A. 分析天貓產品需要什麼數據
一、接待指標通過分析某段集中時間、廣告投放、活動上線後的顧客咨詢數據，可得知自然咨詢、廣告投放效果、活動熱度等信息，通過數據優化店鋪運營、廣告、促銷等策略。二、成交指標該指標圍繞銷售類型、數據、商品、售後幾個維度展開，包括銷售數據、商品銷售數據、數據、協助服務數據、預售訂單數據這幾項。
分析天貓產品需要什麼數據？
一、接待指標
該指標數據發生在售前，可再細化為：顧客接待數據、接待過濾數據、商品咨詢數據、商品數據。
通過分析某段集中時間、廣告投放、活動上線後的顧客咨詢數據，可得知自然咨詢、廣告投放效果、活動熱度等信息，通過數據優化店鋪運營、廣告、促銷等策略。
這些可以直觀地告訴我們店鋪接待人數、顧客感興趣的商品，再結合較終是否成交可知店鋪咨詢轉化情況等。
二、成交指標
該指標圍繞銷售類型、數據、商品、售後幾個維度展開，包括銷售數據、商品銷售數據、數據、協助服務數據、預售訂單數據這幾項。
由銷售數據分析可得，靜默下單與咨詢下單各自佔比情況，以了解店鋪顧客構成情況，輔助構建店鋪用戶畫像，有助於挖掘潛在顧客群體。
從成交商品數據中，可知哪些是靜默商品銷售，哪些是咨詢後客服商品銷售。
輔助做采購決策、優化各類服務條款，或經比較兩類數據，在商品描述、圖片標題上進行細致優化，提升店鋪靜默下單的比重。
三、流失指標
這部分是商家十分重視的數據，即將達成的交易白白流失，十分可惜。
商家可從詢單流失數據、詢單下單未付款數據、靜默下單未付款數據三個維度進行分析，得出訂單流失的原因。
顧客流失的原因有很多，比如產品影響，缺貨/斷色/斷碼、功能點無法滿足、存在某個缺陷等；
或受活動影響，顧客處在觀望期未立即購買，活動力度未達預期等。
商家可從顧客對話句數、會話時長、商品類別等角度對流失用戶群體進行分析。
對對話句數多、會話時間長仍放棄購買的用戶進行深入分析，得出流失的深層次原因，有助於優化產品、提升活動效果，減少流失用戶。
四、服務指標
該部分數據未與客服轉化直接相關，但也間接影響轉化數據，包括接待質量數據、中差評數據、聊天記錄。
這部分數據有助於客服團隊的運營管理，提升服務質量。對比各時間段的未回復、慢響應、滿意率等數據，以提升客服團隊的回應速度、滿意率，留住顧客，促成成交。
B. 銷售數據分析怎麼做需要分析哪些數據
銷售數據分析是關鍵的經營管理手段，它涉及對關鍵業務指標的深入剖析。首要任務是識別需要關注的數據點，如客流、意向信息、訂單和銷售額等，這些都是CRM分析的基礎。
分析過程始於關鍵指標的追蹤，例如售前階段，通過市場獲客和線索分析，關注線索量和轉化率，以優化營銷策略。售中階段，客戶跟進和商機分析是核心，通過分析客戶數量和資源，洞察商機動態。售後階段，訂單分析能幫助我們全面了解客戶關系管理狀況，找出可能的問題和優化點。
在具體分析中，銷售漏斗模型是常用工具，它將購買流程分解為可衡量的步驟，通過轉化率發現並改進薄弱環節。同時，RFM模型用於客戶分層，通過近期交易時間、頻率和金額，評估客戶價值，有助於區分活躍客戶與潛在流失者，以便制定更精準的客戶管理策略。
總結來說，通過這些數據的深入分析，企業可以發現業務增長的潛力點，識別問題並實施改進，實現客戶價值的最大化。希望這些信息能對你的銷售數據分析有所幫助。如需更多相關資訊，敬請關注。
C. 我是天貓店的客服，怎樣做好數據化分析
客服的話，如果要優化數據，那就每天統計下成交訂單和咨詢未下單的。總結下是什麼原因導致客戶沒有及時下單。進而優化自己的溝通話術。
再就是把一些客戶售前咨詢比較多的問題，可以收集起來反饋給運營，讓運營對接文案美工，把常見問題優化到頁面，進而減輕客服的一些詢單。
還可以把售後問題收集出來，找出自己產品的缺點，反饋給運營或者產品經理加強自己產品的優勢和競爭力。
不過像這樣的客服現在很少了。畢竟慢慢的工作久了，也懶得說了，有時候說了也沒用，所以時間久了老油條，都是管好自己的就好了，那想那麼多。
你能思考這么多，以後肯定會有更進一步的發展。