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電商運營如何做出一份電商數據報告?

來源:未知 編輯:小螞蟻站長 時間:2019-11-30 13:33:39 閱讀:

 

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01 日常性數據分析

1.流量相關數據:IP丶PV丶在線時間丶老用戶比例丶新用戶比例。

2. 訂單相關數據:總訂單丶有效訂單丶訂單有效率丶總銷售額丶客單價丶毛利率。

3. 轉化率相關數據:下單轉化率丶付款轉化率。

02 每周數據分析

用戶下單和付款不一定會在同一天完成,但一周的數據相對是精準的,所以我們把每周數據作為比對的參考對象,主要的用途在于,比對上周與上上周數據間的差別,運營做了某方面的工作,產品做出了某種調整,相對應的數據也會有一定的變化,如果沒有提高,說明方法有問題或者本身的問題并在與此。

1. 網站數據

IP丶PV丶平均瀏覽頁數丶在線時間丶訪問深度比率丶訪問時間比率。這是最基本的,每項數據提高都不容易,這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節,需要不斷去完善購物體驗。

2. 運營數據

總訂單丶有效訂單丶訂單有效率丶總銷售額丶客單價丶毛利潤丶毛利率丶下單轉化率丶付款轉化率丶退貨;每日數據匯總,每周的數據一定是穩定的,主要比對于上上周的數據,重點分析內部的工作,如產品引導丶定價策略丶促銷策略丶包郵策略等。

分析時大家思考三個問題:

1:對比數據,為什么訂單數減少了?但銷售額增加了?這是否是好事?

2:對比數據,為什么客單價提高了?但利潤率降低了?這是否是好事?

3:對比數據,能否做到:銷售額增長,利潤率提高,訂單數增加?

電商運營如何做出一份電商數據報告?

03 用戶分析

會員分析數據:會員總數丶所有會員購物比率(新會員,老會員)

1.會員復購率

2.轉化率

04 流量來源分析

流量分析是為運營和推廣部門指導發展方向的,除了關注轉化率,還有像瀏覽頁數丶在線時間,訪問深度等都是評估渠道價值的指標。

05 內容分析

主要的兩項指標:首頁裝修和寶貝詳情頁的購買率。

1.查看哪款產品的銷售差,哪個產品的銷售好,基本會說明有些問題,然后全體團隊重點討論,發現問題,給出意見,然后依次進行改進。

2. 首頁肯定要與熱點內容相符合,學會看新聞,學會看天氣,分析消費者最關注什么,喜歡什么產品丶查看同行店鋪的促銷手段極其裝修等等,從他人處學到精華,學會應用。

電商運營如何做出一份電商數據報告?

06 數據報告

什么是業務數據報告

業務報告是業務人員通過對大量數據的收集和分析,結合自身對業務的理解,說明現有業務的優勢與不足,并提出對于業務的合理優化建議,以期指導業務良性發展。業務報告不同于單純的數據報告,業務報告不可只是簡單的羅列數據,更多地還需要做到以下三點:

a.對業務的改進優化;

b.幫助業務發現機會;

c.創造新的商業價值。

90年代,美國沃爾瑪超市管理人員分析銷售數據時發現:在某些情況下,“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中。原來,當老公被老婆派去超市購買孩子尿布時,也會順便為自己

購買啤酒。商場干脆把兩種商品放在一起,竟然增加了銷量。

電商運營如何做出一份電商數據報告?

上例就是從日常數據中發現了一定規律,并對消費者的生活、購物習慣做出了合理推測,提出了業務優化建議并成功地獲得了業務的增長。

回到電商運營中來,小到店鋪,大到平臺,是一個道理;店鋪可以分析哪些商品更容易出現在一個訂單中,再將這些商品互相推薦互相引流,以及在店鋪頁中靠近展示等;平臺可以分析哪些類目的連單性更強,若女裝與女

