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     整個移動互聯網群體的爆發性增長是我們看得見的趨勢。在2013年剛剛過去的淘寶雙十一的代表性無線數據:當天支付寶手機支付筆數4518萬筆，手機支付金額高達113億元,占當天總交易的32%，而在2012年雙十一的無線手機支付金額僅為9.4億元(只占當天總交易的5%), 從這個數據來看,無線的市場份額一年時間已經增長了5倍多。
    無線流量份額如何擴大？
    從兩方面來考慮，一方面是利用PC上的延續性，一方面是把握和PC的差異性。我們分析數據發現，相當一部分的買家會在PC上瀏覽一個寶貝后，在手機端也反復瀏覽，最終購買;這樣的延續性，對于咱們來說，可以通過PC端引入的流量，對其進行收藏和加入購物車的引導，那樣即使PC上沒有下單，無線端再次返回瀏覽轉化的可能性依然存在；
    其差異性也是非常明顯的： 時間上：無線上購物行為的時間更加碎片化，訪問時間分布和PC較大差異，比如在無線上大部分類目在晚上9點之后都有一個訪問高峰； 性別上：PC上女性用戶比男性多，但無線上女性用戶的占比更高了（賣家商品若是針對女性群體的，可以堅信機會更大；針對的是不分性別針對的商品的話，也可以考慮在手機端寶貝描述上下點功夫,考慮如何吸引女性用戶購買） 類目上：比如服裝配飾類手機端上成交比率更高（這個說明賣家可以推無線引流款寶貝的時候選擇店鋪里相對低廉的商品，減少買家的決策成本）
    怎么樣通過數據分析店鋪的問題？
    發現店鋪經營問題的最有效辦法就是查看店鋪經營數據。 但是，怎么看數據，看哪些數據，這個是最核心的。 發現店鋪問題，其實無線和PC類似，流量（也就是訪客數）、轉化（主要是支付轉化率）是兩個必須要關心的核心數據。
    當然，無線端也有一些數據需要特別關注，比如“收藏”和“加入購物車”這些店鋪經營的重點過程指標。
    一般來說，可以通過兩個角度來看數據。第一個角度，是查看自己的數據。第二個角度，是通過和同行比較?？磾祿枰蓽\入深，由粗到細，舉個例子：
    1.自己的流量下跌了，拆分為是PC的流量下跌了，還是無線的流量下跌了？
    2.比如，無線的流量下跌非常明顯，接下來首先和同行進行對比，看行業是否下跌？
    3.如果行業下跌不明顯或反而上漲，那就可以定位為自己的問題
    4.進一步對自己無線端的流量數據進行分解，查看是哪個渠道的流量下跌最明顯，這個時候就可以往對應的渠道進行發力；
    5.和轉化不同，流量數據比較特殊的是，往往渠道越多，流量越大，所以如果單純從流量大小角度考慮，可以進一步參考同行的引流模式，拓展引流渠道。（來源：南陽市桐柏縣商務之窗）