運營店鋪看店鋪排行、人群畫像、支付偏好、屬性偏好、競品核心數據情況、分析自己的店鋪等數據。1、店鋪排行：直接找到對標店鋪或者競品店鋪的排名情況，成交指數、搜索人氣、UV價值等重要信息。2、人群畫像：在客群占比中圈定我們店鋪的核心人群，以匹配店鋪風格。
運營店鋪的時候都看什麽數據？
1、店鋪排行
行業排名的重要板塊就是市場排行，市場排行信息量較大，可以直接找到對標店鋪或者競品店鋪的排名情況，成交指數、搜索人氣、UV價值等重要信息。
我們可以把這些數據作為運營目標或分析出排名靠前的店鋪類型。
2、人群畫像
可以在客群占比中圈定我們店鋪的核心人群，以匹配店鋪風格。結合核心年齡層最顯著的特點，反饋產品定位。
3、支付偏好
根據行業類目價格偏好和競店的實際數據表現，得出可以參考的我們店鋪的價格帶。
以此來定義店內的產品布局也是比較科學的，而其他的價格區間就不建議介入了。
4、屬性偏好
屬性偏好是對我們產品特質的壹種分析、矯正；我們可以利用熱門屬性排名來自行檢視產品於這些
屬性的匹配度，有沒有問題，有沒有改進的空間，有沒有競爭力等等細節。
以上這些數據主要是評估自身產品的調性、定位、定價是否匹配人群特征。
我們根據這些特征可以重新調整、糾偏，做產品視覺、產品調性調整，這將會極大提高產品競爭力。
5、競品核心數據情況
可以通過市場洞察的競爭板塊獲取初步的指數數據，包括核心流量來源、結構、轉化情況、競品sku銷量數據等。
這可以分析競爭對手的具體流量結構及流量渠道來源，從而了解他們的運營思路。比如某店的主要流量來源為超級推薦、直通車、手淘、品銷寶、直播等。
6、分析自己的店鋪
詳細的日間數據包括：訪客數、銷售額、轉化率、支付件數、客單價、收藏加購的等。
依托這些核心數據，可以進行更細粒度的產品監控，以及做店鋪日常運營規劃。
數據是店鋪問題診斷的基礎，當我們的店鋪出現問題，比如說流量下滑、轉化率下滑，這肯定是有原因的。
通過數據分析問題，可以不斷對產品、圖片、關鍵詞等進行優化，獲得比較理想的結果。