直通车数据监测

       众所周知，福尔摩斯是一位伟大的侦探，他可以从已有的结果通过观察生活中细微的证据推测事情发生的经过从而找出罪犯和真相。他曾经说过，"世间的一切就像根链条，我们只需瞧见其中一环，就可知全体的性质"。

       我们做淘宝，其实也是这样。所有发生的事情都是以数据作为表现形式表现出来，并且环环相扣。举个例子来说，如果没有展现，势必没有流量，没有流量就没有转化，店铺权重下降，排名更低，越发没有展现，这是一个无限的死循环，关键的一环便是“展现”。

       这就好比这是一个犯罪现场，“展现”就是被害者的尸体，是显而易见的，就算不是福尔摩斯，也能看到。这个时候你在店铺里扮演的就是福尔摩斯的角色，你需要找出导致“展现”死亡的“凶手”，而不是说“展现”已经死了，店铺开不成了，直通车没效果。数据不像是人，人死了，啥都没了，数据死了，有可能还能让他复活。所以这时候应该做的就是根据数据蛛丝马迹的变化，找出导致“展现”死亡的“凶手”，把他揪出来绳之以法，“展现”立刻起死回生。

       因此，需要考验店家的逻辑推理能力和经验了。福尔摩斯自己也承认他的推理能力并不是与生俱来的，而是通过不懈的学习和锻炼得来的。那么我们怎么来寻找数据表现中的一些细微的变化或者证据，并且遵循证据找出杀死“展现”的这个“凶手”，并且将他绳之以法呢？

       上面我们说过，任何数据都是环环相扣的，我认为这些大的指标，如“展现”、“转化”、“点击”、“收藏”、“ROI”、“PPC”等等，构成一个大锁链，现在“展现”已经死了，整个锁链的生态平衡崩坏，导致这个店铺无法正常运行；而展现自身又会发展出一个小的锁链，这条小的锁链就是组成展现重要因素，比如：关键词数量、推广宝贝数量、出价、排名、质量得分等等，导致“展现”死亡的原因，必然就是其中一个或者几个，找到这一步，基本上就离凶手不远了，逐一排查，锁定真相。

       其实数据分析的逻辑，也没有各位想象中的那么困难，数据分析的层次和逻辑存在着层次，可进行剖析，看到其中一环，层层剖析下来，就一定能找到导致这一环死亡的原因。并且每一个环节说来说去的指标就只有那些，比如说点击，组成的因素就是关键词、图片、排名等等。PPC组成的因素包括质量得分、出价、图片、点击率等等，找到出现问题的小指标，用心去补救，就一定可以让死去的一环满血复活。

       难就难在你的各项数据一路高歌猛进，然而中间突然发生问题，趋势图直线下坠，并且按照以上方法，只能看见大环在不断萎缩，有断裂之势，各大环延伸的小环无论如何也找不到问题所在，这个时候各位应该怎么做？总不能眼睁睁看着自己店铺死去吧。读过福尔摩斯的朋友都知道，福尔摩斯很喜欢看旧报纸，有一些很经典的凶杀案牢牢记在他脑海中，等发生类似凶杀案的时候，他就会将以前的类似的案子和现在这个案子进行对比，找出差异，之后顺着已有的线索查明真相。

       店家当然也可以借鉴这样的法子，并且效果会好得多，也简单得多。出现问题之前和出现问题之后的数据逐行对照，自然而然就会知道究竟是哪里出现问题，这些问题的症结再通过上面的方法稍加分析，就可以确立真相。出现整个店铺数据大面积下滑这样的情况，虽然可以通过数据找到大部分的问题所在，但一些雪藏的因素并不能通过数据表现出来，我们需要利用更多的数据资源寻找问题的关键，甚至有的问题不会在店铺内部，需要结合类目、市场同时分析来找出问题所在。

       综上所述，商家在运营直通车的过程中，首先，可以优化运营思路，理清分析数据的逻辑层次。许多卖家担心的分析数据，总结发现问题，其实并没有想象中那么困难，只要掌握了其中的诀窍，把经验和策略合理运用，就可以准确地推测出问题所在，然后找出方法去解决它。