“wish数据”
wish数据如何分析，如何从大批量的wish数据中提取关键信息，运用到自己的店铺营销策略中，专题为你详细解答wish数据的潜在价值
wish物流渠道的数据介绍
物流环节作为商品离开商户的最后一个环节，需要衔接物流商、公司采购部门、财务部门，同时也要做好仓库管理，所以物流的数据分为四个主要部分，下面介绍关于物流渠道的数据。
2022/04/07
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wish平台退款表现数据如何分析？
wish平台退款表现数据是从另外的时间维度来统计退款率的，此项数据对店铺流量和单品流量有着直接的影响，即单周内销售越多退款越少，就会有越好的流量表现。
2022/04/07
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wish用户服务表现类数据怎么分析？
用户服务表现类数据，主要反应账户30天、63~93天退款情况，以及处理客户邮件的情况，其中63~93天退款率能直接影响产品单品的销售，也影响店铺是否能够被评选为诚信店铺。
2022/04/07
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wish评分数据怎么优化？
评分数据是对店铺首页数据中平均订单评级更加详细的分类统计，每周总计评分以周为单位分别统计店铺和产品的评级情况，通常当低店铺评分的占比较低，但是低产品评分的百分比较高时，应该是某个批次的单品出现了质量、尺寸、描述、物流等方面的问题。
2022/04/07
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wish销售业绩怎么分析？
销售业绩这一项数据可以非常直观地展示出一个店铺在某段时间内的表现。店铺总览数据，展示的是店铺的运营状况，可以看到该店铺在特定日期范围(以周为单位)内的流量(产品浏览数)、点击转化率(“购买”按钮点击率)、结账转化率，以及成交金额等核心数据。
2022/04/07
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wish数据分析维度
常见的店铺数据分析维度有哪些呢？产品概述、销售业绩、用户服务表现、销售图表这几项对于产品和销售端比较重要，评分表现、物流表现、退款表现、用户反馈、仿品率表现这几项对于运营是很重要的数据指标，用户服务图表则便于数据的对比。
2022/04/06
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