平時我們穿針線。只要我們細心去觀察好，就很容易上手了。做淘寶其實也是這樣。所有發生的事情都是以數據作為表現形式表現出來，并且環環相扣。比如我們拿個例子來說，如果寶貝沒有展現，勢必不會帶來流量，沒有流量就沒有轉化，店鋪權重下降，排名更低，越發沒有展現，這是一個無限的死循環，其中最關鍵的一點就是我們的“展現量”
這就好比這是一個犯罪現場，“展現”就是被害者的尸體，是顯而易見的，就算不是福爾摩斯，也能看到。這個時候你在店鋪里扮演的就是福爾摩斯的角色，你需要找出導致“展現”死亡的“兇手”，而不是說“展現”已經死了，店鋪開不成了，直通車沒效果。數據不像是人，人死了，啥都沒了，數據死了，有可能還能讓他復活。所以這時候應該做的就是根據數據蛛絲馬跡的變化，找出導致“展現”死亡的“兇手”，把他揪出來繩之以法，“展現”立刻起死回生。
因此，需要考驗店家的邏輯推理能力和經驗了。福爾摩斯自己也承認他的推理能力并不是與生俱來的，而是通過不懈的學習和鍛煉得來的。那么我們怎么來尋找數據表現中的一些細微的變化或者證據，并且遵循證據找出殺死“展現”的這個“兇手”，并且將他繩之以法呢？
上面我們說過，任何數據都是環環相扣的，我認為這些大的指標，如“展現”、“轉化”、“點擊”、“收藏”、“ROI”、“PPC”等等，構成一個大鎖鏈，現在“展現”已經死了，整個鎖鏈的生態平衡崩壞，導致這個店鋪無法正常運行；而展現自身又會發展出一個小的鎖鏈，這條小的鎖鏈就是組成展現重要因素，比如：關鍵詞數量、推廣寶貝數量、出價、排名、質量得分等等，導致“展現”死亡的原因，必然就是其中一個或者幾個，找到這一步，基本上就離兇手不遠了，逐一排查，鎖定真相。
其實數據分析的邏輯，也沒有各位想象中的那么困難，數據分析的層次和邏輯存在著層次，可進行剖析，看到其中一環，層層剖析下來，就一定能找到導致這一環死亡的原因。并且每一個環節說來說去的指標就只有那些，比如說點擊，組成的因素就是關鍵詞、圖片、排名等等。PPC組成的因素包括質量得分、出價、圖片、點擊率等等，找到出現問題的小指標，用心去補救，就一定可以讓死去的一環滿血復活。
難就難在你的各項數據一路高歌猛進，然而中間突然發生問題，趨勢圖直線下墜，并且按照以上方法，只能看見大環在不斷萎縮，有斷裂之勢，各大環延伸的小環無論如何也找不到問題所在，這個時候各位應該怎么做？總不能眼睜睜看著自己店鋪死去吧。讀過福爾摩斯的朋友都知道，福爾摩斯很喜歡看舊報紙，有一些很經典的兇殺案牢牢記在他腦海中，等發生類似兇殺案的時候，他就會將以前的類似的案子和現在這個案子進行對比，找出差異，之后順著已有的線索查明真相。
店家當然也可以借鑒這樣的法子，并且效果會好得多，也簡單得多。出現問題之前和出現問題之后的數據逐行對照，自然而然就會知道究竟是哪里出現問題，這些問題的癥結再通過上面的方法稍加分析，就可以確立真相。出現整個店鋪數據大面積下滑這樣的情況，雖然可以通過數據找到大部分的問題所在，但一些雪藏的因素并不能通過數據表現出來，我們需要利用更多的數據資源尋找問題的關鍵，甚至有的問題不會在店鋪內部，需要結合類目、市場同時分析來找出問題所在。
根據上面的來看，我們賣家在開直通車的過程中，首先要有可以優化運營的思路，理清分析數據的邏輯層次。許多賣家擔心的分析數據，總結發現問題，其實并沒有想象中那么困難，只要掌握了其中的訣竅，把經驗和策略合理運用，就可以準確地推測出問題所在，然后找出方法去解決它。
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本文來源： 淘寶經驗:從直通車的展現量如何去進行數據分析
