具，發現產品問題，在產品缺陷和問題造成重大失誤前解決它就是你的分析的價值所在了；
十二、不要創造太多難懂的名詞，如果你的老闆在看你的分析花10分鍾要叫你三次過去來解釋名詞，那麼你寫出來的價值又在哪裡呢，還不如你直接過去說算了，當然如果無可避免地要寫一些名詞，最好要有讓人易懂的「名詞解釋」；
十三、最後，要感謝那些為你的這份分析報告付出努力做出貢獻的人，包括那些為你上報或提取數據的人，那些為產品作出支持和幫忙的人（如果分析的是你自我負責的'產品），肯定和尊重夥伴們的工作才會贏得更多的支持和幫忙，而且我想你也不是只做一錘子買賣，懂得感謝和分享成果的人才能成為一個有素養和受人尊敬的產品經理。
一、統計工作
1、每日做好生產一線職工的個人產量與次品數據的匯總與登記，並間斷性地抽查相關數據是否准確；
2、每月匯總並公布職工的出勤、個人產量、次品等。做好產量月報表上報生產經理和財務部門，包括生產車間和包裝車間；
3、每月月底進行一次徹底的盤庫，主要有原材料、輔料、半成品、成品。整理分析數據後上交財務部等相關部門；
4、每月將生產部各種人員流動情況及考勤，獎罰，請假等數據匯總上報行政人事部；
5、協助人事部門招聘、登記求職人員信息，刊出宣傳櫥窗；
6、配合生產部發布和修改各類制度、通知、考核等；
7、自從公司實行免費餐以後，每日進行就餐人數統計；
8、年底將部分數據用表格的形式進行匯總與分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生產表》、《年度成品包裝產量表》。
二、2021的工作計劃
努力完成本職工作之餘，學習更多有關財務、統計方面的知識，以提升自己專業學識。
積極參加一些和專業有關的培訓，有效提高對統計數據的准確性，並做好數據的登記與分析。
三、總結經驗與不足之處
20xx年，在原有的各種統計報表基礎上，對一些沒有實際意義的表格作了改進，並對統計數字的准確性進行了加強。但也存在著不少問題，尤為突出的是「食堂就餐人數的統計」問題。由於如今在廠職工按部門劃分，人員變動情況很難在同一時間准確地掌握，給每日的上報帶來很大的麻煩。
為此經過一系列的改進與調整，我們將專屬部門專職人員上報簽字認可，希望能夠起到更准確更及時的統計。12月份最多統計人數相差了8人，為此我也做了檢討。有人反映人數統計方面存在問題，那是否職工產量也是如此。關於這個問題是我統計中的疏忽，但產量我可以大膽地說，不是的正確，卻有99%的准確！工作中經常會出現這樣那樣的問題，我們要勇於正視錯誤，並且解決錯誤。有則改之，無則加勉！
回顧過去，20xx年是個不平凡的一年，是我職業生涯的一個重要轉折點。寶光給了我鍛煉的舞台，使我取得了不少的收益。這些成績是離不開領導的信任和支持，離不開車間各道質檢的共同努力。在此我要感謝各位對本人工作的支持！過去的成績只能說明過去，未來的日子還是要靠我們共同的努力去實現。一份耕耘，一份收獲，我相信寶光的未來會更加輝煌！
一、標題頁
標題頁需要寫明報告的題目，題目要精簡干練，根據版面的要求在一兩行內完成。標題是一種語言藝術，好的標題不僅可以表現數據分析的主題，而且能夠激發讀者的閱讀興趣，因此需要重視標題的製作，以增強其藝術性的表現力。
（1）標題常用的類型
A.解釋基本觀點：往往用觀點句來表示，點明數據分析報告的基本觀點，如《不可忽視高價值客戶的保有》《語音業務是公司發展的重要支柱》等；
B.概括主要內容：重在敘述數據反映的基本事實，概括分析報告的主要內容，讓讀者能抓住全文的中心，如《我公司銷售額比去年增長30%》《2010年公司業務運營情況良好》等；
