你知道阻止流量下滑的秘籍吗？

我是平民数据分析师宁静，近10年我一直致力于普及数据化应用进而创立宁静数据智慧军团。

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对于一名数据化运营人员，研究市场数据是一个必不可少的话题，无论你是新入市场还是市场老手，在瞬息万变的市场环境下，如果没有借助数据来观察市场的变化，那我们在运营过程中就很难快速做出变化，今天我们就来借助生意参谋这个数据工具，来分析出市场数据流量是下滑还是上涨的？如何阻止流量的下滑？

流量下滑或上涨的秘籍隐藏在市场大盘

几乎所有的商家都期待自己店铺的流量不要下滑，而其实阻止流量下滑的秘籍就隐藏在市场大盘的数据里，当然这里的阻止流量下滑只是相对而言的，是指自身店铺的流量能够跟上大盘的走势。因为几乎没有人可以做到在整个行业流量下滑的时候，保持自己店铺的流量不下滑（逆势增长的也有，但是毕竟是少数或者自身量级太小）。但是至少我们可以通过数据跟进和分析，对流量进行把控，让其在大盘下滑的过程中仍能够保持一定的稳定性，下面我们就将会为大家讲解具体操作方法。

流量下滑的原因

要想阻止流量下滑，我们首先就要搞懂流量下滑的原因。这个原因的关键点就在卖家店铺和行业之间的关系上。如图2-1所示，这是一家店铺的销售趋势图，展示的是一整年的数据趋势。 

 图2-1  销售额趋势图

在数据表中，我们将整个行业的数据和自身店铺的销售趋势进行对比后会发现，销售周期受到的行业季节性影响是比较明显的，早期在市场增长期的时候，店铺的表现良好增长比较快，但到了市场下滑期的时候，店铺的承接力非常弱，在下滑前期运营缺乏对下滑的控制，导致即使进入市场平稳期阶段，店铺的下滑依然没能够稳住快速下滑。

 这和股票市场其实很相像，在股票市场为熊市的时候，大部分的股票都会下跌。而在整个行业大盘都在下滑的时候，商家们也难以独善其身，但是作为平台方，肯定是希望商家能够稳住市场，不要下滑太快，一旦头部商家下滑也很快，那就会引起大盘的下滑，所以到这个时候，下滑快的商家尤其是TOP商家往往会被平台抛弃，如此一来，又会加剧流量下滑幅度。

所以自身流量的下滑与行业的大盘走向是分不开的，那么，在行业下滑期，是否能保持流量的稳定性就变得非常重要了。

如何监控好不同阶段的行业数据跟进

我们清楚流量下滑的原因后，知道阻止流量下滑的关键是要保持自身数据不跌破行业大盘，行业整体的数据表现对我们而言非常关键，因此作为运营就需要很好的监控这些市场数据。接下来我们将详细告诉大家在不同市场阶段该关注哪些方面的市场对比数据，帮助掌握自身和市场之间的差异。 

行业数据的来源

图3-1  生意参谋中用于支撑的数据 

如图3-1所示，对于淘系商家，生意参谋市场行情给与到的市场数据是比较丰富的，如搜索人气、搜索热度、访客数、浏览量、收藏人数、收藏次数、加购人数、加购次数、客群指数，交易指数等，如果是其他平台，也可以根据各平台所能够提供的数据来灵活使用。另外由于淘系的一些行业指标是被指数化，因此要转换为实际值，这个大家可以通过百度搜索指数换算工具，有很多的工具和插件可以使用。 

数据支持的关键点——上升阶段

找到了这些数据以后，那我们不得不问另一个问题，这些数据应该怎么用呢？这时我们就需要将自己店铺的数据与整个行业的数据进行比较。这里面涉及了两个重要阶段的要分析的关键点，一个是上升阶段，一个是下滑阶段，我们先来讲上升阶段。上升阶段是指这个时间段的市场搜索人气是属于上升趋势的，如图3-2所示，在上升阶段，主要拼的是指标的比率数据。

因为在上升阶段，市场需求流量不断增长，这个时候平台要面临如何分配流量才能够让平台销售最大化，因此这个时期的商家对于流量的变现能力就非常关键，所以平台会更加关注各指标率的问题，比如点击率、连带率，转化率，加购率等率的数据指标。因此在上升期我们就要收集这些数据来进行跟进。 

图3-2

图3-3

图3-4

图3-5 访客价值数据表

接下来我们把参谋市场大盘的数据，如图3-3、图3-4进行收集整理成图3-5中的表格。从表中可以看出，行业数据里面有收藏人数、收藏次数、加购人数、加购次数以及浏览量，有了这些数值后，我们就可以换算出要比较的是行业比率、收藏率、人均搜索次数、加购率、人均加购次数、转化率、支付连带率，访问深度等指标。

