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如何做好电商数据分析?

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标签: 电商数据分析 电商数据
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1.依据用户画像,洞察需求

用户画像即用户信息标签化,通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,进而对用户或产品特征属性进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象出用户的信息全貌。

首先,你需要创造出用户对你品牌的认知,将他们带领到你的店铺门口。比如通过亿信ABI,能看到网站访问者的人口信息,比如年龄和性别。也有关于地理位置、兴趣、表现的数据。这些见解能帮助你做出用户画像。

2.依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说,分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”,找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高,不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览,并给出目标转化率。

当涉及到有机搜索时,分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解,比如该将广告预算花在哪儿,如何让用户更容易搜索到你等等。

3.店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时,我们就要想办法将他们转化成顾客,但众所周知,并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后,也会有改变主意离开网站的可能。

4.提高营销推广的ROI

对店铺来说,如今流量已进入存量时代,营销渠道分散且复杂,更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO,通过数据分析,加强线上营销的精准,拓展线下新的营销场景,利用数据智能完成全场景全链路的布局,以达到高效转化与品效相结合。

5.用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是,获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示,用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

6.用户推荐数据分析

对卖家来说,我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品,也愿意向家人和朋友推荐,他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

7.产品数据分析

(1)产品数据分分析

①整体分析:分为两个部分:销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入,至少购买过一次的用户数,平均订单价格、数量,退款数目等等。购物行为,你可以看到浏览了产品详情页的用户里,加入购物车的人数;或浏览产品详情页后最终下单的人数。

这里还有一个数据很重要,即平均订单价值,是指顾客进行一次购买(一个或多个商品)的平均值。提高平均订单价值就会增加销售额,这是毋庸置疑的。平均订单价值还通常是代表收入增长速度最直接的指标之一,甚至比转化率优化更重要,我们在产品页面、购物车页面和结帐后页面中添加少量的相关内容就可能会产生重大影响。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据,比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品,进入结算阶段的商品,以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

同样,这里主要注意一个数据,即客单价。“客单价”的提升主要靠商品单价和关联销售:首先在同样的流量下,尽可能把流量引导至“单价高”且“转化率高”的商品,并降低“单价低”且“转化率低”商品的流量,这样可以直接提高销售额和客单价;其次,优化宝贝介绍、营销活动、满赠规则、客服话术等,尽可能从顾客的需求出发吸引顾客买更多的宝贝,买得越多客单价越高。

(2)销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入,税费、运费、退款金额,和卖出的商品数量。其中,总销售额以金额的形式呈现,是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”(OMM)之一,可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

该指标几乎反映了所有电商运营环节的效果——像市场营销、流量积累、商品优化、产品迭代等。只要我们的销售额实现逐月增加,就基本可以确定我们的策略是正确的。

需要注意的是,跟踪总销售额的过程中存在潜在陷阱,我们要确保销售额可持续地长期增加才是最重要的。如果只关注短期效果,可能会错误地认为策略正确,反而不利于整体业务。但通常情况下,当我们将总销售额(总收入)作为核心指标时,基本不会出错。

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    刘老师 数据分析师

    1、工具使用第一重:仅仅是页面流数据

    很多人把工具生成的代码往网站页面上一贴,认为网站的跟踪代码配置就基本完成了。但事情并没有那么简单,分析系统中生成的跟踪代码只能简单的跟踪页面流的数据,比如访问数、浏览量、流量来源等等,用户与网站的交互行为比如表单提交、订单达成是无法跟踪得到的。

    网站的跟踪代码应该要根据具体的网站业务需求来配置跟踪方案。在添加跟踪代码前需要相关的业务人员聚在一起讨论把数据跟踪需求整理出来,根据需求形成一个完成的跟踪方案,从而生成相应的跟踪代码并添加到网站中。

    很多网站甚至是一部分电商网站都只是做到了这一步,但其实这远远没有把网站跟踪系统的功能发挥出来。

    因为受限跟踪配置的内容,系统只能收集到页面流的数据,因此用户也只能简单地查看网站的访问数、页面的浏览量以及流量来源的相关数据,但用户来到了网站有没有一些非浏览量的交互行为,是否有产生订单或产生了哪些产品的订单,无从得知。因此也没有明确的指标用于指导网站优化和外部推广(仅有的跳出率是不够的)。

    2、工具使用第二重:配置了目标或电子商务跟踪

    有部分用户在页面流数据跟踪的基础上会增加目标与电子商务数据的跟踪配置,这就进入我们所说的“网站分析第二重”。

    目标与电子商务数据是衡量网站绩效的重要指标。对于会员制的电商网站来说,一个非常重要的目标就是会员数据的增加,而电子商务销售则是网站的终极目标。对这两块数据进行跟踪,我们就可以很好地衡量网站与及流量来源的转化情况。

    把目标与电子商务的数据跟踪起来后,我们就可以把转化的数据与流量来源及页面浏览行为相关联,我们就可以很好地分析网站流量来源与页面浏览行为的转化情况。从而知道从哪些流量来源过来的流量质量最高,哪些产品或页面的说服力更强可以吸引用户完成订单转化,这样我们就可以有针对性地增加那些转化率高的流量来源的流量,并对一些转化偏低的产品或页面进行优化。

    3、工具使用第三重:完善了访问行为细节的跟踪与分析

    在这个分类下你会较为注重对于用户行为细节的跟踪,从而配置相应的自定义事件跟踪。对于用户在网站上的一些行为我们可以系统性地进行跟踪,比如站内搜索、视频播放、文件下载、表单提交、404错误页面、导出链接的点击、评论提交等等行为我们都可以跟踪起来,从而更好地了解访客的访问行为以提升网站的访问体验和转化率。

    如第二重的内容所说的,你可能会把注册成功作为网站的目标,除了跟踪注册提交成功的事件外,你还可以跟踪注册的方式(是否通过第三方工具帐号进行注册)、注册提交失败的次数与及失败的原因等等。

    除了订单产生的数量,购买流程中每一步的微转化也是值得关注的,找出转化流程中的弱项和问题,想办法修复它,这对于销售的提升效果将是非常明显的。

    对于电商网站来说,用户是否有点击站内广告的行为,从而购买广告推介的产品,我们要怎么完善我们的产品推荐系统,这些都需要数据作支持。

    我们还强烈建议可以对站内搜索与搜索零结果(搜索结果的条目数量)的情况进行跟踪,从而衡量网站的产品或内容是否满足用户的搜索需求,从而增加相应的产品或内容以提升网站销售。而对于一个客服系统来说,优化好这一步,这有可能会大幅减少客服人员的工作量。

    4、工具使用第四重:基于数据的网站优化—数据驱动营销

    在前边三部分其实也应该把网站优化的工作纳入其中,但对于大多数公司来说,网站优化这一步大都做得不好或是做得不够系统。而网站优化是网站运营过程中不可或缺的一个重要环节。

    很多人做的网站分析报告仅仅是停留在报告的层面而没有形成优化行动,这就失去了网站分析的意义。根据报告中提出的有效建议,可以考虑安排进行营销活动或页面内容的优化工作。

    通过数据分析找出更优的推广渠道;同时对内容特别是着陆页面的内容进行A/B/N测试,找出最优的页面版本,这将可以有效地提升网站的转化率从而提升网站的销售!这是网站分析对于提升网站业绩的最直观体现。

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