b.加购率在**%以上产品 ， 访问深度比较高 。
c.目前店铺价格段分层和产品停留时间对于访问深度影响不大 ， 暂时可以忽略 。
根据上面找到相对应的满足条件的产品 ， 在结合产品自身的特性 ， 做好对应的关联产品规划 。
7.我们可以通过日常的反馈数据（结合对于不同活动力度对于数据表现的观察） ， 我们可以对于预热期的表现以及活动期产品的转化情况做好预估 ， 从而给与商品储备做好详细规划 。
以上分析思路中 ， 有很多小点 ， 因为案例本身限制 ， 实则很多点都可以去做更多的数据研究出当中的规律 ， 而本案例因数据案例较小 ， 难做出稳定性的规律分析 ， 希望大家能够在数据化运营探索更多的数据运用驱动决策运营 ， 共同探索 ， 谢谢！
作者：宁静 ， 8年电商数据化运营经验 ， 主要研究市场 ， 商品 ， 店铺运营等方面数据分析决策 ， 欢迎交流q380654381（备注：）
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