鞋、家裝家具和家用電器的連單性較強,則可以考慮將兩個類目聯合起來共同策劃活動,若商品側允許還可策劃滿減、滿件等營銷,加深連帶,提升業績。

計算公式:女裝與女鞋兩個類目的連單性=既購買了女裝也購買了女鞋的用戶數/購買了女裝的全部用戶數。

2. 業務數據報告常用思維

以上是對業務數據報告的定義和簡單舉例,那么我們可以從什么角度來挖掘業務數據、優化現有業務呢?下面是四個常見的數據分析思路。

a.對比——對比分析就是把數據放在一個合理的參考系中,通過對比來說明問題。

一項業務有銷售總額、UV、轉化率等等指標,這些指標可以在一定程度上說明業務的進展情況,但是單獨的指標過于片面,缺乏實際性的指導意義。

例如一個電商banner廣告圖某天的點擊率是5%,我們并不能立即判斷出這個廣告圖的文案、引流商品、色調、風格等是否成功,而如果可以與相同位置其他時間的廣告圖來作對比,我們則能發現更多問題。

除此之外,可以對比的維度還有性別、年齡、地區、省份等等,以地區舉例,我們可以統計連衣裙這一類目在不同區域(華北、華中、華南、華西、華東)的訂單占比,從而得出連衣裙在XX地區更受歡迎(尤其是在換季季

節)的結論,再回到業務中去調整連衣裙在不同區域用戶中的曝光程度,讓流量能夠更加有效地利用起來,提升業績。

還有一項運用到對比思維的就是A/B test,比如測試產品改版的效果時,可以把用戶質量均勻地分成兩組來分別體驗未改版和改版后,通過兩組用戶的數據反饋來判斷產品改版是否成功。

b. 轉化

業務都是由層層的轉化得來的,我們做業務分析時要先梳理整個業務流程,把每個環節列清楚,然后計算分析各個環節的轉化率,思考如何提高每個環節的轉化率。

曝光UV→點擊UV→(店鋪點擊UV)→商詳UV→下單人數→支付人數

梳理好以上流程后,我們需要計算:曝光點擊率、商詳到達率、下單轉化率、支付轉化率等,再將各個環節的轉化率與其他活動頁的轉化率作對比,或是與這個活動頁前三日日均轉化率作對比,看數據是否偏高或偏低。

如果一個頁面的曝光UV低,可以考慮增加在站外的流量投放以及在站內申請更多資源。如果點擊率低,則可能是因為文案太弱、廣告圖不夠吸引用戶、或是資源本身質量較差等原因。

如果一個頁面的商詳到達率低,則應該考慮頁面結構是否合適、商品是否符合用戶喜好等,可根據數據反饋及時替換點擊效果差的商品,如果商詳到達率隨著時間的推移呈現逐漸減弱的趨勢,則應尋找一定的規律定期更

換頁面的商品排序。如果商品的購買轉化率低,則應該考慮商詳頁是否有可優化的空間,如在商詳頁主圖下方增加促銷氛圍圖,在商品信息位置增加促銷說明等。還有商品的付款率,如果低于正常值,建議賣家催單。

說到轉化,不得不提一下最近很火的抖音。這款app的路徑簡直是不能再短,打開app即可看到視頻,不用讓用戶陷入點擊點擊再點擊,才能找到自己想要的東西的糾結中。

c.公式

業務除了可以按轉化流程進行拆分,還可以從公式的角度來進行指標拆分。我們都知道,銷售總額=客單價*用戶數。所以,我們想要業績得到增長的話,就需要:

吸引更多的用戶;

從每一個用戶身上得到更多的錢。

淘寶的聚劃算,拼多多的拼團商品等,都是可以提升用戶數的玩法;滿減、買送、滿件折、滿一定金額后可參與抽獎等等,這些則是可以提升客單價的營銷方法。最終核心的業務指標,都可以通過合理拆分、分頭擊破來

實現。

d. 分類分析

分類分析是一個非常重要的手段,電商中常見的分類分析思路就是拆分類目。

平臺的銷售總額可以拆分成各一級類目的銷售總額,一級類目再拆成二級類目,二級類目再拆分到店鋪。

如果想要達到一個業務目標,可以按照平臺各類目的日常產出占比來計算各個類目應該承擔的業務目標,然后根據店鋪(或商品)的平均銷售(可拔高)來計算你的業務目標需要各類目提供多少店鋪(或商品)來支撐實現。這

樣以來,目標就會變得清晰可實現,且若最終結果出現偏差,也方便分析其中的原因。

以上,是我對于電商運營中的業務數據分析的思考。數據對業務有很大的指導意義,但當缺乏數據,或是數據在現階段并不具有足夠的參考價值時,我們也應該發揮自己的創新思維,不可畏首畏尾、不敢做出判斷。


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