每天忙到深夜却好像什么都没推进，问题往往不在勤快程度，而在哪些活没有交给工具。本文讲清工具化思维针对的是哪类问题、哪些环节重复度最高、哪些活必须自己做，以及从哪一件事开始试、怎么判断值不值得做。

后台只告诉你结果，埋点告诉你过程。买家在哪一张图停下、加到购物车又放下、进结算页又退出，这些动作后台看不到。本文讲清埋点能补什么、有哪些类型、关键节点怎么设、怎么和后台数据互相印证。

每次统计都要从头搭表，字段忽多忽少，两次数据还对不上，这是很多店铺的日常。本文讲清固定模板该包含哪些字段、数据怎么自动进来、怎么让团队填得下去，并给出一份可直接照抄的字段清单。

数据会议开成朗读会，是最常见也最浪费时间的做法。本文讲清会议要解决什么、会前准备哪几样材料、会上只看哪几个数、怎么避免变成汇报、结论怎么落地，并给出一份可以直接照搬的固定议程。

数据每天都在看，店铺却没有变化，问题多半出在看完之后那一步。本文讲清从数据到动作中间断了什么、结论怎么写才有人执行、负责人怎么定、改后怎么回看，并给出一份可以直接照抄的待办格式。

自然流量和付费流量混在一起算转化率，会掩盖真实的经营状况。本文讲清为什么要分开看、两部分怎么区分、各渠道转化率差多少算正常、混合统计会隐藏什么，以及分开之后策略怎么调整。

订单里有真有假，混在一起算会造成误判。本文讲清虚假订单和真实订单在数据上的差别、从哪些字段能看出来、转化节奏有哪些特征、买家行为怎么分辨，以及自查和处理的具体做法。

数据可信度是分析的前提，前提错了后面全错。本文讲清哪些数据最容易被做假、虚假数据会露出哪些痕迹、怎么从数字里看出异常、竞品数据怎么判断真假，以及怎么建立自己的数据信任度。

把不同商品、不同买家、不同渠道的数据混在一起算平均，结论往往和真实情况相反。本文讲清为什么要分层、按什么维度分层、商品和买家怎么分、分层之后怎么对比，以及拆得太细会带来什么问题。

两个指标一起涨一起跌，很容易被当成因果，但真正的原因往往是第三个因素在起作用。本文讲清相关和因果的差别、常见的假相关有哪些、怎么验证两个指标的真实关系，以及变量太多时怎么控制干扰。