收藏率=收藏人数/访客数

人均收藏次数=收藏次数/收藏人数

加购率=加购人数/访客数

人均加购次数=加购次数/加购人数

转化率=支付买家数/访客数

支付连带率=支付件数/支付买家数

访问深度=浏览量/访客数

由此可以算出行业的收藏率是11.2%。用收藏次数除以收藏人数得到人均收藏次数，是2.46，也就是说行业人均会收藏2.46个产品。

加购率是22%，人均加购次数是2.54。可以看出加购的比率高于收藏率，而且加购比收藏离转化的过程更加进一步体现出用户对产品的喜好度，因此加购指标也逐渐比收藏指标要显得更加重要，权重也更高。

接下来我们要了解到行业转化率，而行业转化率实际等于支付买家数除以访客数。后续还会涉及到支付连带率，支付连带率是指店铺对整个行业业绩的带动作用。从阿里官方以及商家的角度来讲，支付连带率是一个很重要的指标，随着越来越多类目进入到流量天花板，如何激发同等流量下购买更多的产品，成为了平台考核商家的一个非常关键的指标。

但是要算这些指标，我们就要先知道支付买家数和支付件数，但是上面的数据源是没这个数据的，需要我们另外去查询，这里会用到属性洞察页面来找到我们想要的数据。

如图3-6所示，属性洞察中有个属性分析，里面有很多类目可以选择。在选择时遵循两个原则：

1.选择那些上架宝贝必填的属性，这样才能获得全行业的支付数据。

2.要选择那些属性选项比较少的，这样子方便统计收集。

比如像品牌、颜色这类非常多，统计起来又很麻烦的属性，一般都不要选。而要选择大小这类的属性，例如一个双肩包的大小，一般只会分为，迷你，小，中，大这四类，选择起来就很方便，而且这个属性又是产品必选。

图3-6

如图3-6所示，这里我们选择用是否可折叠这个属性来统计，因为只有两个，采集数据就只需要将这两个选择相加即可。

而对应的支付买家数是459（2388793+2204665）万，支付件数是863（5723013+2916828）万，以此可以统计出转化率9.2%，支付连带率是1.88。而访问深度等于浏览量除以访客数，得出来是15.8，算是比较高的。如图3-7所示。

如此，在行业数据的上升阶段，去计算这些数据的比率，通过这些比率来判断市场的流量价值水平，在把自己店铺或产品的相关数据统计出来进行比较，找到自己不足的指标进行优化，从而强化自己的流量价值，从而在市场上升期获得更多平台的流量引荐。 

图3-7

数据支持的关键点——下滑阶段

我们再看数据比较的另一个关键阶段——下滑阶段。下滑阶段是指这时产品的搜索人气是属于下滑趋势的。

到了这个阶段，就不是上升阶段去对比比率的问题，因为这个时期流量格局已经成型，淘宝系统已经没有必要过度地更替新手商家，也没有必要去扶持一些新产品，他的重心已经转移到了那些已经做上来的产品上，因此对于商家和平台要注重的是增率问题，即要让自己在市场下滑期的下降幅度不要高于行业下滑的幅度，这样才能保持一定的稳定性。

如图3-8所示，在这个表格中，我们主要查看的是行业增加率。

图3-8

这些产品如果拉升了行业的下滑幅度，就很可能被系统抛弃。例如，行业的下滑幅度是30%，而你的产品已经下滑到了60%，那就非常容易被系统在尾部阶段抛弃掉。

所以如果没有做好支撑点，流量可能就会一泻千里，甚至可能行业都还没走完，你就已经没有流量了。

淡季支撑的方法

我们都知道，旺季的增长速度是很快的，但与之相反，淡季的常会发生流量下滑。所以在淡季，我们仍然需要做好数据支撑，可以从以下三个方面去解决这个问题。

（1）扩充品类

进行品类扩充 ，通过品类布局承接季节性对店铺的影响，以缓解下滑幅度。

（2）增加购买力刺激

消费需求弱了，我们就需要增加一些促销和优惠活动，活动并不仅局限于处理积压的货品，也可以是一些折扣，以此来刺激消费者的购买欲。

（3）聚集有需求的人

通过钻石展位，将有购买欲望的人群聚集在一起。钻石展位是淘宝的一个竞价投放平台，是其为卖家提供的一种营销工具。主要依靠图片创意吸引买家点击，获取巨大流量。

我们今天分享就到这里，下篇我们将会沟通商品指标。

我是平民数据分析师宁静，推广普及数据化应用。

附上之前写过的帖子：

干货来袭：利用第三方工具做数据分析：

分析问题太表面，那是你还没把握数值的转换：

[宁静数据]用数据分析让店铺订单暴涨：http://bbs.paidai.com/topic/1900890

上新品盯对指标 迅速打爆品秘笈：

#三招教你避坑#访问深度加深，可能是个坑：

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