零售O2O该如何做数据分析_数据分析师
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。
有哪些数据?
线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。
线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。
ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品价格变化、SKU数量变化、周转率、退货率、品类销售占比、会员注册量、注册会员转化率等。
客服回访问卷投诉数据主要包含:投诉分类、UI印象、品类印象、价格印象、网站功能印象、物流体验印象、售后印象等。
以上数据相互关联,比如分析促销活动效果时,需要分析访问量的变化,注册下单转化率的变化,促销商品和正常商品销量的变化。
怎么分析数据?
有的公司成立专门的数据分析部门,数据部门不仅提供数据,还要完成数据分析工作。这种工作方式,虽然基础数据准确,但分析结果可能有较大偏差。因为数据分析人员不熟悉业务,对各种信息的了解也不如市场部和运营部等业务部门。
比如,某个品类销售占比突然降低,这可能是因为市场部推广方式的改变,也可能是遇到季节因素。如果数据分析人员不了解这些信息,则可能简单的判断成顾客不欢迎这类商品,并且做出建议商品部门降低这类商品占比的决定。
更合理的数据分析方式是,由数据专员提供基础数据,由相关部门骨干人员共同分析,比如转化率降低,应该由市场部、运营部、商品部共同分析,得出是由哪些方面的因素造成的。
对于新项目而言,可以引入目标分析法,目标分析法是以分析“新客引入成本”和“忠实顾客转化率”为核心,设定合理目标,以此判断商业模式是否可行。
比如:某个投资5000万的B2C网站,推广预算是2500万元,目标是稳定达到每天5000单。忠实顾客的定义是平均每月购物一次,每天5000单的销售目标,需要15万忠实顾客。
如果实际经营结果数据,新客引入成本是50元,忠实顾客转化率是30%,则要达到15万会员,需要2500万推广费用。
通过数据分析可知当新客引入成本大于50元,忠实顾客转化率低于30%时,项目不能达到目标。如果目标和实际业绩数据相差不多,可以通过优化内功改善业绩,如果数据相差太大,则说明商业模式可能不可行,应该早点调整商业模式,并在试错过程中重复以上数据分析步骤。
最重要的数据,我认为是流量引入成本,新客引入成本,忠实顾客转化率。流量引入成本数据主要考核市场部,新客引入成本数据由市场部、运营部、商品部共同负责,忠实顾客转化率主要由运营部和商品部负责。
推广方面的分析包含流量分析,停留时间,流量页面,转化率分析。流量的增减(新UV数据)代表市场部推广工作是否有效,新客停留时间浏览页面量和转化率等数据,一定程度上代表了市场部推广是否有针对性。
新客引入成本分析是推广效率重要的KPI,是每个达成目标投入的推广资金。比如某个推广方法带来了10000个UV,500个注册,100个订单。而这个方法耗费了1万元资金,则每个UV,注册,订单投入的资金分别是1元,20元,100元。这个推广方法的新客引入成本是100元。
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