C.交代分析主題：反映分析的對象、范圍、時間、內容等情況，並不點明分析師的看法和主張，如《發展公司業務的途徑》《2010年運營分析》《2010年部門業務對比分析》等；
D.提出問題：以設問的方式提出報告所要分析的問題，引起讀者的注意和思考，如《客戶流失到哪裡去了》《公司收入下降的關鍵何在》《1500萬利潤是怎樣獲得的》
（2）標題的製作要求
A.直接：數據分析報告是一種應用性較強的文體，它直接用來為決策者的決策和管理服務，所以標題必須用毫不含糊的語言，直截了當、開門見山地表達基本觀點，讓讀者一看標題就能明白數據分析報告的基本精神，加快對報告內容的理解。
B.確切：標題的撰寫要做到文題相符，寬窄適度，恰如其分地表現分析報告的內容和對象的特點。
C.簡潔：標題要直接反映出數據分析報告的主要內容和基本精神，就必須具有高度的概括性，用較少的文字集中、准確、簡潔地進行表述。
（3）標題的藝術性
標題的撰寫除了要符合直接、確切、簡潔三點基本要求，還應力求新鮮活潑、獨具特色、增強藝術性。要使標題具有藝術性，就要抓住對象的特徵展開聯想，適當運用修辭手法給予突出和強調，如《我的市場我做主》《我和客戶有個約會》等。有時，報告的作者也要在題目下方出現，或者在報告中要給出所在部門的名稱，為了將來方便參考，完成報告的日期也應當註明，這樣能夠體現出報告的時效性。
二、目錄
目錄可以幫助讀者快捷方便地找到所需的內容，因此，要在目錄中列出報告主要章節的名稱。如果是在Word中撰寫報告，在章節名稱後面還要加上對應的頁碼，對於比較重要的二級目錄，也可以將其列出來。所以，從另外一個角度說，目錄也就相當於數據分析大綱，它可以體現出報告的分析思路。但是目錄也不要太過詳細，因為這樣閱讀起來讓人覺得冗長並且耗時。
此外，通常公司或企業的高層管理人員沒有時間閱讀完整的報告，他們僅對其中一些以圖表展示的分析結論會有興趣，因此，當書面報告中沒有大量圖表時，可以考慮將各章圖表單獨製作成目錄，以便日後更有效地使用。
三、前言
前言的寫作一定要經過深思熟慮、前沿內容是否正確，對最終報告是否能解決業務問題，能夠給決策者決策提供有效依據起決定性作用。前沿是分析報告的一個重要組成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：為何要開展此次分析？有何意義？通過此次分析要解決什麼問題？達到何種目的？如何開展此次分析，主要通過哪幾方面開展？
（1）分析背景
對數據分析背景進行說明主要是為了 讓報告閱讀這對整個分析研究的背景有所了解，主要闡述此項分析的主要原因、分析的意義、以及其他相關信息，如行業發展現狀等內容。
（2）分析目的
數據分析報告中陳述分析目的是為了讓報告的閱讀者了解開展此次分析能帶來何種效果，可以解決什麼問題。有時將研究背景和目的意義合二為一。
（3）分析思路
分析思路用來指導數據分析師如何進行一個完整的數據分析，即確定需要分析的內容或指標。這是分析方法論中的重點，也是很多人常常感到困惑的問題。只有在營銷、管理理論的指導下，才能確保數據分析維度的完整性，分析結果的有效性及正確性。可參考之前的文章《干貨 | 如何從零開始學數據分析》
四、正文
正文是數據分析報告的核心部分，它將系統全面地表述數據分析的過程與結果。
撰寫正文報告時，根據之前分析思路中確定的每項分析內容，利用各種數據分析方法，一步步地展開分析，通過圖表及文字相結合的方式，形成報告正文，方便閱讀者理解。
正文通過展開論題，對論點進行分析論證，表達報告撰寫者的見解和研究成果的核心部分，因此正文佔分析報告的絕大部分篇幅。一篇報告只有想法和主張是不行的 ，必須經過科學嚴密的論證，才能確認觀點的合理性和真實性，才能使別人信服。因此，報告主題部分的論證是極為重要的。
