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電商運(yùn)營—數(shù)據(jù)分析維度及方向把控

01

用戶角度

1、總活躍用戶數(shù)、新注冊用戶數(shù)、總PV;

2、一定時(shí)間的活躍用戶數(shù)、新注冊用戶數(shù)、總PV;

3、一定時(shí)間的轉(zhuǎn)換關(guān)系;

4、不同渠道下,注冊轉(zhuǎn)換情況;

5、不同注冊渠道下,注冊用戶的后續(xù)留存率;

6、一定時(shí)間有購買行為的用戶的重復(fù)購買的分布情況。

02

訂單角度

1、今日的訂單總數(shù)、銷售額、訂單單價(jià)、有訂單用戶數(shù)、補(bǔ)貼比例;

2、過去一周每天的訂單總數(shù)、銷售額、訂單單價(jià)、有訂單用戶數(shù)、補(bǔ)貼比例;

3、過去一周每天的訂單平均送達(dá)時(shí)間。

03

商品角度

1、按照商品分組,今日每個(gè)商品的瀏覽數(shù)、購買用戶數(shù)、訂單數(shù)、銷售額;

2、按照商品分組,過去一周每天每個(gè)商品的瀏覽數(shù)、購買用戶數(shù)、訂單數(shù)、銷售額。

04

品類角度

1、按照商品品類分組,今日每個(gè)品類的瀏覽數(shù)、購買用戶數(shù)、訂單數(shù)、銷售額、訂單單價(jià);

2、按照商品品類分組,過去一周每天每個(gè)品類的瀏覽數(shù)、購買用戶數(shù)、訂單數(shù)、銷售額、訂單單價(jià)。

05

店鋪角度

1、按照店鋪分組,今日每個(gè)店鋪的瀏覽數(shù)、購買用戶數(shù)、訂單數(shù)、銷售額、訂單單價(jià);

2、按照店鋪分組,過去一周每個(gè)店鋪的瀏覽數(shù)、購買用戶數(shù)、訂單數(shù)、銷售額、訂單單價(jià);

06

數(shù)據(jù)分析

在基于以上指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),我們再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

首先數(shù)據(jù)分析建模,我們知道電商類產(chǎn)品模型一般以事件(點(diǎn)擊,瀏覽等)用戶屬性進(jìn)行建模,然后我們進(jìn)行正式的數(shù)據(jù)分析,我們需要知道用戶的一系列用戶行為分析,常指用戶畫像。

方法一:多維度數(shù)據(jù)分析

我們需要定義一些事件,如取消訂單,提交訂單,支付訂單,瀏覽商品,加入購物車等等,然后基于這些事件,我們需要一個(gè)指標(biāo),比如說次數(shù)、總和,可是我們知道光有個(gè)數(shù)據(jù)羅盤還不夠,我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分,這里我們做了事件,指標(biāo)。

所以還需要篩選用戶的屬性了,比如說城市、用的設(shè)備、支付方式、來源渠道。

這個(gè)方法,我們常用于用戶畫像,用戶行為分析,數(shù)據(jù)異常排查分析等

方法二:轉(zhuǎn)換率數(shù)據(jù)分析

我們進(jìn)行一場活動(dòng),需要進(jìn)行評(píng)估,活動(dòng)注冊了多少人,訂單轉(zhuǎn)換率是多少,支付率是多少,這里我們就需要一個(gè)分析方法。

從我剛講的基于事件分析,所以我們就可以定義一個(gè)事件,篩選時(shí)間,先定義事件(注冊),再次定義事件(提交訂單),再次定義事件(支付訂單),我們可以得到一個(gè)轉(zhuǎn)換率。

這個(gè)方法,我們常用于轉(zhuǎn)換率分析,也稱漏斗分析。

方法三:留存數(shù)據(jù)分析

留存分析正如字面意思留存,我們需要對(duì)一段時(shí)間的用戶就像數(shù)據(jù)分析,比如說我們搞了一個(gè)活動(dòng),需要看那段時(shí)間的注冊用戶,提交訂單的情況,第一天有多少提交,第二天有多少人提交,第三天有多少人提交等。

數(shù)據(jù)分析一般為:根據(jù)我們的數(shù)據(jù)模型,首先定義一個(gè)事件(如注冊用戶),再次定義一個(gè)事件(如提交訂單)得到一定事件的比列。

這個(gè)方法,我們常用于觀測一定事件的留存情況

方法四:活躍或回訪數(shù)據(jù)分析

當(dāng)我們需要看一段時(shí)間里的一個(gè)事件的使用次數(shù),或者某個(gè)地方的用戶使用情況,那該怎么辦呢?

這里就可以用活躍數(shù)據(jù)分析。

我們首先需要定義一個(gè)事件(如注冊用戶),再定義一個(gè)事件(如提交訂單)的情況(這里一般為次天數(shù)),然后我們篩選用戶的事件為什么,得到一個(gè)數(shù)據(jù)。

這個(gè)方法,我們常用于調(diào)查用戶使用情況,也是衡量一個(gè)用戶活躍的關(guān)鍵數(shù)據(jù)分析指標(biāo)。

最后

說了這么多,這些數(shù)據(jù)都能干嘛呢?

1、數(shù)據(jù)異常排查,細(xì)分逐一查看;

2、關(guān)鍵頁面的轉(zhuǎn)換率提升;

3、活動(dòng)的情況評(píng)估,渠道數(shù)據(jù)分析評(píng)估;

等等,只要你想要的,都能通過數(shù)據(jù)去找出答案。

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