【干貨分享】電商運營必懂的數(shù)據(jù)分析技巧

時間：2023-03-15 22:50:02 | 來源：電子商務(wù)

時間：2023-03-15 22:50:02 來源：電子商務(wù)

隨著數(shù)據(jù)時代的到來，各行各業(yè)的經(jīng)營發(fā)展中都開始重視數(shù)據(jù)分析的思維，利用數(shù)據(jù)來反映業(yè)務(wù)和產(chǎn)品背后的問題，小草莓之后也會幫大家整理各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)或數(shù)據(jù)分析模版，持續(xù)更新，大家可以多多關(guān)注哦～

對于電商行業(yè)來說，數(shù)據(jù)分析又顯得尤為重要，GMV、轉(zhuǎn)化率、復(fù)購率等等都需要電商運營人員實時關(guān)注，精細(xì)化運營和數(shù)據(jù)驅(qū)動的理念是目前電商行業(yè)自身增長重要的因素。

以上是小草莓整理的電商行業(yè)需要關(guān)注的基本指標(biāo)體系，根據(jù)大家負(fù)責(zé)的部分不同，需要重點關(guān)注的方向也不同，本文主要詳細(xì)介紹總體運營指標(biāo)及核心數(shù)據(jù)儀表盤的重要可視化內(nèi)容。

1、流量類數(shù)據(jù)

用戶增長及整個消費流程的第一步就是用戶對網(wǎng)站的訪問情況，通過PV、UV、訪問次數(shù)、訪問時長、跳出率等流量類指標(biāo)，可以關(guān)注到用戶對網(wǎng)站的感知情況，從而通過調(diào)整提高流量。

在這個部分，也可以加入關(guān)聯(lián)分析的數(shù)據(jù)分析思維，將流量數(shù)據(jù)與不同時間、不同渠道、用戶分布等進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從而更清晰準(zhǔn)確的找到問題，進(jìn)行調(diào)整。

2、銷售類數(shù)據(jù)

銷售類數(shù)據(jù)是最直觀反映一段時間業(yè)務(wù)增長變化情況的，其中最重要的關(guān)注指標(biāo)GMV（成交金額GMV=UV *轉(zhuǎn)化率*客單價），在銷售類指標(biāo)中，為了精準(zhǔn)化運營，要關(guān)注銷售流程中，用戶從加入購物車到下單、支付，再到最終訂單完成的每個階段的數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)化率，才能準(zhǔn)確的找到問題，提高轉(zhuǎn)化率。

3、用戶類數(shù)據(jù)

用戶類數(shù)據(jù)的分析中，包括用戶行為、用戶畫像和用戶價值分析，例如注冊用戶數(shù)、活躍用戶數(shù)、用戶平均購買次數(shù)、用戶留存及用戶復(fù)購等。用戶價值分析可以建立RFM價值模型，找到高價值用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。

4、儀表盤及可視化設(shè)計

在整理電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)體系和分析方法時，你會注意到，需要關(guān)注的指標(biāo)非常多，實際分析過程中，自己手上的數(shù)據(jù)情況也不完全一致，如何作出一個涵蓋較全，又能精準(zhǔn)定位問題的數(shù)據(jù)分析可視化看板也是很多電商運營小伙伴的難點。

這里小草莓建議大家可以建立一個核心數(shù)據(jù)儀表盤，另外，根據(jù)關(guān)注重點不同，建立明細(xì)數(shù)據(jù)的其他儀表盤，比如商品分析、用戶分析、渠道分析等單獨儀表盤，其中，核心數(shù)據(jù)儀表盤建議以下幾點：

1、重點數(shù)據(jù)使用指標(biāo)卡或計量圖進(jìn)行展示

這里的重點數(shù)據(jù)根據(jù)大家實際的數(shù)據(jù)情況進(jìn)行選擇，建議包括：GMV、訂單總數(shù)、付費用戶數(shù)、訪問用戶數(shù)、客單價、退款訂單數(shù)/訂單金額等。

同時，這部分?jǐn)?shù)據(jù)增加同期對比值，關(guān)注數(shù)據(jù)同期的變化情況。

2、關(guān)注重點數(shù)據(jù)不同維度的變化

重點數(shù)據(jù)中，GMV、訂單總數(shù)、不同渠道訪問量等需要關(guān)注一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)變化情況，可以選擇折線圖，利用好對比維度

3、關(guān)注轉(zhuǎn)化率

用戶行為主要可以通過轉(zhuǎn)化率分析，例如從用戶訪問-詳情頁-下單-實際付款，這一部分使用漏斗圖進(jìn)行關(guān)注，分析轉(zhuǎn)化的幾個關(guān)鍵點：

1、關(guān)注轉(zhuǎn)化中的異常環(huán)節(jié)；2、從不同維度定位異常原因；3、調(diào)整策略

例如，示例圖中，用戶行為路徑為用戶下單-實際付款-實際成交-全額成交，在BDP中將4個字段依次拖拽到數(shù)值欄中，選擇漏斗圖，即可顯示該行為路徑下不同階段的轉(zhuǎn)化情況，其中付款訂單到實際成交訂單這一步的轉(zhuǎn)化率偏低，說明有較多用戶選擇了退款，接下來就可以根據(jù)退款的產(chǎn)品、退款的時間等再進(jìn)行深入分析，找到原因。

最后，把小草莓做的示例儀表盤分享給大家，想要獲取指標(biāo)體系源文件及電商數(shù)據(jù)分析示例儀表盤的小伙伴可微信私聊小草莓獲取哦～

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