② 怎麼對淘寶產品數據進行分析
1、 選擇合適的對手
從淘寶搜索入手，找符合自己的目標的賣家：寶貝標題有特定關鍵詞的、寶貝屬性有特定屬性詞、價格在自己標定范圍，而且還有一個很重要的，等級和自己相近的，也就是說你是心級賣家去找金冠黃冠賣家來分析是毫無意義的，而且分析不是找銷量大的而是找活力強的競爭對手。
2、競爭店鋪分析
競爭店鋪分析我們應該主要關注的指標是店鋪創建時間、主營類目、dsr，那些寶貝是主銷產品，這個店鋪的類目銷量分布、動銷SKU有那些，大家都可以很容易從圖表中看到結果。
3、競爭寶貝分析
跟蹤對手數據的每天變化：銷量、收藏、評論、瀏覽量(C店才有)、轉化率、收藏率、寶貝創建時間( 主要就是了解對手產品的起始周期);
主要是折扣，或者有沒有做VIP折扣，是否包郵這些，促銷策略大家可以通過標題看到一些活動的蹤跡，很多淘寶官方或者第三方活動都需要修改標題，大家從標題修改變化、時間、成交量這些來判斷競爭寶貝做了什麼活動，帶來了多少銷量等等;
賣家購買時間、購買頻度、數量可以分析競爭對手的客戶粘度和回購率，很多店鋪是靠回頭客來形成大量銷售的，特別是化妝品是需要定期購買的，單個寶貝的買家分析是不全面的，全店買家成交記錄的提取可以更加客觀看到這個店鋪有多少忠實買家，當然對自己店鋪買家成交記錄分析也是相當實用，已經是CRM的基本功能了。
③ 顧客滿意度的調查和統計分析怎麼做
近幾年來，客戶滿意度成為許多公司和機構進行市場調查的一個重要方面。隨著消費者對產品滿足自身期望的需求日益強烈，在面臨的市場競爭壓力日益增大的情況下，公司和機構必須能夠站在客戶的角度考慮產品和服務的各項問題。從成本利潤上來計算，客戶滿意度、客戶保留率和利潤率之間有著密切的聯系。有關部門調查結果顯示：獲得一個新客戶的成本是保持一個滿意客戶的成本的5倍。而對於公共服務部門的組織來說，客戶滿意度本身就是成功的關鍵。
開展顧客滿意度調查的步驟
①確定調查的內容。開展顧客滿意度調查研究，必須首先認知顧客和顧客的需求結構，明確開展顧客滿意度調查的內容。不同的企業、不同的產品擁有不同的顧客。不同群體的顧客，其需求結構的側重點是不相同的，例如，有的側重於價格，有的側重於服務，有的側重於性能和功能等。一般來說，調查的內容主要包括以下幾個方面：產品內在質量，包括產品技術性能、可靠性、可維護性、安全性等；產品功能需求，包括使用功能、輔助功能（舒適性等）；產品服務需求，包括售前和售後服務需求。產品外延需求，包括零配件供應、產品介紹、培訓支持等；產品外觀、包裝、防護需求；產品價格需求等。
②量化和權重顧客滿意度指標。顧客滿意度調查的本質是一個定量分析的過程，即用數字去反映顧客對測量對象的屬性的態度，因此需要對調查項目指標進行量化。顧客滿意度調查了解的是顧客對產品、服務或企業的態度，即滿足狀態等級，一般採用七級態度等級：很滿意、滿意、較滿意、一般、不太滿意、不滿意和很不滿意，相應賦值為7、6、5、4、3、2、1。
③明確調查的方法。目前通常採用的方法主要包括三種：問卷調查，二手資料收集，訪談研究
④選擇調查的對象。一些企業在確定調查對象時往往只找那些自己熟悉的老顧客（忠誠顧客），排斥那些可能對自己不滿意的顧客。有時候，一些企業只是在召開產品產銷會、定貨會時進行顧客滿意度調查，來者往往有求於企業，也只好多說好話少說壞話。而且，由於這樣的座談會往往只局限於經銷商，而且參加產銷會、定貨會的往往又只是經銷商的采購人員，他們不是產品的最終使用者，甚至沒有直接接觸過產品的購買者或最終使用者。
