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“最近的銷售數據，讓運營經理頭大了！”

小張是某電商平臺的運營經理，最近發現一個不妙的趨勢——銷售額連續三個月下降，最新一個月環比下降了 15%！一開始以為只是短期波動，但翻看了去年的數據后，他意識到事情可能沒那么簡單。到底是市場大環境變差了，還是自家出了問題？小張決定使用趨勢分析來摸清銷售額變化的底細。

趨勢分析是什么？

趨勢分析，說白了就是“觀察數據的走勢，看它是漲是跌，再想辦法解釋背后的原因?！边@就像是醫生給病人看體檢報告，血壓、血糖這些數據是升是降，能反映出健康狀況，銷售數據也是一樣的道理。

簡單來說，趨勢分析主要做以下幾項工作：

• 比較不同時期的數據，找出增長或下降的規律。
• 判斷變化是短期波動，還是長期趨勢。
• 結合歷史數據，預測未來可能的走勢

如何用趨勢分析找出銷售額下降的原因？

第一步

畫個趨勢圖，看看整體走勢

小張先把過去一年的銷售數據拉出來，繪制銷售額趨勢圖：

從上面的趨勢圖可以看到：

銷售額在 7 月達到高點，然后開始下滑。8月之后數據一直在下滑直到12月。小張確定，這不是短期波動，而是一個持續的下降趨勢。

第二步

拆解核心指標，找到下降的真正原因

銷售額可以拆解為以下三個核心指標：

銷售額=訪客數（UV）×轉化率×客單價

分別來看這三個指標的變化趨勢。

通過訪客數（UV）趨勢圖可知：訪客量穩定，問題不在流量

訪客數（UV）在 7月之后雖然略有下降，但基本保持穩定，整體保持在6月的訪客數附近，但銷售額并沒有保持在6月的銷售額水平上下。這說明銷售額下降并不是由于流量減少，更大可能是流量進來后沒有轉化為訂單。

因此，我們需要進一步查看轉化率的變化趨勢。

轉化率趨勢：下降明顯，

從轉換率趨勢圖可以看出，轉化率從7月的22%降低到了12月的13%，下降幅度達到9%。這說明，盡管訪客數有所減少，但影響銷售額的主要因素是轉化率的大幅下降。

那么，是什么導致轉化率下降？我們需要進一步分析轉化率的細分維度，例如：

• 流量來源：是否某些渠道的轉化率下降？

• 用戶類型：新用戶 vs. 老用戶，誰的轉化率下降更多？

第三步

進一步深挖，找出影響轉化率的具體因素

1、先看流量來源

流量來源分析結論：付費流量轉化率下降

從圖表可以看到：

自然流量轉化率基本保持穩定，說明老用戶或者主動搜索進來的用戶行為沒有太大變化。

付費流量轉化率下降明顯，這說明：付費流量的質量下降，可能是投放渠道的用戶精準度變差；付費廣告可能吸引了很多低意向用戶，導致他們訪問但沒有購買。

**關鍵結論：銷售額下降的部分原因是廣告投放的流量質量變差，帶來的用戶不精準，導致轉化率下降。

2、細分用戶類型，查看新老用戶的轉化率

新老用戶分析結論：新用戶轉化率下降明顯

從圖表可以看出：

老用戶轉化率基本保持穩定，說明老客戶的購買習慣沒有太大變化。

新用戶轉化率明顯下降，說明：近期獲取的新用戶質量較低，他們進入網站但沒有完成購買；新用戶的引導或促銷力度可能不足，導致他們流失。

關鍵結論：銷售額下降的另一個重要原因是新用戶的轉化率下降，說明近期的營銷策略可能未能有效吸引高質量用戶，或用戶進入后缺少足夠的購買激勵。

第四步

趨勢預測，未來會發生什么？

接下來，小張預測了未來兩個月的銷售額，如果不采取任何措施，是否還會繼續下降？

使用時間序列回歸模型（ARIMA模型）預測未來兩個的銷售額數據分別為93.55萬元和92.67萬元，即如果不調整策略，銷售額可能繼續下降，意味著如果不采取優化措施，銷售額還會繼續下滑。

第五步

優化策略，如何改善銷售？

根據上述情況，小張提出可以采取的優化措施：

**針對“付費流量質量下降” **

• 重新評估廣告投放渠道，篩選高質量用戶群體。
• 采用更精準的投放策略，提高用戶匹配度。

**針對“新用戶轉化率下降” **

• 增強新用戶引導，如提供首單優惠、限時折扣。
• 增強營銷自動化，定向推送個性化促銷信息。

**針對“整體轉化率下降” **

• 優化商品詳情頁，提高商品吸引力。
• 提供更好的支付方式，簡化結算流程，提高購買轉化。

綜上，趨勢分析可以幫助快速識別業務變化，找到問題根源，并做出精準預測。結合趨勢圖表，可以更直觀地發現問題，而不是憑感覺猜測。通過合理的優化策略，可以改善銷售趨勢，避免損失繼續擴大。

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