電商行業(yè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

時(shí)間：2023-03-15 22:32:02 | 來(lái)源：電子商務(wù)

時(shí)間：2023-03-15 22:32:02 來(lái)源：電子商務(wù)

在2018年的今天，互聯(lián)網(wǎng)紅利慢慢褪去，中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)也并不像前幾年一樣像一片處女地一樣，所以出現(xiàn)了精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，隨著產(chǎn)品功能的增多和用戶的增多，用戶需求的多樣化和產(chǎn)品服務(wù)的多樣化之間就存在了匹配和不匹配，選擇與不選擇，喜歡與不喜歡之間的矛盾，新用戶的選擇，老用戶的活躍、流失就帶來(lái)了各種各樣的原因。而精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)就是通過(guò)用戶分群，對(duì)不同需求的用戶匹配不同的服務(wù)和內(nèi)容，從而滿足其個(gè)性化的需求，從而更好的完成運(yùn)營(yíng)中拉新、促活和激活的工作。對(duì)于任何行業(yè)來(lái)說(shuō)，獲取、整理、分析數(shù)據(jù)都已經(jīng)成為了必須的步驟。但是各個(gè)行業(yè)由于行業(yè)特征不同，需要關(guān)注的數(shù)據(jù)種類也不一樣，現(xiàn)今電商發(fā)展的十分火熱，而很多電商的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)缺少精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)和意識(shí)，但是電商運(yùn)營(yíng)正在成為電商自身增長(zhǎng)越來(lái)越重要的因素。那么，電商行業(yè)需要分析哪些數(shù)據(jù)呢？

營(yíng)銷數(shù)據(jù)：營(yíng)銷費(fèi)用、用戶數(shù)量、人均費(fèi)用、營(yíng)銷到達(dá)率

流量數(shù)據(jù)：瀏覽量（PV）、訪客數(shù)（UV）、登錄時(shí)間、在線時(shí)長(zhǎng)、跳出率

用戶數(shù)據(jù)：用戶姓名、出生日期、性別、地區(qū)、手機(jī)號(hào)等信息

交易數(shù)據(jù)：交易金額、交易數(shù)量、交易人數(shù)、交易商品、交易場(chǎng)所、交易時(shí)間等

行業(yè)數(shù)據(jù)：店鋪排名、關(guān)鍵字、粉絲數(shù)、信譽(yù)度等

重點(diǎn)分析指標(biāo)：

1.流量指標(biāo)：

瀏覽量（PV）:頁(yè)面瀏覽量；用戶每1次對(duì)網(wǎng)站中的每個(gè)網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)均被記錄1次。用戶對(duì)同一頁(yè)面的多次訪問(wèn)，訪問(wèn)量累計(jì)。

訪客數(shù)（UV）:指訪問(wèn)某個(gè)站點(diǎn)或點(diǎn)擊某條新聞的不同IP地址的人數(shù)。電商習(xí)慣分為新訪客和回訪客

跳出率：只瀏覽了一個(gè)頁(yè)面就離開(kāi)的PV除以這個(gè)頁(yè)面總的PV，包含首頁(yè)跳出率、關(guān)鍵頁(yè)跳出率、具體產(chǎn)品頁(yè)面跳出率等。

2.轉(zhuǎn)化指標(biāo):

轉(zhuǎn)化率：進(jìn)行了相關(guān)動(dòng)作的訪問(wèn)量除以總訪問(wèn)量，包括注冊(cè)轉(zhuǎn)化率、客服轉(zhuǎn)化率、收藏轉(zhuǎn)化率、添加轉(zhuǎn)化率、成交轉(zhuǎn)化率

渠道轉(zhuǎn)化率：某渠道付費(fèi)的用戶除以這個(gè)渠道所有的用戶，一般分為PC和移動(dòng)端

事件轉(zhuǎn)化率：某事件付費(fèi)的用戶除以這個(gè)時(shí)間帶來(lái)的所有用戶 ，一般為某些線上線下廣告

3.運(yùn)營(yíng)指標(biāo)：

成交指標(biāo)：成交金額、數(shù)量、用戶數(shù)

訂單指標(biāo)：訂單金額、數(shù)量、用戶數(shù)、有效（無(wú)效）訂單

退貨指標(biāo)：退貨金額、數(shù)量、用戶數(shù)

效率指標(biāo)：客單價(jià)、件單價(jià)、連帶率、動(dòng)銷率

采購(gòu)指標(biāo)：采購(gòu)金額、數(shù)量

庫(kù)存指標(biāo)：庫(kù)存金額、數(shù)量、周轉(zhuǎn)天數(shù)、售罄率

4.會(huì)員指標(biāo)：

注冊(cè)會(huì)員數(shù)：總體注冊(cè)會(huì)員數(shù)（粉絲數(shù)）

活躍會(huì)員數(shù)：產(chǎn)生過(guò)購(gòu)買行為的粉絲數(shù)

活躍率：活躍會(huì)員數(shù)除以注冊(cè)會(huì)員數(shù)

