数据化筛选潜力爆款

传统的选款方式主要有两种，但是这两种选款方式都不是很科学。第一种方式是按喜好选择。这是一种被大部分淘宝卖家所运用的选款方式。面对众多款式，老板一拍脑袋，灵光一现，亲自指定若干个款为这个季度主推的潜力爆款，大有指点江山的气势。但是这种赌博式的选款方法，缺少必要的数据参考，主观性强，失误率特别大。在后期的运营中，如果这些款卖的较好，那只能说明你运气较好；如果滞销变成库存，那你是否在下个季度还是拍脑门子选款呢？
第二种是按单一维度选款。这种选款方式也有很多淘宝掌柜使用。这种选款方式有一定的数据作为参考，但因为只看某一个维度的数据，如转化率、如流量等，会有很大的片面性和偶然性，同样会选款不准。
筛选潜力主推款宝贝就是从各方面进行数据综合分析，确定出最有希望打造成真正爆款的宝贝。那这些数据都有哪些呢？拿到这些数据后该怎么分析呢？

一般看某款宝贝是否有潜力，可以从点击率、转化率、收藏量和成交量四个维度的数据进行综合考量。这些数据可以从店铺目前进行的直通车推广中得到。


当掌柜确定了这四个数据维度，就可以从店铺的直通车后台按这些数据维度，下载我们需要的数据报表。在时间上，掌柜最好选择下载七日的报表，因为作为一款新品来说，7天的数据相比3天和30天更有时效性和准确性。原始报表下载以后，掌柜只需删除无用的信息，只保留宝贝名称、点击率、成交量、收藏量和转化率，但是为了方便大家更好理解和有一个全局直观的认识，我保留了状态、所属推广计划、展现量、点击量这些维度的数据。


报表下载以后，掌柜无须借助多么复杂的软件工具进行分析，只需使用我们常用的EXCEL即可达到选款的目的。我们首先在报表中找到四个数据维度分别对应的最大值，我们会发现，转化率高的宝贝，对应的点击率、成交量和收藏量却相对较低；而点击率高的宝贝，对应的成交量、收藏量和转化率也并非很理想。所以从这里我们可以看出，按单一维度数据选款是不合理的。


基于此理，我们也可以计算出店铺宝贝毛衣A的综合得分。但是否将毛衣A的点击率、成交量、收藏量和转化率相加即可得出呢？如果你将这四个维度的数值进行相加，只会得到一个错误的结果，因为每个维度的数值单位不同，是不能相加的。所以我们必须找到一个科学的计算方法，这就是下面将要讲到的“多变量综合评价法”。
　　
我们可以利用统计学当中经常使用的“多变量综合评价法”来对毛衣A的多个维度数据进行标准化。公式如下：第N个标准化值=第N个值-该列最小值/该列最大值-该列最小值。对应的EXCEL公式：=(H2-MIN(H:H))/(MAX(H:H)-MIN(H:H))

知道了毛衣A点击率分值如何计算，对于成交量、收藏量和转化率的分值，我们便可如法炮制，分别用公式求出它们对应的分值，最后另起一列命名为“总分值”，用于存放毛衣A最后的总分值。总分值的计算也很简单，即：点击率分值+成交量分值+收藏量分值+转化率分值，运用求和函数即可得出，这里就不赘述。我们求出毛衣A的总分值后，可将公式下拉填充，即可快速求出其它宝贝的各项数据维度的分值及它们最后的总分值。


数据哪里来？数据分析，先有数据才有分析。我们数据化筛选潜力主推款的数据来源渠道之一就是直通车。我们可以在店铺直通车后台的直通车报表中获取我们需要的数据。这里需要注意的是，我们选取数据维度要遵循“综合+降序”的原则，综合是指数据不是独立存在的，每项数据维度之间必然都有一定的联系，需要综合分析才能得出正确的结果；降序是指我们要选“往上走”的数据维度，比如，点击率、收藏量、转化率和成交笔数是越大越好，而跳失率则是越小越好，我们不能把一个“往上走”的数据维度和一个“往下走”的数据维度总分值放在一起相加。最后建议下载7天的报表，数据误差较小。


第二个数据指标来源渠道就是我们掌柜每天都在用的量子恒道。在量子恒道中，有一项“宝贝被访排行”的功能，我们可以在这里获取我们需要的数据。对于刚上架不久且零销量的宝贝，建议选取的数据维度：PV、UV、平均停留时间，这些数据维度都是“往上走”的，带有降序性质；最后还要单独分析宝贝的跳失率。如果某款宝贝的总分值较低，而跳失率得分较高，说明这款宝贝的内页需要进行重点优化。

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