京东到底要怎么做才能获得精准流量？

大家好！我是狂刷不死，我想问问在运营中你会不会出现这样的问题？明明转化率不低，但是流量却上不去，或者明明竞争对手前几天还在我们下面，却突然窜了上来等问题，这个时候就需要用思维来找原因了！

你知道什么是思维吗？思维对于我们重不重要呢？

思维是贯通数据化运营分析的核心思想，而数据是运营的眼睛。但是数据化运营不仅仅局限于数据，更广义的来说，应该叫做信息。信息的分析也可以用我们的五大思维来进行，而且对于很多的信息处理，能够量化的我们就一定要尽量去量化。只有通过量化总结，才能够找到相应的一个规律，通过规律来做我们的分析决策，才是数据化运营的一个重要的意义。

五大思维和五大陷阱可以说是数据化运营整个思维命脉。事实上，数据化运营知识体系里的分析全部都涵盖在这五大思维和五大陷阱里面，尤其是这五大思维。

通过一次综合案例来把这些思维连贯起来，让大家能更加清楚地知道我们在做数据分析过程当中思维的应用

01、 数据的对比性

数据的对比性，实际上就是数据与数据之间是不是可以进行比较的。所以在分析可比性的时候应该注意以下三个方面：

1．同层次

比如我们平时在分析转化率的时候，经常拿市场上已经卖的火爆的产品，或者拿一些品牌店铺的转化率来作为参考。其实这是不对的。首先我们要记住，量越大，也就是说当这个爆款已经非常火爆的时候，它的权重非常高，这种情况下它的流量是非常分散的，同时流量人群的精准度就会下滑下来。就像任何东西一样，精准的东西永远只有少部分，然后逐步往外扩散，就会越来越不精准，所以才会存在精准流量的溢价，也就是推广溢价。也就是说，因为目标人群本身是有限的（精准的东西是比较少的），流量一分散，转化率肯定是会降低。这也就是为什么我的转化率明明比同行优秀的店铺要高，但是为什么我的流量起不来的原因。

简单的说，同层次就是应该跟同层次的店铺做比较，当你上了一个层次的时候，你才可以跟上一个层次的店铺比较。

2．同时段

一般情况下，时间的对比分为环比和同比。所谓环比，就是本期数据与上期数据比较，比如今天的和昨天的比较。同比，是相同时间点的比较，比如说上周四的跟这周四的数据比较。

在同时段数据对比分析时，我们还要考虑这中间有没有出现活动、有没有出现季节的不同。比如上一周是过年之前，这一周是春节，这个本周跟上一周的比较就很弱化了，因为它不具备相应的同个环境下的对比。所以我们在做活动复盘的时候，往往会分析活动跟日常之间差距有多大。一般通过分析活动之前和活动之后这两个时间节点的情况，来判断活动的影响是让你变得更好了还是变得更差了。因为活动期间肯定会比往常要好，但是对活动前后那些日常时间的数据进行比较，我们才能了解这次活动对后续的日常的销售有多大的影响，这个叫做时间段的可比性。

3．同类型

比如说水果的定价，一般情况下，不同水果之间是没有可比性的，比如榴莲价格跟苹果价格的比较是不明显的，因为这两个本身就是天差地别的东西，虽然都是水果，但是并不具备价格的可比性。但是如果是山西苹果跟陕西苹果的定价，那就不同了，因为它们都是同系列下的苹果。再比如男生的身高跟女生的身高，由于男生和女生其实属于不同的人群，对于不同的人群，他们的对比性是很小的。但是，我们会说南方人的身高比北方人的身高稍微偏矮，这个是我们把男性和女性划开来作比较的。所以在做任何数据对比的时候，一定要思考它们之间是不是具备可比性。                                                                                                                                                                                                                                                    举个例子，某运营想了解转化率多少才算好，因此他找了比较优秀的店铺来观察，但是自身的店铺客单价比对方的高了两倍，是否具有对比性？事实上这个是没有对比性的。所以我们在找的观察对象的时候，一定要找跟自己人群一致的、客单价水平差不多的店铺，这样的是转化率才是具有参考价值的。

02 、数据细分

一般来说，细分往往会存在于对比之前。为什么这么说呢？因为很多时候没有做细分，就不具备对比性，即“无细化不分析”。比如我们在做南北地区身高对比的时候，需要先细分出男和女这两个人群出来；我们在做水果比较的时候也要把水果品类详细分出来，然后再按照品类的生产地来分布它们不同地区的价格。所以，在数据分析里面的所有东西都是通过细分来进行的。先做细分，之后再去做数据之间的比较。

比如，全店的流量下滑了50%，其中钻展影响了70%，这个时候我们的流量虽然是下滑的，但因为是细分完之后发现是因为钻展投放的影响。这里面又细分成以下几种情况：（1）可能是我们有意识的减少钻展的投放，才导致了我们的增长下滑这么多；（2）有可能是竞争环境的变化，我们钻展的投放成本变高了，所以才导致的流量下滑。

细分后我们就要调整了。如果是我们有意识去下滑的，那说明这个是在我们自己的控制范围内的；如果说是因为竞争环境变得更激烈导致我们的展现成本变高了，我们就要控制好它，提升点击率，这样才能控制下我们的展现成本。所以这个就开始有了一个优化的方向——我要提升我的点击率。这个就是从数据的源头去找问题，再根据数据的方向来决定下一步的行动。

举个例子，某运营为了了解自身产品的转化率是否有爆款的潜力，找了市场好的产品做对比（单价一致），发现他们的转化率高于该产品一倍以上，那这个款的转化率是否具有爆款的潜力呢，这里面就涉及一个细分的问题：[首先，单价是不是一样的？第二，人群是不是一样的？]

一个产品是否有爆款潜力不仅仅只是看转化率的问题，同时还要考虑体量的问题。比如当你发现你做的这个市场本身就很小的时候，虽然你的转化率很高，但是想要做成大爆款是很难的。这是因为你的人群范围很小，无论你如何努力流量都不会太大。有时候我们会问，我的数据做的很好，为什么我的流量就是涨不起来？或者说是涨到一定的时间就发现怎么涨都涨不上去？就是因为你的产品市场限定了你的爆发力度。这也是为什么我们强调平时要去分析市场的原因。

其实我们在刚开始看的时候，流量都是增长的，但是往往增长到一定时间之后，它就长不上去了。不是淘宝没有给你流量，而是通过流量测试之后发现如果给你更多的流量你是消化不过来的。所以你硬要把这种产品做成大爆款，明显不可能的。简单的说，每个产品都有它自己特定的一块市场，有的大，有的小，但是特定的，这个就叫做数据细分。一定要把你的分析细化出去，才能够掌握关键点。

我们在分析问题的时候，往往会进入一个误区，就是数据分析只能总结过去，但是我做决策的时候，仍然不知道该怎么去做。这也是很多人现在存在的状态。当你发现存在这种问题（看了数据仍然没有方向）的时候，说明你的细分还不到位。这个时候就需要进一步的细化你的数据，当一个真正的细分出来之后，你就会发现下每个数据实际上对应的就是每一条出路.

写的很好，对我帮助很大