对于一家中型淘宝电商来说 , 其数据分析的特点包括:
1、庞大的指标系统:
淘宝网的指标体系非常庞大 , 包括流量、转化率、客单价等 。据不完全统计 , 指标有200多项 , 而且还在不断细化和深入分析中增长 。
【电商运营怎么数据分析?淘宝电商该如何进行数据分析】2.分析目标务实且分散
淘宝数据分析的目标很务实但很分散 。比如淘宝页面的装修 , 就是分析什么样的主题和页面装修会带来更多的线上销量 。
3.分析工具实用
简单的淘宝数据分析工具还是以 Excel 为主 , 但是如果你的 Excel 工作表一个月内可能会超过 10000 条记录 , 此时建议你选择一个数据库产品(我相信每月的记录是 10000 条记录) 。销售额足以买得起数据库) 。虽然Excel和数据库之间可以进行数据转换 , 但是当Excel中的数据量过大时 , 其查询和计算速度会明显下降 。
4.通过报表工具为客户提供业务支持
很多大型淘宝电商都会有自己的CRM系统(客户关系管理) 。例如 , 如果要分析复购率(二次购买) , 可以从CRM中提取每个用户的最后购买时间、购买频率和购买金额 。规模 , 这三个因素可以大致分析客户再次购买的概率 。而如果我们需要获取这些数据进行独立分析(因为一些分析工具提供的分析维度有限) , 我们往往需要使用一类报表工具来进行数据分析支持 。
我曾经在知乎上看过作者王家戈的专栏“让我们和数据调情” 。每个指标的分析都细致入微 , 鼓舞人心 。他从业务角度和运营角度进行了分析 。
下面 , 我将从数据分析方法论和可视化的角度来谈谈淘宝电商的数据分析 。
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刚才第四点提到 , 关于二次购买率的分析 , 如果用下面做的表格(excel)来分析 , 是不是很头疼?
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这里犯了两个错误 。一是没有遵循分析的目的 , 而是选择了错误的视觉表达方式 。
数据分析方法:
分析复购率的目的是调整产品到渠道 。影响复购率的因素有哪些?产品质量、服务质量、物流体验等 。因此 , 我们的数据分析应该是分析这些因素是否影响销售 , 以及如何影响 。
这里我引用几张jiago king做的分析图
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从这张图可以看出 , 不同的产品是根据什么样的销量 , 哪一个的复购率最高 。
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关于新老用户的复购率 , 很明显老用户的复购率较高 , 说明用户对产品的需求没有问题 , 新用户的粘性有待进一步提升 , 没有无论是服务、产品还是营销方式 。用于调整 。
可视化图表选择:
如果你的数据分析报告是给领导看的 , 那么在制作数据可视化图表时一定不能马虎 。
除了使用淘宝自带的数据分析工具和EXCEL , 很多大型电商甚至使用一些BI工具进行可视化分析 。因为
1、不仅淘宝有门店 , 还有京东、苏宁易购、聚美优品、唯品会等;
2、所有平台都有足够大的数据量 , 甚至不止一个系统;
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