京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
天猫数据化运营入门_视觉篇_数据分析师
什么是视觉营销?视觉营销存在的目的是最大限度地促进产品与消费者之间的联系,最终实现购买,同时提升视觉冲击,影响品牌的文化。
具体到淘宝平台,最常规的交易的流程:商品-曝光-点击-订单,商品和流量是成交前提,在前文已有详述,而优秀的视觉能抢占买家视线、让买家重点接收你想传达的信息、刺激买家的购物欲,是转化为订单的关键一环。
店铺视觉营销落地页在哪?最关键的页面当然是店铺首页和商品详情页。
1)店铺首页
店铺首页体现店铺形象,需要合理清晰的信息结构,精准的传达给用户你最想表达的信息,同时还能快速的让用户找到他感兴趣的信息。
首页布局最基本的四个元素:banner、导航、分类和陈列,大家可以访问天猫智库学习具体优化方法,也可以参考同行优秀商家的设计亮点。
我们如何利用体检报告,来看本店首页视觉水平呢?
A.首先,一般我们用首页跳失率、点击率、停留时间以及人均点击次数这四个指标综合反映首页视觉数据。
①首页跳失率:首页的访客入店后只访问了该店铺首页就离开的次数占访客总入店次数的比例,跳失率越高表示访客对您店铺及产品的兴趣度月底,数据越低越好。
②首页点击率:入店后点击首页次数占首页访问次数比例,点击率越高,代表访客对产品的兴趣度越大,成交的可能性越高,点击率是正向指标,数据越高越好。
③首页人均点击次数:平均每个访客入店后点击首页次数,人均点击次数是正向指标,人均点击数越高越好。
④首页平均停留时间:平均每个访客入店后在首页停留时间(秒),由于行业特性的不同,不同品类有不同的合理区间,太短代表访客缺乏兴趣,没耐心看完全文,太长则代表访客难以抉择,对产品存在一些疑惑。
B.其次,数据分析的思路见图解
①查看本店本月指标的实际数字
②查看本店前两月指标数据,通过自身对比评估视觉优化效果
③查看同行竞争对手数据,通过第三方对比,评估目前所处位置。
示例店铺A详解:
本店本月首页跳失率21.39,%,相比前上月有了明显的下降;而同层商家的首页跳失率为26.35%,与之相比,本店首页视觉具有一定的优势(可以再参看同层优秀,同行优秀商家数值);其他三个指标通过对比分析均有提升趋势,可见本月针对首页的视觉优化效果佳,数据有了明显提升,而且超越了同行同层的商家。
2)店铺详情页
店铺详情页承载了整店70-90%的访客数,是全店视觉设计的重中之重,以促成宝贝成交为主要目标,爆款商品详情页还有分流、关联营销的目标。
3步循环展示提高页面转化率:
ü购买冲动:突出利益点,强化购物冲动
ü购买欲望:通过商品展示,货品的视觉,呈现形式和美感3
ü购买理由:品牌价值、货品优势突出商品价值
我们如何利用体检报告,来看本店详情页视觉水平呢?
A.首先,一般我们用宝贝平均跳失率、宝贝浏览率、宝贝人均浏览量来综合反映详情页视觉数据。
B.其次,数据分析的思路(详见图解)
示例店铺A详解:
本店宝贝跳失率95.41%,相比上月有明显的上浮,而对比同层商家平均的89.51%,本店数据也是明显落后。针对自对比的结果,需要review本月所做的详情页调整,效果不佳必须重新进行设计调整;针对竞争对比的结果,需要与优秀商家的详情页做仔细对比,取长补短。
总体而言,全店整体视觉水平怎么看?
A.通常我们将店铺平均访问深度、静默转化率作为评估整店视觉的核心指标。
①访问深度是指用户在一次访问店铺的过程中访问的店铺页面数(Pv/Uv),页面越多,访问深度越深,代表用户对你店铺的兴趣越大。
②静默转化率是指没有咨询客服旺旺直接拍下付款的用户占总访客数的比例,一般只有在用户对商品足够了解、对店铺足够信任、对服务足够放心的前提下才会选择静默成交
③静默客单价是指没有咨询客服旺旺直接拍下付款用户的平均成交金额,这个指标综合体现静默转化率和店铺客单价水平,作为整店视觉水平的参考指标之一。
B.其次,数据分析的思路见图解:
示例店铺A详解:
①查看本月店铺访问深度为2.96,即一个用户访问本店铺平均会访问2.96个页面
②查看访问深度指标的历史趋势,上月曾经下跌到2.88,本月回升至2.96,效果较好,匹配本月做过的视觉方面的优化,进行经验沉淀。
③查看本月竞争对手-同行同层商家平均访问深度为2.32,本店高出27.81%,表现较佳(由于本店铺本指标在该层表现较好,可以将竞争对手选定为上层商家,类目TOP20商家,同层TOP10商家,以确定指标进一步优化的目标)。
3)视觉解决方案
入驻半年内的新商家,体检报告在每个视觉模块下,都罗列了常见问题库及解决方案,各位也可以到天猫智库自助学习。
4)视觉指标总览
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18