京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
产品经理如何进行数据分析
流量相关数据:IP、PV、在线时间、跳出率、新用户比例;
订单相关数据:总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率;
转化率相关:下单转化率、付款转化率。
简要说明:因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统(有些公司用进销存软件),所以常规性的销售额、利润、利润率,都是可以通过系统实现的。因为直接与商城后台对接,库存管理都已经做进去了,分析数据时候,后台的原始数据都有,设定好各项公式,想要的结果都出来了,这样实现比用软件效率更好,且可以根据各自的需求灵活开发。
由于会出现用户今日下单,明日付款,所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化,靠EXCEL基本是做不来,所以灵活对接系统非常重要,如果没有,也可以参考这方面的需求去开发。
第二项:每周数据分析(核心)
用户下单和付款不一定会在同一天完成,但一周的数据相对是精准的,所以我们把每周数据作为比对的参考对象,主要的用途在于,比对上周与上上周数据间的差别,运营做了某方面的工作,产品做出了某种调整,相对应的数据也会有一定的变化,如果没有提高,说明方法有问题或者本身的问题并在与此。
网站使用率:IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率;
这是最基本的,每项数据提高都不容易,这意味着要不断改进每一个发现问题的细节,不断去完善购物体验。来说明下重要的数据指标:
跳出率:跳出率高绝不是好事,但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验,在一些推广活动或投放大媒体广告时,跳出率都会很高,跳出率高可能意味着人群不精准,或者广告诉求与访问内容有巨大的差别,或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面,如果跳出率高于20%,我觉得就有不少的问题,也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。
回访者比率=一周内2次回访者/总来访者,意味着网站吸引力,以及会员忠诚度,如果在流量稳定的情况下,此数据相对高一些会比较高,太高则说明新用户开发的太少,太低则说明用户的忠诚度太差,复购率也不会高。
访问深度比率=访问超过11页的用户/总的访问数,访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数/总用户数,这两项指标代表网站内容吸引力,数据比率越高越好。
运营数据:总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率;
每日数据汇总,每周的数据一定是稳定的,主要比对于上上周的数据,重点指导运营内部的工作,如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。
比对数据,为什么订单数减少了?但销售额增加了?这是否是好事?
对比数据,为什么客单价提高了?但利润率降低了?这是否是好事?
对比数据,能否做到:销售额增长,利润率提高,订单数增加?这不是不可能。
所有的问题,在运营数据中都能够找到答案。
第三项:用户分析
会员分析:新会员注册、新会员购物比率、会员总数、所有会员购物比率;
概括性分析会员购物状态,重点在于本周新增了多少会员,新增会员购物比率是否高于总体水平。如果你的注册会员购物比率很高,那引导新会员注册不失为提高销售额的好方法。
会员复购率:1次购物比例、2次购物比例、3次购物比例、4次购物比例、5次购物比例、6次购物比例;
转化率是体现的是B2C的购物流程、用户体验是否有好,可以叫外功,复购率则体现B2C整体的竞争力,绝对是内功,这包括知名度、口碑、客户服务、包装、发货单等每个细节,好的B2C复购率能做到90%,没有复购率的B2C绝对没有任何前途,所以这也能够理解为什么很多B2C愿意花大钱去投门户广告,为了就是获取用户的第一次购买,从而获得长期的重复购买。但某些B2C购物体验做的不好,花大钱砸广告,这纯属烧钱行为。
所以我觉得运营的核心工作,一方面是做外功,提高转化率,获取消费者第一次购买行为,另外一方面就是做内功,提高复购率,B2C根本也就在重复购买。所以B2C是个综合学科,做好每门功课真是不容易,不过也就是依靠每个细节,才奠定了B2C发展的基石。
中国的B2C是幸运的,因为中国的消费者很宽容,你欺骗我一次,我可能还会原谅你,说实话给消费者选择的空间也并不是那么多,但随着新崛起B2C的成长,对服务的关注与投入,我相信未来的B2C会是个服务行业,而不是搬运工。
第四项:流量来源分析
我们用的是Google Analytics,统计的数据比较详细,流量来源分析我觉得最重要的意义是:
第一,监控各渠道转化率,这是运营的核心工作,针对不同的渠道做有效的营销,IP代表着力度,转化率代表着效果;
第二,发掘有效媒体,转化率的数据让我们很清晰的了解什么样的渠道转化效果好,那么以此类推,同样的营销方式,用在同类的渠道上,效果差不到哪去,BD或广告就可以去开发同类的合作渠道,复制成功经验,做产品上产品中国。
流量分析是为运营和推广部门指导方向的,除了关注转化率,还有像浏览页数、在线时间,都是评估渠道价值的指标。z
第五项:内容分析
主要的两项指标:退出率和热点内容
退出率是个好医生,很适合给B2C检查身体,哪里的退出率高,基本会说明有些问题,重点关注登录、注册、购物车、用户中心,这些是最基础的,但也是最关键的。一般我会列出TOP20退出率页面,然后运营部会重点讨论为什么,然后依次进行改进,不过我们今年做的很粗旷,做得也不是很好,来年重点完善。
热点内容这部分是用来指导运营工作的,消费者最关注什么,什么产品、分类、品牌点击最高,这些数据在新的运营工作中做重点引导,推荐消费者最关注的品牌、促销最关注的商品等等。
第六项:商品销售分析
这部分是内部数据,根据每周、每月的销售详情,了解经营状况,做出未来销售趋势的判断,这部分数据模型还在规划中,每家的情况都不同,所以这里就不做说明了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29