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Java生鲜电商平台-生鲜电商数据分析思维以及指标(小程序/APP)

来源:网络整理 发布时间:2021-07-31 06:01 标签:数据分析成交额大数据
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Java生鲜电商平台-生鲜电商数据分析思维以及指标(小程序/APP)

说明:在生鲜电商行业火爆和转型的背后,数据分析往往成了主要的助推剂之一生鲜电商实战知识分享网站,通过对商品、用户、平台数据的分析,商家就能知道什么样的商品好卖,什么样的人爱买,哪一类的促销活动更受欢迎等等,从而对症下药调整策略,精准营销。于是,近年来电商行业数据变得越来越重要,本篇我就详细的说一说电商数据分析需要掌握的方法及思路。

电商的业务流程

还是那句老话:不懂业务就别做数据分析,任何的商业分析都需要围绕业务进行,在动手分析电商数据之前,我们先了解一下电商平台的业务流程:

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显然电商零售的流程和传统零售大不相同,从用户登陆到加购商品、再到最终下单购买、确认收货,每一个环节都有大量的数据在平台上产生,我们应该收集哪些数据,又应该分析哪些数据?这就需要建立完善的电商数据分析指标体系,来为我们的分析提供方向。

电商主要有哪些数据?

传统零售的数据分析侧重对商品的分析,而电商则侧更重于对用户和流量的分析。根据电商业务流程的各个环节,我们可以把电商数据大概分为这4类:营销数据、流量数据、会员数据、交易和服务数据。

营销数据:做电商肯定要玩转各类的营销活动,就会产生营销费用、用户覆盖数,活动点击、打开等营销数据,然后有这些数据衍生出人均单价、活动打开率、人群触达率等指标

流量数据:电商运营最核心的数据就是流量数据,包含了平台的浏览量、访客数、用户的登陆时间、在线市场等等数据

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会员数据:电商会员一般门槛较低,注册了就是会员,然后根据消费金额或者消费金额换算的积分来升级会员等级,比如像淘宝的淘气值积分。会员数据包含会员的个人信息以及交易记录、登陆行为等行为数据,电商平台的各类营销活动往往就是基于对会员行为数据的分析。

交易和服务数据:交易数据主要包括交易的金额、数量、人数、商品信息、交易场所、交易时间等数据,服务数据主要包括供应链等数据。

电商数据分析的8大指标

根据电商运营的各个环节,我们可以把电商数据分析的指标体系分为下图这8个部分

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先从整体运营指标说起,整体运营指标的分析一般是面向企业的高层,从平台的流量、订单数据、整体的销售业绩指标、盈利指标来了解平台的运营状况。

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网站流量指标就是对平台的访客进行分析,比如通过对页面访问时长、跳出率等指标的分析,从而对页面进行优化等等

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销售转化指标主要包含了从下单到支付整个过程的数据,通过分析来提高商品转化率

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客户价值指标主要目的是找出有价值的用户,实现精准营销,一般可以建立RFM价值模型来进行分析

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商品类指标主要分析商品的种类,销售和库存情况,可以建立关联分析模型,将商品组合销售,比如之前经典的啤酒与尿布的故事

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市场营销活动指标主要监控某次营销活动给带来的效果生鲜电商实战知识分享网站,以及监控广告的投放指标

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风控类指主要对用户购买后的评价进行分析,发现产品的优点及问题

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市场竞争指标主要分析市场份额以及平台的排名,通过和竞品的对比进行策略调整

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电商分析数据分析思路

对电商数据分析来说,主要应该掌握这四个思想:对比、细分、转化、分类,基本上可以应付日常的分析工作了

1、对比思想

数据对比主要是横向和纵向两个角度,指标间的横向对比可以帮我们认识预期值的合理性,指标自身在时间维度上的对比,就是我们经常说的趋势分析。

这里我以分析店铺的成交额为例:

纵向对比

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我们把一段时间的成交额显示在坐标轴上,这样就可以很明显的看到这段时间的成交额是否达到了预期。

另外,要结合实际场景进行分析,比如我们通过数据发现今天的成交额比昨天大很多,可能因为今天是周六,或者是节假日等等,因此,我们在做纵向对比的时候,要判断今天(假如是周六)的成交额是否合理,除了看最近30天的趋势数据,我们还可以看一下最近10周的周六的成交额趋势;如果今天是节假日的话,那么就可以和上一年的同一天做个对比,不过因为间隔时间比较长,这里面可能参杂的干扰因素比较多,数据反映出来的意义比较有限。

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