⑤顧客滿意度數據的收集。顧客滿意度數據的收集可以是書面或口頭的問卷、電話或面對面的訪談，若有網站，也可以進行網上顧客滿意度調查。調查中通常包含很多問題或陳述，需要被調查者根據預設的表格選擇問題後面的相應答案，有時候調查者讓被調查者以開放的方式回答問題，從而能夠獲取更詳細的資料，能夠掌握關於顧客滿意水平的有價值的信息。調查法使顧客從自身利益出發來評估企業的服務質量、顧客服務工作和顧客滿意水平。
⑥科學分析。現在許多企業進行顧客滿意度調查後，只簡單地根據自己公司制定的測量和計算方法，計算一下均值比較就結束了。其實如果我們進一步選用合適的分析工具和方法，顧客滿意度測量結果可以給我們提供許多有用的信息。針對顧客滿意度調查結果分析，常用的方法有：方差分析法、休哈特控制圖、雙樣本T檢驗、過程能力直方圖和Pareto圖等。因此為了客觀地反映顧客滿意度，企業必須確定、收集和分析適當的顧客滿意度數據並運用科學有效的統計分析方法，以證實質量管理體系的適宜性和有效性，並評估在何處可以持續改進。
⑦改進計劃和執行。在對收集的顧客滿意度信息進行科學分析後，企業就應該立刻檢查自身的工作流程，在「以顧客為關注焦點」的原則下開展自查和自糾，找出不符合顧客滿意度管理的流程，制定企業的改進方案，並組織企業員工實行，使顧客滿意
這一系列的步驟非常復雜，而金數據這個平台可以幫我們准確處理這一及其復雜冗長的統計過程，我們只需分析最後的結果
④ 企業如何實現對大數據的處理與分析
企業如何實現對大數據的處理與分析
隨著兩化深度融合的持續推進，全面實現業務管理和生產過程的數字化、自動化和智能化是企業持續保持市場競爭力的關鍵。在這一過程中數據必將成為企業的核心資產，對數據的處理、分析和運用將極大的增強企業的核心競爭力。但長期以來，由於數據分析手段和工具的缺乏，大量的業務數據在系統中層層積壓而得不到利用，不但增加了系統運行和維護的壓力，而且不斷的侵蝕有限的企業資金投入。如今，隨著大數據技術及應用逐漸發展成熟，如何實現對大量數據的處理和分析已經成為企業關注的焦點。
對企業而言，由於長期以來已經積累的海量的數據，哪些數據有分析價值？哪些數據可以暫時不用處理？這些都是部署和實施大數據分析平台之前必須梳理的問題點。以下就企業實施和部署大數據平台，以及如何實現對大量數據的有效運用提供建議。
第一步：採集數據
對企業而言，不論是新實施的系統還是老舊系統，要實施大數據分析平台，就需要先弄明白自己到底需要採集哪些數據。因為考慮到數據的採集難度和成本，大數據分析平台並不是對企業所有的數據都進行採集，而是相關的、有直接或者間接聯系的數據，企業要知道哪些數據是對於戰略性的決策或者一些細節決策有幫助的，分析出來的數據結果是有價值的，這也是考驗一個數據分析員的時刻。比如企業只是想了解產線設備的運行狀態，這時候就只需要對影響產線設備性能的關鍵參數進行採集。再比如，在產品售後服務環節，企業需要了解產品使用狀態、購買群體等信息，這些數據對支撐新產品的研發和市場的預測都有著非常重要的價值。因此，建議企業在進行大數據分析規劃的時候針對一個項目的目標進行精確的分析，比較容易滿足業務的目標。
大數據的採集過程的難點主是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片也是需要深入的思考問題。
第二步：導入及預處理
數據採集過程只是大數據平台搭建的第一個環節。當確定了哪些數據需要採集之後，下一步就需要對不同來源的數據進行統一處理。比如在智能工廠裡面可能會有視頻監控數據、設備運行數據、物料消耗數據等，這些數據可能是結構化或者非結構化的。這個時候企業需要利用ETL工具將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫或者分布式存儲集群，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。對於數據源的導入與預處理過程，最大的挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
