
电商数据分析8要点
说到数据分析,大家心里首先想到的是什么?UV,PV,点击率,跳失率,ROI还是别的什么?这些数据的作用 大家可以说出一大堆,这些利用数据分析,推广引流效果,分析页面营销效果,分析顾客质量效果等等的数据分析,已经成了很多运营 和新手们的常规思路和操作了。
这个对吗?不能说不对,因为这些的确是要做的;但也不能说对,因为这些不是最重要的;那最重要的是什么?回答这个问题 之前,大家不妨换位思考下,如果你是老板或者是BOSS来做这个项目,你最为关心的点是什么?最想利用数据分析知道什么?
就三点;成本,效率,效果;打工者和老板的区别也就在这里;打工者的心态效果最重要,效率第二,成本第三;因为效果就是功劳,功劳就是存在感和成绩,就是身价;效率不重要,无非累点,功劳苦劳是一样的;成本反正是老板出钱,无关痛痒;
但老板的心态就反过来了,成本是最重要的,要割肉总会谨慎点儿;其次是效果这钱花的值不值的;最后才是效率,这个效果要多久才能看到。
回到本文主题,我们数据分析真正的要点,真正的根本也是这三点,成本,效率,效果;那么围绕这个要点,我们该如何具体的操作了?具体分析哪些数据点了?
1、精准流量来源
生意谁都想好刚用在刀刃上,平白无故的损耗,不是傻大粗,就是富二代;客户,流量 哪儿来的最精准?对比每个流量来源的比例,和用户质量;通过流量来源 访问深度 停留时间,实际转化等等,来判断;
哪儿的流量最靠谱?其次是哪儿的?决定了 后期推广要点的主次;
实际运用:在没有经验和资源的背景下,需要试水各种渠道的引流效果,我们监控这些引流渠道的质量;如:哪儿来的客户成交转化率最高?哪儿来的客户 访问深度 停留时间都最好?
2、每个用户的获取成本
一个流量多少钱?一个客户多少钱?一个实际购物转化的精准客户多少钱?
这样,就清晰落实了计划目标;我需要实现500000的月销售额;一个成交的精准客户的成本是10元,客户人均消费5000块;那么你要实现50万的月销售额,起码要1000块以上的广告投入;
这样 不就清晰了吗?
实际运用:花了多少钱?来了多少人?多少人付款了?量子后台都有具体的
3、每个用户能赚多少钱
跟第二个差不多,这个重点是 咱们能从每个用户手里赚多少钱?
1000个人里面,有多少人是无意向用户?有多少人是潜在用户?有多少人高质量的成交用户?通过对引流渠道的监控排查,分析三者的比例;
这对于咱们营销推广的支出,很有参考意义
实际运用:来了多少人?多少人付款了?多少人没付款?销售额多少?销售额除以总人数,人均消费多少钱?除以成交用户数,质量用户 人均成交多少钱?
4、每个用户,你总共能赚多少钱
这里有两个意思,1,是习惯,用户习惯性在购物周期的反复消费购买你们家的产品;2,用户对你现在的产品,或者往后的产品都很感兴趣,持续关注后消费;如同苹果小米系列;
实际运用:统计你店铺里反复消费人群,试着找出他们的消费周期;都是因为什么?因为什么时段 过来消费的?然后 针对其消费周期的原因 针对性的做营销活动,是不是会事半功倍了?还有兴趣针对其感兴趣的元素来包装产品,是不是更容易让用户爱不释手了?
比如:很喜欢漂亮衣服的OL,每个月肯定会在发工资 和 周末约会等时候,发现衣服不够穿,想多买几件的冲动等等。
5、不是你的用户,但是你的产品用户
听着很绕,其实意思很简单;用户在网上找他们心怡的某一款产品;但并不是找你,但如果你也有类似的 产品,那么这帮人是不是可以吸引过来 为你所用了?
实际运用:分析自己类目里流行的款式风格都有什么?喜欢他们的用户都多不多?自己是不是可以针对这个用户喜欢多的产品,关键词属性等等,做下关键词优化,属性优化,然后再营销包装下了?效果肯定不会差
6、为什么没有付款?
不管是新老客户 下单购买转化;流程走到一半,忽然不买了;为什么花了钱引流,效果却没跟上?中间出了什么问题?因为系统原因,无法使用支付宝或网银?因为看到竞争对手比你价格低?等等
实际运用:用户购买的通道 不仅要保障通畅,还要保障舒心舒适;
7、用户在那儿找到我们的?
这个跟第一个的意思差不多,但是偏向于用户调查了;其实也没那么麻烦;知道用户都是在那儿找到我们的,更有利于我们调整推广方向,提升效率,提升效果,降低成本。
实际运用:可以做个简单的顾客调查;还可以在你店铺流量入口多了的情况下,让客户在客户咨询的时候,提问收集下。
8、移动端的趋势
移动端毫无疑问是下一个阶段的热点;当前有多少人是通过移动端访问你的网站店铺的?当前的移动端流量比例又有多少?分拆部分时间精力,优化下移动端的浏览和购物体验。
实际运用:产品详情页,店铺移动端装修等等,适当优化下移动端的浏览和购物体验了。
本来只有8点,小舟生硬的加上了第8条;因为移动端的确是一个趋势,碎片化时间不说,官方大力扶持也不说;单说各个平台对移动端的疯狂劲儿 都能看出这个市场的火热,以上六点是咱们做生意 必须时常要考虑的点;最后一点是针对移动端要加油的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16