电商数据分析模型

2020-10-20 09:47
发布人:和记娱乐
来源:h88平台官网
        

  明年我们的运营部,将逐步实现运营数据化,以数据为指导思想,来发现问题,解决问题,逐步使我们的运营工作稳健的上一个又一个台阶。

  WEB版数据分析系统(有些公司用进销存软件),所以常规性的销售额、利润、利润率,都是可以通过系统实现的。

  2.因为直接与商城后台对接,库存管理都已经做进去了,分析数据时候,后台的原始数据都有,设定好各项公式,想要的结果都出来了,这样实现比用软件效率更好,且可以根据各自的需求灵活开发。

  3.由于会出现用户今日下单,明日付款,所以订单有效率、销售额、率、客单价会动态变化,靠EXCEL基本是做不来,所以灵活对接系统非常重要,如果没有,也可以参考这方面的需求去开发。

  用户下单和付款不一定会在同一天完成,但一周的数据相对是精准的,所以我们把每周数据作为比对的参考对象,主要的用途在于,比对上周与上上周数据间的差别,运营做了某方面的工作,产品做出了某种调整,相对应的数据也会有一定的变化,如果没有提高,说明方法有问题或者本身的问题并在与此。1.网站使用率:IP、

  这是最基本的,每项数据提高都不容易,这意味着要不断改进每一个发现问题的细节,不断去完善购物体验。来说明下重要的数据指标:1.1跳出率:跳出率高绝不是好事,但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验,在一些推广活动或投放大广告时,跳出率都会很高,跳出率高可能意味着人群不精准,或者广告与访问内容有巨大的差别,或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面,如果跳出率高于

  /总来访者,意味着网站吸引力,以及会员忠诚度,如果在流量稳定的情况下,此数据相对高一些会比较高,太高则说明新用户开发的太少,太低则说明用户的忠诚度太差,复购率也不会高。1.3访问深度比率=访问超过11页的用户/总的访问数,访问时间比率

  =访问时间在10分钟以上的用户数/总用户数,这两项指标代表网站内容吸引力,数据比率越高越好。2.运营数据:总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单率、付款率、退货率;每日数据汇总,每周的数据一定是稳定的,主要比对于上上周的数据,重点指导运营内部的工作,如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。2.1比对数据,为什么订单数减少了?但销售额增加了?这是否是好事?

  概括性分析会员购物状态,重点在于本周新增了多少会员,新增会员购物比率是否高于总体水平。如果你的注册会员购物比率很高,那引导新会员注册不失为提高销售额的好方法。

  次购物比例、4次购物比例、5次购物比例、6次购物比例;1.2率是体现的是B2C的购物流程、用户体验是否有好,可以叫外功,复购率则体现B2C整体的竞争力,绝对是内功,这包括知名度、口碑、客户服务、包装、发货单等每个细节,好的B2C

  复购率能做到90%,没有复购率的B2C绝对没有任何前途,所以这也能够理解为什么很多B2C愿意花大钱去投门户广告,为了就是获取用户的第一次购买,从而获得长期的重复购买。但某些B2C购物体验做的不好,花大钱砸广告,这纯属烧钱行为。所以我觉得运营的核心工作,一方面是做外功,提高率,获取消费者第一次购买行为,另外一方面就是做内功,提高复购率,B2C根本也就在重复购买。所以B2C是个综合学科,做好每门功课真是不容易,不过也就是依靠每个细节,才奠定了B2C

  发展的基石。中国的B2C是幸运的,因为中国的消费者很宽容,你我一次,我可能还会原谅你,说实话给消费者选择的空间也并不是那么多,但随着新崛起B2C的成长,对服务的关注与投入,我相信未来的B2C

  会是个服务行业,而不是搬运工。第四项:流量来源分析我们用的是GoogleAnalytics,统计的数据比较详细,流量来源分析我觉得最重要的意义是:

  IP代表着力度,率代表着效果;2.发掘有效,率的数据让我们很清晰的了解什么样的渠道效果好,那么以此类推,同样的营销方式,用在同类的渠道上,效果差不到哪去,

  BD或广告就可以去开发同类的合作渠道,复制成功经验。流量分析是为运营和推广部门指导方向的,除了关注率,还有像浏览页数、在线时间,都是评估渠道价值的指标。

  检查身体,哪里的退出率高,基本会说明有些问题,重点关注登录、注册、购物车、用户中心,这些是最基础的,但也是最关键的。一般我会列出

  TOP20退出率页面,然后运营部会重点讨论为什么,然后依次进行改进,不过我们今年做的很粗旷,做得也不是很好,来年重点完善。

  2.热点内容这部分是用来指导运营工作的,消费者最关注什么,什么产品、分类、品牌点击最高,这些数据在新的运营工作中做重点引导,推荐消费者最关注的品牌、促销最关注的商品等等。第六项:商品销售分析这部分是内部数据,根据每周、每月的销售详情,了解经营状况,做出未来销售趋势的判断,这部分数据模型还在规划中,每家的情况都不同,所以这里就不做说明了。

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