數據分析是作為一個天貓店鋪運營者必須要掌握的技能，通過數據分析，我們能夠了解到店鋪在運營過程中出現的問題，并且及時地做調整和優化，避免造成不必要的損失，那么做天貓店鋪運營需要分析哪些數據？天貓代運營怎么樣呢？

1、售前服務
售前服務可細化為：消費者接待數據、接待過濾數據、產品咨詢數據、產品推薦數據。商家通過分析某段集中時間、廣告投放、活動上線后的消費者咨詢數據，可以知道自然咨詢、廣告投放效果、活動熱度等信息，然后可以通過數據優化店鋪運營、廣告、促銷等策略。

通過這些數據，商家能夠直觀地了解到店鋪接待人數、受消費者喜愛的產品，結合最終是否成交的數據，可以得知店鋪的咨詢轉化的情況。

2、成交數據
成交指標主要是圍繞銷售類型、退款數據、產品以及售后等幾個維度來展開的，包括預售訂單數據、成交產品數據、銷售數據、退款數據、協助服務數據等。

商家通過對銷售數據分析可以了解到，靜默下單與咨詢下單這二者各自的占比情況，能夠了解店鋪的消費者的構成情況，輔助構建店鋪用戶畫像，有助于更加精準地挖掘潛在顧客群體。

從成交產品數據中，可以了解到哪些產品是靜默產品銷售，哪些產品是咨詢下單的，商家可以根據這個數據做采購決策、優化等工作，或者可以比較這兩類數據，在產品的產品描述、標題等方面進行細致優化，提升店鋪靜默下單的比例。

三、流失分析
流失指標是指即將達成交易，卻白白流失掉的訂單，這類數據是格外受商家重視的，商家可以通過詢單流失數據、詢單下單未付款數據、靜默下單未付款數據這三個維度進行分析，最終得出造成訂單流失的原因。

造成訂單流失的原因有很多，受產品自身影響，比如缺貨、缺碼、斷碼、功能點無法滿足消費者需求、產品存在缺陷等；或是受活動影響，比如消費者處于觀望期，沒有立即購買，活動力度沒達到消費者的心理預期等等......

商家可以通過對消費者對話句數、會話時長、產品類目等角度，對流失的消費者群體進行分析，對于那些對話句數多、會話時間長但仍放棄購買的消費者進行深入分析或者進行回訪，了解造成訂單流失的深層次原因，這樣有助于優化產品、提升活動效果，減少訂單流失。

四、服務指標
服務指標的數據并不是與客服轉化直接相關，但也能夠間接的影響轉化數據，比如接待質量數據、聊天記錄、中差評等，這一部分的數據有助于幫助商家更好的管理客服團隊，提升他們的服務質量。

商家可以通過對比各個時間段的未回復、滿意率、慢響應等數據，對應的去提升客服團隊的響應速度和服務質量，最終達到留住消費者，促成轉化的目的，有效地提升客服在店鋪總銷售額中的貢獻率。

經營一個店鋪，首先就需要商家足夠的了解自己的店鋪，商家通過店鋪數據能夠更好的認識店鋪，從而優化運營，這樣才能夠達到更好的運營效果。