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电商数据分析思路详解,看完立马通透!

作者:FineBI

发布时间:2023.6.25

浏览次数:551 次浏览

上一篇给大家讲解了电商数据分析指标,没有看过的同学可以点击文末链接阅读一下。了解了电商数据分析指标有哪些之后,如果不知道电商数据分析思路的话,那么面对一堆数据也是一筹莫展,今天给大家带来电商数据分析系列的第二篇文章:电商数据分析思路详解,看完立马通透!

1 电商数据分析思路——对比分析

对比分析,又称为对照分析,我们拿到的数据单个本身看的话只是光秃秃的数字,并不能给出什么多的信息,只有当数据之间作了对比之后,数据的价值才能得以体现。

对比分析是电商数据分析思路中最基本的,但也是最重要的。其在电商数据分析实践中运用十分广泛,大到业绩汇报,细到选款测款、监控店铺数据等工作,这些过程就是在做对比分析。数据分析人员获取到数据后,如果数据是单独的,无法进行对比参照的话,就不能判断实际意义,也就不能从数据中转化出有价值的信息了。

对比分析也分为纵向对比和横向对比。

纵向对比:我们可以把近两周的成交额以线条的形式显示出来,这样就可以很清楚地看到近期的成交额是否达到预期,有没有下降趋势,当然我们也可以以季度、月或周为单位。这样的对比分析称为纵向对比。

横向对比:假如说我们上个月店铺的成交额增长了30%,那么我们是不是应该开心呢?光看这个数据答案是肯定的,因为我们自己的店铺成交额获得了增长,但在此之外呢,还需要参考竞争对手的成交额,如果你的竞争对手增长了50%呢?这个时候我们的30%是不是就不够看了?因此,我们在看自己数据的同时,还需要横向看一下竞争对手的数据增长情况。

2. 电商数据分析思路——拆分分析

电商数据分析中的拆分分析是指将大规模的电商数据按照不同的维度进行拆分和分析的过程。通过拆分分析,可以将庞大的数据集划分为更小的子集,以便更深入地了解数据的特征和趋势。

1)时间拆分:将数据按照时间维度进行拆分,例如按照小时、天、周、月或季度等单位进行拆分。这样可以观察和比较不同时间段内的销售情况、用户行为和趋势变化。

2)地理拆分:将数据按照地理位置进行拆分,例如按照国家、省份、城市或区域等进行拆分。这样可以了解不同地区的市场需求、消费习惯和产品偏好,有助于进行区域性的销售策略和市场推广。

3)产品拆分:将数据按照产品类别、品牌、型号或SKU等进行拆分。这样可以深入了解各个产品的销售表现、库存状况、竞争对手分析等,为产品定价、采购和销售策略提供依据。

4)用户拆分:将数据按照用户属性、购买行为、消费金额等进行拆分。这样可以对不同类型的用户进行细分,了解他们的购买偏好、忠诚度和用户生命周期价值,从而进行个性化推荐、客户维护和营销活动。

比如我们经过对比店铺的数据,发现今天的销售额只有昨天的一半,这个时候,销售额这个纬度我们再怎么对比分析就已经没有意义了。因此就需要对销售额这个指标进行拆分分析,将其拆分为构成因素成交用户数与客单价,而成交用户数又可以再进一步拆分为访客数与转化率。这样拆分后的结果,相对于拆分前会清晰许多,便于分析,找细节。

3.电商数据分析思路——转化分析

电商数据分析中的转化分析是指对用户在电商平台上的转化行为进行分析和评估的过程。转化是指用户从浏览网站或产品到最终完成购买或执行其他关键行动的过程。

在电商数据分析中一个购买行为可能有多种转化路径:

1)首页——商品——订单转化

2)首页——商品列表——详情页——订单转化

3)首页——搜索——商品列表——详情页——订单转化

4)首页——单坑位Banner——活动页——详情页——订单转化

除了不同路径的转化率,我们还关注转化的每一步,一旦觉察到问题可能存在,我们就需要层层下钻,直接抵达问题的核心。

以下是一些常见的转化分析指标和方法:

1)转化率:转化率是指特定转化事件的完成次数与访问次数之间的比例。常见的转化事件包括购买、注册、订阅邮件列表、加入购物车等。通过计算转化率,可以评估电商平台的吸引力和效果,识别潜在的改进点。

2)转化漏斗分析:转化漏斗是描述用户转化过程的模型,包括不同阶段的转化事件。通过分析每个阶段的转化率,可以确定用户在转化过程中的流失点和瓶颈,并采取相应的措施优化用户体验和转化率。

3)行为路径分析:行为路径分析追踪和分析用户在电商平台上的行为轨迹,了解他们在浏览和购买过程中的行为习惯和偏好。通过分析用户的关键路径和常见的转化路径,可以优化页面布局、导航设计和推荐策略,提高用户转化率。

4)A/B测试:A/B测试是通过对比两个或多个版本的页面或功能来评估其对转化率的影响。通过随机分组和对比不同版本的表现,可以确定哪个变体在吸引用户和促进转化方面更有效,并优化电商平台的设计和功能。

4.电商数据分析思路——留存分析

我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里,但是经过一段时间后,用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存。

我们常常用到的日活跃用户量、月活跃用户量、季度活跃用户量,来检测我们店铺的流量。有的时候可能会看到我们的日活,在一段时期内都是逐渐增加的,以为是非常好的现象,但是如果没有做留存分析的话,这个结果很可能是一个错误的。

留存是产品的核心,用户只有留下来,我们的产品才能不断增长。如果我们什么都不做的话,用户很快的就流失了。

以下是一些常见的留存分析方法和指标:

1)留存率:留存率是指在一定时间范围内保持活跃的用户比例。常见的留存率指标包括日留存率、周留存率和月留存率。通过计算不同时间段的留存率,可以了解用户的持续参与情况和流失趋势。

2)留存曲线分析:留存曲线是描述用户留存情况的图表,横轴表示时间,纵轴表示留存率。通过观察留存曲线的形状和变化趋势,可以了解用户的留存表现和留存率的变化情况。

3)留存段分析:将用户按照他们的首次访问时间分成不同的留存段,例如新用户、一周内回访用户、一个月内回访用户等。通过分析不同留存段的行为和转化情况,可以针对不同用户群体制定个性化的运营策略,提高留存率。

4)原因分析:通过深入分析留存率下降的原因,可以找出影响用户留存的关键因素。可能的原因包括产品质量、用户体验、竞争对手、价格等。通过解决这些问题,可以提高用户满意度和忠诚度,增加留存率。

留存分析对于电商企业的用户运营和客户关系管理非常重要。通过理解用户的留存情况和留存率的变化,企业可以制定相应的留存策略和措施,提高用户忠诚度、复购率和品牌认知度,实现长期的业务增长和可持续发展。

结语

以上的电商数据分析思路均是日常工作中十分常见的分析模型,如果大家想了解另外更多更详细的分析模型可以点击常见数据分析模型与方法进行浏览学习。

往期链接

电商数据分析系列(1):电商数据分析指标有哪些?体系如何构建?

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