數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)筆記之電商數(shù)據(jù)分析（京東APP）

時間：2023-03-15 21:48:02 | 來源：電子商務(wù)

時間：2023-03-15 21:48:02 來源：電子商務(wù)

用戶視角看京東APP

在大多數(shù)用戶眼中，京東APP主要分為“搜索、banner區(qū)、十宮格分類導(dǎo)航、秒殺（個性化推薦）、首頁推薦feeds流、底部導(dǎo)航” 。并且多數(shù)用戶在使用京東購買商品時，更具有指向性，多數(shù)流量會集中在“搜索”功能內(nèi)。

分析師視角看京東APP

作為分析師或產(chǎn)品經(jīng)理，應(yīng)該要深入并且有層次性的去看這個APP數(shù)據(jù)，有三個問題需要思考：

①引流（場）：首頁作為最大的帶量位，分發(fā)效率怎么評估；

②漏斗（貨）：北極星指標(biāo)交易額只是一個數(shù)字，更加重要的是理解這個數(shù)字轉(zhuǎn)化的過程；

③用戶（人）：作為一款非常成熟的APP，老用戶相對比較穩(wěn)定，但新用戶獲取應(yīng)該怎么優(yōu)化；

其中引流是對整個APP整體的分析，漏斗是對核心路徑的分析，用戶是對產(chǎn)品的當(dāng)前痛點(diǎn)進(jìn)行分析。接下來將從幾個方面來具體說一下，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

1.分發(fā)效率評估

平時除了要關(guān)注日活、留存、滲透率這些常規(guī)指標(biāo)外，更加重要的是找到一些能夠反饋產(chǎn)品問題的指標(biāo)，如CTR、人均訪問頁面數(shù)。

CTR：點(diǎn)擊UV（進(jìn)入首頁后點(diǎn)擊了首頁某個坑位）/曝光UV（點(diǎn)擊APP進(jìn)入首頁即為曝光），該指標(biāo)反應(yīng)用戶對產(chǎn)品的點(diǎn)擊欲望。非常重要，只有點(diǎn)擊才能產(chǎn)生交易，如果較小，首頁問題較大；

人均訪問（點(diǎn)擊）頁面數(shù)：總訪問頁面數(shù)（PV）/總訪問UV，只有多訪問頁面，才可能產(chǎn)生交易；

而圍繞這兩個指標(biāo)，按照維度拆解方法，可以發(fā)現(xiàn)更多問題，比如CTR突然低了，那么是所有坑位的CTR均低還是個別引起。

分發(fā)效率舉例：人均訪問頁面數(shù)

在整個京東首頁里，搜索的分發(fā)能力最強(qiáng)；618活動主要影響的是搜索這個坑位，因此在活動期間，要把資源和人力都往這塊投入；

分發(fā)效率總結(jié)

基于日活、留存、滲透、分發(fā)效率，基本上就能夠?qū)PP的整體數(shù)據(jù)有個大概了解，作為一名分析師，除了要把自己負(fù)責(zé)的產(chǎn)品做好外，更重要的是不要設(shè)定邊界，主動去了解整體數(shù)據(jù)，在這個過程中，你還需要根據(jù)產(chǎn)品的大盤數(shù)據(jù)做對比分析。一定要找到業(yè)務(wù)功能與產(chǎn)品核心指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性，量化數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析。辟如：

①該產(chǎn)品功能確實(shí)很好的帶來了大盤的提升；

②該產(chǎn)品只是在搶大盤的流量；

③該產(chǎn)品部分搶大盤流量，部分提升，那么提升度到底多少；

2.漏斗模型

背景：了解完整體數(shù)據(jù)后，肯定要看具體細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，雖然整個APP坑位很多，但一切都是圍繞交易額這個目標(biāo)，而電商交易額的本質(zhì)是轉(zhuǎn)化率，所以任何一個坑位都繞不開漏斗模型。在所有的坑位中，搜索是最大的一個流量入口，因此以搜索為例。

漏斗模型的每層影響因素

各界面的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)



舉例- 收銀臺支付轉(zhuǎn)化分析

漏斗模型總結(jié)

應(yīng)該說電商的大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析都會跟漏斗有關(guān)，除經(jīng)驗(yàn)之外，更加重要的是對產(chǎn)品本身的多多體驗(yàn)，以及對競品的學(xué)習(xí)，要始終保持好奇心。也只有這樣，才能慢慢關(guān)注其他人關(guān)注不到的點(diǎn)，而這些是培養(yǎng)良好圍觀體感的重要一步。

3.新用戶策略分析（新人優(yōu)惠券）

背景：作為一款非常成熟，在一線城市有很多忠實(shí)用的APP，單簽在用戶體量上與手淘相差仍然較大，因此我們會看到京東與各方APP戰(zhàn)略合作，共同拉新。

新用戶優(yōu)惠券策略思考

1.邏輯性：作為一名新用戶，對于任何APP都是陌生的，第一感覺就是先瀏覽，給用戶發(fā)優(yōu)惠券固然能提升用戶的首日消費(fèi)概率，用戶的第一心智是逛逛，結(jié)果你引導(dǎo)用戶去注冊，這在用戶視角上有點(diǎn)不通，點(diǎn)擊率必然不會很高；

2.優(yōu)惠券分發(fā)：首頁曝光的是6元京東支付券和35元品類券，而在188元禮包里面實(shí)際上有8元運(yùn)費(fèi)券、40元電子文娛券、20元超市券。對于一名新用戶，京東支付就很陌生。35元全品類券需要消費(fèi)500元才能使用，要求有點(diǎn)高，是否可以做兩點(diǎn)優(yōu)化：

• 在首頁優(yōu)惠券曝光上，把6元京東支付券替換為每個用戶都知道并且在意的8元運(yùn)費(fèi)券；
• 京東本身的住用戶群體是電子，所以用40元電子文娛券去替換35元全品類券，一方面是優(yōu)惠更大，另一方面會讓用戶有一定驚喜感，當(dāng)然更好的是在優(yōu)惠券推薦時也加入個性化；

3.文案：第二幅圖片除了優(yōu)惠券占用了中間坑位外，上下位置均沒有有效內(nèi)容，可以增加更多曝光坑位；植入識別度高的文字：“可用”換成“立減”（可用是描述性詞匯，立減是動詞性詞匯）；

新用戶分析建議

新用戶與老用戶相比，由于對APP不熟悉，因此在漏斗緩解，可能會有幾個特征：

• 用戶行為較為離散化，數(shù)據(jù)上可能有幾個主要漏斗；
• 在某個環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率遠(yuǎn)比老用戶低；
• 新用戶當(dāng)天以逛為主，不下單，過一定時間段后再下單。

數(shù)據(jù)分析能做的就是：把自己當(dāng)做一個新用戶去體驗(yàn)各種路徑，并對異常漏斗進(jìn)行圍堵拆解（比如，是不是某個渠道的新用戶轉(zhuǎn)化率低引起整體低）。