1、流量比例：一句話解讀，均衡比例，維持店鋪健康發展。淘寶目前的流量來源大致分為兩種，一種是來自寶貝標題的SEO優化、用戶收藏夾、老客戶回訪等途徑的免費流量，另一種是來自直通車、鑽展、硬廣等付費流量。對於一個店鋪而言，維持各項流量比例的均衡，對於店鋪健康發展是大有裨益的，如果是一家新開的店鋪，前期往往免費流量很少甚至沒有，那麼想讓店鋪快速起步，就需要引入很大一部分的付費流量，有些店鋪前期的付費流量佔比達到90%以上；而隨著銷量的提升和老客戶的積累，慢慢的店鋪會有一定比例的免費流量，這個時候付費流量的比例才會下降。一般而言，新起步的店鋪，商業流量佔比可能會高一些，70%甚至更高都是可以接受的，因為起步階段在所難免；而店鋪發展中期，這個比例慢慢下降到50%左右；而到了成熟期，擁有30%的商業流量比例相對而言是比較健康的。
2、平均訪問深度：一句話解讀，更多瀏覽，創造更多銷售機會。平局訪問深度即用戶平均每次連續瀏覽的店鋪頁面數，相對於單純追求PV和UV的絕對值大小，這二者的比例關係有時也顯得非常重要。訪問深度對於一家店鋪而言，是一個相對比較重要的數據指標，尤其是女裝等服飾類、母嬰類店鋪，如果訪問深度低，很難有比較高的店鋪轉化率。與線下店面用戶瀏覽行為類似，想象一個用戶在逛一家服裝店，她看到的衣服越多，相對而言購買的可能性越大。如果她進入店鋪只看見了一件衣服，那麼除非這件衣服她特別喜歡，否則就沒有下單購買的可能。同樣，店鋪裡訪問深度的數據也很大程度上影響著用戶購買的可能性，用戶看過的寶貝數量越多，購買概率越大。
4、退款率：退貨對於一些店鋪的打擊是致命的，有很多上過大型活動之後店鋪突然就死掉了，很大一部分原因都是被大量用戶退回之前所銷售出去的商品所造成的。所以，退款率不單單是售後部門的事情，更應該將這個指標作為運營部門一個要經常關注的數據進行深入分析和改進，對於退款率的改進，首先從對退款率分析開始。分析退款率，可以從兩個方面入手，一個是分析高退款率的商品，另一個是分析高退款率的理由，除此之外，還可以著手分析造成用戶退款的原因。
5、跳失率：跳失率即客戶通過相應入口進入，只訪問了一個頁面就離開的訪問次數佔該入口總訪問次數的比例。針對單品跳失率而言，就是用戶從相應入口進入，只訪問了當前寶貝頁面就離開的人數佔總訪問人數的比例。如產品本身的吸引力，包括產品的款式、價格、外觀、評價內容、描述等不夠吸引人，到訪的客戶對當前商品不感興趣，而且沒有其他感興趣的產品，於是造成跳失率升高。又或者是流量質量問題，如引流不精準，用戶群體與商品的契合度低，也容易引起跳失率提高。優化跳失率，可以先從跳失率高的商品入手，另外要把控流量來源，做到精準引流，無價值的流量反倒會對店鋪造成負面的影響，不要也罷；接著可以重點優化寶貝描述的前三屏及最後一屏，因為這些地方是容易引發跳失的節點。在頁面底部加上返回首頁的鏈接，或者推薦其他商品，也是一個降低跳失率的好方法。
7、轉化率：轉化率即所有到達當前商品併產生購買行為的人數佔所有訪問當前商品人數的比例。毫無疑問，轉化率已經取代流量大小成為電商朋友們最為關心的數據指標。因為流量終歸是有限的，如何把有限的流量更加充分的利用好，才是各家電商內功實力的真正比拼。轉化率和店鋪很多因素相關，譬如寶貝的款式、寶貝的價格、寶貝詳情的視覺吸引力、還有客服的銷售技巧，還有流量的精準度、寶貝的歷史評價、店鋪的DSR評分等等，由很多方面因素構成，所以分析轉化率要進行排比的方法進行，找到轉化率低的根源，然後對症下藥，從而提高整體店鋪的轉化率。
天貓店鋪數據解讀，無疑是店鋪運營的重要核心，電商相比線下企業擁有著無可比擬的先天優勢，那就是電商對一切活動都可以數據化，良好的數據分析與解讀能力對於店鋪日常運營、廣告投放、績效考核等具有重大意義。目前淘寶有很多數據類產品，官方出品比較常用的如生意參謀、數據魔方、生意經等。店鋪在實際運營過程中會產生大量數據，不僅僅包括流量數據、銷售數據、還有客戶來源地、客服回覆、成交轉化率等數據，所有這些數據都是有用的，但不一定每個數據對店鋪的營銷都重要。所以，在時間和精力有限的情況下，選擇店鋪核心數據進行解析，無疑會大量節約我們的時間，而對於重要數據的把握，則可以保證我們從這些數據中獲取對店鋪運營有重要影響的信息，幫助我們進行下一步做決策，就好像醫生給病人看病一樣，一定要找準病根才能夠藥到病除，運營店鋪也一樣，每個店鋪在日常運營中都多少會存在大大小小的問題，我們同樣要學會通過數據診斷分析出店鋪的癥結所在，然後制定改善方案，讓店鋪的各項指標更健康，店鋪的銷售業績和利潤更好。