第三步：統計與分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。數據的統計分析方法也很多，如假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。在統計與分析這部分，主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
第四步：價值挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
總結
為了得到更加精確的結果，在大數據分析的過程要求企業相關的業務規則都是已經確定好的，這些業務規則可以幫助數據分析員評估他們的工作復雜性，對了應對這些數據的復雜性，將數據進行分析得出有價值的結果，才能更好的實施。制定好了相關的業務規則之後，數據分析員需要對這些數據進行分析輸出，因為很多時候，這些數據結果都是為了更好的進行查詢以及用在下一步的決策當中使用，如果項目管理團隊的人員和數據分析員以及相關的業務部門沒有進行很好的溝通，就會導致許多項目需要不斷地重復和重建。最後，由於分析平台會長期使用，但決策層的需求是變化的，隨著企業的發展，會有很多的新的問題出現，數據分析員的數據分析也要及時的進行更新，現在的很多數據分析軟體創新的主要方面也是關於對數據的需求變化部分，可以保持數據分析結果的持續價值。
⑤ 關於車輛售後服務數據問題，多謝！
我覺得你想到的這3個裡面，應當屬最常見的駕駛員錯誤最有意義，
得到這些數內據後，作為售後部門容，最起碼的就是應當在出售或者售出後對購買者進行友情提示，或者隨車贈送一本安全行車的小冊子等等。。
舉一個最常見的例子，以前的化油器車型，幾乎開過的駕駛員都養成了空檔滑行的省油方法，但是，現在各大汽車廠商幾乎全部擺脫了化油器，而改用電噴，但是現在電噴車再空檔滑行是大錯特錯的。。
⑥ 售後應該進行哪些指標管理與數據分析
毛利率，顯示貴公司的產品差異率
銷售增長率與存貨增長率之比，反映公司把產品專銷售出去屬的能力和資金運用效率（沃爾瑪的一項非常重要的績效考察標准）
經營管理各項費用增長率與銷售收入增長率之比，反映公司是不是出現了成本失控（這個不可以忽略，成本管理多強調都不為過）
最後就是凈資產收益率了，反映資產的增值情況
這些計算雖然簡單，但是並不是每一個公司都能夠交出長期穩定的好成績
簡單的才不好做好，穩健就是競爭力！
祝貴公司逐步走向成功
⑦ 拼多多的數據運營要怎麼分析
1、分析類目坑產(普遍成交金額)、客單價、競爭環境、產品成本，找專到一個合適你的類目屬。
2、根據目標做好產品規劃以及上架優化，通過優化達到成交最大化。
3、選擇投入最小，獲得最高產出的產品，通過搜索、場景、多多進寶等進行推廣引流(付費)。
4、緊跟活動款腳步，最大限度蹭流量，比如秒殺9.9、愛逛街、品牌清倉等。
5、記錄產品數據，根據數據分析，找出不足的地方。如果產品成交不行就重新規劃進行優化，如果是流量不行就推廣引流或者參加活動，通過這種循環的優化推廣，反思店鋪診斷，不停的提高產品利潤，一直達到滿意的標准。
6、售後+客戶管理。提高客戶粘度，降低推廣拉新客戶的廣告。
盲目的選擇類目，在開始的階段就不可能找到好操作的地方，因為它不一定合適你現有的條件。
那麼怎麼選擇一個合適的類目呢?
