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想要流量，真的很容易；而想通过流量抓销量，就有些繁琐了；
而想把销量稳定住、甚至爆发更多，那就需要环环相扣、面面俱到的繁琐细节了。
对于“销量下滑”问题，一定要明白、理解本质结构：销量 = 流量 + 转化。
再根据这个结构往下梳理，就能迎刃而解了。
为什么很多卖家朋友，就是不愿提前思考设计整个运营节奏、做好这些细节，真是急死我了！
很多卖家只顾一个劲的向前冲，搞流量变销量，忽略过程发展的“数据反馈”，忽略反馈后的问题解决，一直沉醉在每天销量爆发的喜悦感，最终……又开始逐步回到原点。
了解“销量下滑”的各种问题，逐步深入挖掘：
行业趋势：店铺因“主打款”季节性问题，随着季节变化，流量开始萎缩
平台环境：平台常搞些活动，没有进入活动圈的商品肯定流量萎缩
店铺问题：综合运营能力下滑不仅影响单品的引流上限、间接影响单品的转化
单品问题：标题与主图产生顾客，详情页产生订单，服务决定体验；随着订单增长数据反馈，大多在服务不到位产生中差评影响“关键词权重”失去引流能力，也导致订单巨减；其次对于市场对手营销调整、数据反馈回来没有做相应的主图、详情页等配套优化，导致点击、转化跟不上
再“深入单品问题”：
流量结构在哪出了问题锐减，猜你喜欢、问大家、还是搜索的某个关键词？
1.流量下滑，排名没有大幅度下滑。
排名没有下跌严重，那就先从行业趋势、及单品流量结构（如猜你喜欢等入口）分析，曾成交订单的哪些入口下滑，我们找到就能对症下药；
如果是行业趋势，那无解，只能换下个旺季产品；如果是单品非搜索的入口权重丢失，那就审视这些入口的玩法，怎么去解决；如：猜你喜欢下滑，那就加大老顾客坑产、新顾客订单的投入……
2.搜索排名
也没有多大问题，那就是点击、转化问题。
随着年后趋势回暖，虽说这个五心
卖家在去年铺垫，但肯定拼不过一些“资源丰厚”的卖家；随着对手开始做数据，这时流量又开始由市场（或平台）重新分配；
即便排序没掉，流量掉了，不得不说“主图的差异化价值
”得优化了；
盯着市场卖得好的几个对手，学习人家主图的营销点，提高自己的点击率；也根据市场对手发展，调整自己的详情页核心竞争点、营销技巧等维度的排版。
这些都可以通过数据来分析：生e经、生意参谋
单独看产品趋势内的表格参考，分析：转化率、入口数、跳失率
、停留时间、收藏等等，哪些数据锐减大，就晓得问题了；比如：停留时间平常是160，这两天是30，说明详情页内的塑造现阶段已难以吸引、刺激顾客……
这是关于新手卖家自我店铺“销量下滑”的基本分析思路，望新手卖家们能多多学习、举一反三的理解；
怎么做才能把店铺销量搞上去呢？
一、主图，详情页差异化，唯一性
做出一张独特的主图，一定要差异化，一定是自己拍照，不会美工的去找美工做，千万不要去套用别人的主图；对于新品的上架要及时做好宝贝图片的完善和宝贝详情页的布局；
对于老品我们要让他提高产品转化率，并及时调整老品的宝贝页面。、
我在专栏《专栏》分享过：
主图：《引爆新品点击率的主图制作方法》
详情页：《如何做一个高转化率详情页？》
二、标题优化，替换关键词
关注生意参谋数据，如果发现某一个关键词数据下滑严重，赶紧找出新的热门词进行替换。
把这个词的权重也逐步养起来，但是一定注意不要频繁换词。
最好一开始就做好一个好的标题，不要上架了就开始不停优化修改，这里有一篇文章供你参考。
标题：《手把手教你挖掘蓝海词，打造爆款标题！》
三、店铺后台数据分析
每天对营销数据、商品数据、交易数据、客户数据进行分析。
判断淘宝店铺的各种基础数据，每一项数据是否达标，未达标的，找到原因，加以改善，争取下一次达标；对于达标的数据，分析出哪些好的营销活动起了推动作用。
店铺诊断：
《新手卖家必学的六个店铺数据分析！ 》
四、快递物流和交易管理
一旦遇到异常订单处理、未付款订单催付、已确定收货订单回复、负面评价信息这些问题要及时做好处理。遇到催单的情况，尽量在第一时间联系仓库解决。
五、全面提升客服素质
不定期检查客服的聊天记录，提高大家的服务质量。查看客服和顾客的聊天中有哪些做的不好的地方，和客服沟通交流对他们提出改进建议，优化大家的聊天方式。
现在新顾客流量成本是老顾客的6倍，所以更要维护好我们的顾客，提高顾客粘度。
六、不断学习补充自己
不断去观察运营较好的竞争对手的店铺，把他们作为参考调整我们自己店铺的运营计划
。
同行业top店铺及单品数据访客数、点击率、单品成交、平均点击花费、平均展现排名、总成交金额、投入产出比
、来源词和成交词、卖家是怎么评价的……
这些都是需要了解的数据，以此作为参考来调整安排自己的店铺。
我们常说的宝贝客单价、转化在某一层面上它是跟淘宝搜索引擎环环相扣的，淘宝给予你流量，你要能吃得下，或是高于行业平均值，产品有一定的延续性，那么你的流量八成是稳定的、带增长性的。
我们都知道淘宝运营起来非常繁琐，但当你熟练掌握流程之后，这会变成你的习惯，你的下意识，会磨练出你对数据的敏感度。
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