會(huì)員回購(gòu)率：上一階段活躍用戶中在這一階段進(jìn)行了二次購(gòu)買的用戶比例

會(huì)員復(fù)購(gòu)率：本階段中進(jìn)行了購(gòu)買的用戶進(jìn)行二次及以上購(gòu)買用戶的比例

平均購(gòu)買次數(shù)：某階段中每個(gè)用戶平均購(gòu)買次數(shù)

會(huì)員留存率 ：某一階段中登錄或進(jìn)行了購(gòu)買的用戶占比

誠(chéng)然，電商行業(yè)的數(shù)據(jù)分類眾多，定義復(fù)雜，究竟如何從中進(jìn)行取舍，才能真正掌握電商行業(yè)數(shù)據(jù)分析的精髓呢？其實(shí)在電商行業(yè)不同階段關(guān)注的中電數(shù)據(jù)也不一樣，在初期，應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注的數(shù)據(jù)主要集中在流量指標(biāo)，例如：PV UV 跳出率 轉(zhuǎn)化率等這些指標(biāo)，因?yàn)檫@個(gè)階段主要是獲客階段，主要以吸引用戶為主；經(jīng)營(yíng)一段時(shí)間后，通過(guò)分析數(shù)據(jù)提升銷量變成了主要的目的，這個(gè)階段需要重點(diǎn)關(guān)注流量和銷售指標(biāo)，例如：PV UV 流失率 客單價(jià) ROI 銷售額等。通過(guò)不同渠道獲客、形成購(gòu)買行為，需要通過(guò)數(shù)據(jù)分析投入和產(chǎn)出比例，以及獲客成本，最終實(shí)現(xiàn)提升銷量盈利的目的；形成一定規(guī)模之后，需要利用數(shù)據(jù)提升整體的運(yùn)營(yíng)水平就顯得很關(guān)鍵了，這個(gè)時(shí)候需要重點(diǎn)關(guān)注運(yùn)營(yíng)、會(huì)員指標(biāo)，通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)修改戰(zhàn)略和渠道手段，迎合消費(fèi)者，最終實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，提升銷量和收益。

因此可以看出，對(duì)于各個(gè)階段都需要進(jìn)行關(guān)注的數(shù)據(jù)主要集中為流量和會(huì)員指標(biāo)，分別是：活躍用戶數(shù)、轉(zhuǎn)化率、復(fù)購(gòu)率、留存率、總收益

那么怎么分析這些數(shù)據(jù)呢？可以分別從商品和用戶兩個(gè)角度來(lái)分析

在商品運(yùn)營(yíng)中，尤其是首頁(yè)商品更新速度快，我們要格外重視轉(zhuǎn)化，甚至要精確到不同時(shí)間區(qū)間、不同位置、不同商品的轉(zhuǎn)化率。然后根據(jù)轉(zhuǎn)化率，結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，不斷調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略。例如：從首頁(yè)——活動(dòng)頁(yè)——商品詳情頁(yè)——支付完成。從精細(xì)化分析的角度出發(fā)，我們關(guān)注轉(zhuǎn)化路徑每一步的轉(zhuǎn)化率；可以看到不同階段的轉(zhuǎn)化率與平均水平的差距，并且進(jìn)行定向的分析，以便調(diào)整戰(zhàn)略，提升轉(zhuǎn)化率。

站在用戶的角度中，用戶體驗(yàn)愈發(fā)重要，之前無(wú)目的的短信推送、APP 通知有可能使用戶厭煩，破壞用戶的體驗(yàn)；甚至可能導(dǎo)致用戶退訂、卸載（跳出）。精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的情況下，做好用戶運(yùn)營(yíng)主要從兩個(gè)角度出發(fā)：一是找到用戶留存的關(guān)鍵點(diǎn)；二是采取差異化的運(yùn)營(yíng)策略，區(qū)分不同的用戶群體，對(duì)不同群體采取差異化的運(yùn)營(yíng)方式，制定用戶畫像，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推送等。

從兩個(gè)維度當(dāng)中，我們都需要使用漏斗模型。AAARR漏斗模型是在電商數(shù)據(jù)分析中非常重要的分析工具，通過(guò)這個(gè)模型可以跟蹤一個(gè)用戶在各個(gè)階段的流失、留存率，例如：如果你發(fā)現(xiàn)用戶在其他階段的流失率都是在10%左右，但是在付款階段流失率高達(dá)30%，那么這個(gè)時(shí)候一定要去研究一下支付階段到底是什么影響了用戶們付款，是支付界面加載過(guò)于緩慢？還是支付界面太繁瑣，讓人感覺(jué)不安全等等，并進(jìn)行針對(duì)性的部署和調(diào)整。

附上這個(gè)模型的連接：

總結(jié)：電商行業(yè)作為互聯(lián)網(wǎng)崛起已來(lái)最大的行業(yè)之一，其中涵蓋了海量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量相對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)并不在同一量級(jí)上。無(wú)論是剛?cè)胄械男“祝€是已經(jīng)混跡多年的老鳥(niǎo)，如何從這些海量的數(shù)據(jù)中獲取真正有用的信息，都是一門必修課。將有限的精力和時(shí)間投入重要的指標(biāo)獲取、分析中，并通過(guò)科學(xué)的方式找出問(wèn)題所在，才是正確的選擇。