京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01