打造爆款，是提高店鋪流量的重要方法。要培養爆款，在前期必須得做好一系列的準備工作，包括選款、測試、運營等。選款最為重要，它是決定你網店銷量的一切基礎。在這過程中，數據的分析很關鍵，如何利用數據篩選爆款，讓它成為你店鋪，甚至同行的閃耀之星。
　　按以前傳統的選款做法，主要有兩種方式：按喜好選擇和按單一維度選款。
　　第一種像按喜好選擇，此方式有點像賭博式的做法，缺少必要的數據參考，主觀性強，失誤率特別大。在后期的運營中，賣得好或許是運氣好；若賣得不好，就成為了滯銷品甚至庫存了。

　　第二種按單一維度選款。這種選款方式有一定的數據作為參考，但因為只看某一個維度的數據，如轉化率丶如流量等，會有很大的片面性和偶然性，同樣會選款不準。

　　其實，篩選潛力主推款寶貝就是從各方面進行數據綜合分析，確定出最有希望打造成真正爆款的寶貝。那這些數據都有哪些呢？拿到這些數據后該怎么分析呢？
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　　一般看某款寶貝是否有潛力，可以從點擊率、轉化率、收藏量和成交量四個維度的數據進行綜合考量。這些數據可以從店鋪正在進行的直通車推廣中得到。

　　當掌柜確定了以上四個數據的維度后，就可以從店鋪的直通車后臺按這些數據維度，下載我們需要的數據報表。在時間上，掌柜最好選擇下載七日的報表，因為要說一款新品，7天的數據相比3天和30天更有時效性和準確性。當原始報表下載后，對于沒用的信息掌柜可以刪除掉，保留寶貝名稱、點擊率、成交量、收藏量和轉化率。

　　當報表下載后，掌柜不用借助過多復雜的軟件工具進行分析，只需使用EXCEL即可。首先在報表中找到四個數據維度，分別對應的最大值，我們會發現，轉化率高的寶貝，對應的點擊率、成交量和收藏量卻相對較低；而點擊率高的寶貝，對應的成交量、收藏量和轉化率也并不是很理想。所以從這里我們可以看出，按單一維度數據選款是不合理的。

　　若我們將毛衣A的點擊率、成交量、收藏量和轉化率相加，只會得到一個錯誤的結果，因為每個維度的數值單位不同，是不能相加的。所以我們必須找到一個科學的計算方法，就是“多變量綜合評價法”。利用統計學當中經常使用的“多變量綜合評價法”來對毛衣A的多個維度數據進行標準化。公式如下。
第N個標準化值=第N個值-該列最小值/該列最大值-該列最小值
　　對應的EXCEL公式：=(H2-MIN(H:H))/(MAX(H:H)-MIN(H:H))

　　當表格中所有寶貝的總分值都求出來后，我們可以對總分值這一列進行降序排序，即可將總分值按最大到最小進行重新排列，從而找到總分值最高的寶貝，分別是毛衣N丶毛衣P和毛衣Q。這將是我們之后將要重點培養的三款寶貝。

　　（二）爆款數據哪里來　　

　　都說數據分析，也就是先有數據才有分析。利用數據化篩選潛力主推款的數據來源渠道有兩個。
　　第一個是直通車。我們可以在店鋪直通車后臺的直通車報表中獲取我們需要的數據。我們選取數據維度要遵循“綜合+降序”的原則，綜合是指數據不是獨立存在的，每項數據維度之間必然都有一定的聯系，需要綜合分析才能得出正確的結果；降序是指我們要選“往上走”的數據維度。

　　第二個是量子恒道。在量子恒道中，有一項“寶貝被訪排行”的功能，我們可以在這里獲取需要的數據。對于剛上架不久且零銷量的寶貝，建議選取的數據維度：PV、UV、平均停留時間，這些數據維度都是“往上走”的，帶有降序性質；最后還要單獨分析寶貝的跳失率。如果某款寶貝的總分值較低，而跳失率得分較高，說明這款寶貝的內頁需要進行重點優化。

　　對于有一定銷量的寶貝，我們也可以利用量子恒道獲取數據指標，但與零銷量寶貝的選取功能維度不同，我們要在“寶貝銷售排行”這項功能中，獲取對應的數據。建議選取的數據維度從拍下件數、成交用戶數、轉化率和收藏量四個參考數去看。
　　店鋪如何利用數據篩選爆款？ 一定要有數據做未支撐點，前期做好調查研究工作，方能選到合適店鋪的潛力爆款。

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本文來源： 網店如何利用數據篩選爆款?