a、類目成交金額，同款競爭條件，自身貨源優勢。成交金額在電商裡面對排名權重的影響是非常大的，想要一個好的產品必須要達到優秀的同款產品現在的成交金額，所以你有多少錢就要選擇多少金額的類目去操作。
⑧ 如何做汽車售後精品數據分析
如果你做的是一汽輕卡車的配件，不知道整車的配件是否做齊，如果做齊了，生廠商的配件生產周期，售後配件跟蹤，客戶意見反饋率處理，這些工作都需要處理好的！
⑨ 產品數據分析要關注哪些維度或指標
(一)、銷售數據之維度
1、商品
商品是零售分析的最細維度之一，大部分的指標都依附商品來做明細的記錄，同時很多維度也是通過商品進行交叉分析。
2、客戶
客戶是銷售對象，包括會員。客戶所在地和區域有關聯。
3、區域
區域是地理位置。從全球視角看：洲---國家---區；從國家視角看：區——省/市——縣/ 區—鎮/鄉/村，一般按正式行政單位劃分。
4、時間
時間是進行數據分析非常重要的維度，分析的角度有公歷角度和農歷角度。其中， 公歷角度：年——季度——月——日——時段（每2小時為一個段）；星期、公歷節假日。農歷角度：年——節氣——日——時刻；農歷節假日。
(二)、銷售數據之指標
1、銷售數量
客戶消費的商品的數量。
2、含稅銷售額
客戶購買商品所支付的金額。
3、毛利
毛利=實際銷售額－成本。
4、凈利
凈利=去稅銷售額－去稅成本。
5、毛利率
銷售毛利率是毛利占銷售收入的百分比，也簡稱為毛利率，其中毛利是銷售收入與銷售成本的差。
毛利率=（毛利/實際銷售額）×100%。
6、周轉率
周轉率和統計的時間段有關。周轉率=（銷售吊牌額/庫存金額）×100%。
7、促銷次數
促銷次數有宏觀概念上的，也有微觀概念上的。宏觀上，是指一個銷售單位中一段 時間內發動促銷的次數，或某個供應商的商品在一段時間內參與促銷的次數；微觀層面上，是表示一個單品在一段時間內參與促銷的次數。
8、交易次數
客戶在POS 點上支付一筆交易記錄作為一次交易。
9、客單價
客戶在一次交易中支付的金額總和稱為客單價。
客單價=銷售額/交易次數。
10、周轉天數
周轉天數=庫存金額/銷售吊牌額。周轉天數越長，表示經營效率越低或存貨管理越差；周轉天數越短，表示經營效率越高或存貨管理。
11、退貨率
退貨率=退貨金額/進貨金額（一段時間）；用於描述經營效率或存貨管理情況的指標，與時間有關。
12、售罄率
售罄率=銷售數量/進貨數量。
13、庫銷比
庫銷比=期末庫存金額/（本期銷售牌價額/銷售天數*30）
（只有在單款SKU 計算中可用數量替代金額。）
14、連帶率
連帶率=銷售件數/交易次數。
15、平均單價
平均單價=銷售金額/銷售件數。
16、平均折扣
平均折扣=銷售金額/銷售吊牌額
17、SKU（深度與寬度）
英文全稱為 stock keeping unit, 簡稱SKU，定義為保存庫存控制的最小可用單位，例如紡織品中一個SKU 通常表示一個規格，顏色，款式），即貨號，例：AMF80570-1。
18、期貨
所謂期貨，一般指期貨合約，就是指由期貨交易所統一制定的、規定在將來 某一特定的時間和地點交割一定數量標的物的標准化合約 。服裝行業上具體指訂貨會上所訂購且分期交付的貨品。
19、坪效
就是指終端賣場1平米的效率，一般是作為評估賣場實力的一個重要標准。
坪效=銷售金額/門店營業面積（不包含倉庫面積）。
20、促銷商品
指促銷活動期間指定的商品，其價格低於市場同類的商品。包括DM 商品，開店促銷，普通促銷貨（特價），不包含正常降價。
(三)、銷售數據之分析方法
1、直接數據的分析。
2、間接數據的組合分析。