一、逻辑树分析法
逻辑树方法又称问题树、演绎树或分解树，是将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。
通过逻辑树方法从一个问题分解出若干个子问题，并从子问题进行扩展，逐层分解，最后将问题落地到可执行操作。
需要注意的是，在对问题点进行罗列时，务必将所有涉及的问题考虑全面;其次问题之间如果存在关联，务必标出，以便于在执行过程中的效果控制，例如付费流量占比的提升会影响淘内免费流量，但是付费流量与免费流量都是两个相互独立的问题;最后，问题罗列不要重复，避免出现重复操作，例如第三方活动平台流量会同时出现在付费流量-淘宝客以及其他两个流量入口，如出现该情况，则选择占比较大的为流量来源。
二、矩阵关联分析法
关联矩阵法是常用的系统综合评价法，它主要是用矩阵形式来表示每个替代方案有关评价指标及其重要度和方案关于具体指标的价值评定量之间的关系。
三、对比分析法
对比分析法是将两个或两个以上的数据进行比较，分析其中的差异，从而揭示这些事物所代表的发展变化情况和规律性。
影响店铺业绩诊断的的关键因素有哪些呢?
1、客流量
所谓的客流量指的是以店铺地址为准，在一定的的时间内经过店铺的人数，并且这个人数属于我们的目标消费群体。在这边要特别提醒一点，客流量不同于人流量，人流量指的是包含那些不属于我们目标消费的顾客。
2、进店率
所谓的进店量指的是进入店铺的总人数，进店率=进店人数/客流量*100%，进店率可以直接反应出店铺氛围营造的好坏，如果营造好了，那进店率就会比较高，如果营造地一般，那进店率就会比较低。现在市场上很多快消品的进店率普遍都会比较高，而中高端服饰的进店率普遍偏低，因为消费者群体已经被限定了。
3、体验率
所谓的体验率就是顾客在店铺里面体验产品的概率，体验率=体验人数/进店总人数。
4、成交率
所谓的成交率就是成交人数的比例，成交率=成交人数/进店人数
5、连单率
所谓的连单率顾客购买两件及两件以上的人数占统计时间成交总人数的比例，连单率=消费两件及两件以上的人数/成交总人数
6、回头率
所谓的回头率是指顾客再次进店消费的比例，通过这个数据可以直观反应出店铺业绩的构成占比，现在很多公司都在提倡vip，如果一家门店注重发展vip，那回头率普遍会偏高。
淘宝店铺诊断功能是对提升店铺效益有很大帮助作用的，通过以上三种科学的数据分析方式，找出问题关键，并作出及时调整!
