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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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    1.回归分析

    当您需要进行预测和预测未来趋势时, 回归分析是很好的工具。回归测量因变量 (要测量的变量) 和自变量 (用于预测因变量的数据) 之间的关系。虽然你只能有一个因变量, 但你可以有几乎无限数量的独立变量。回归还可以帮助您发现运营中可以通过突出趋势和因素之间的关系来优化的业务点。

    2.假设检验

    这种分析方法也称为“T 测试”, 可将所拥有的数据与假设进行比较。它还可以预测可能做出的决策将如何影响您的业务。T 测试可以比较两个变量, 以找到相关性, 并根据结果做出决策。例如, 实际业务中可能会假设更多的工作时间相当于更高的生产率。在实施延长工作时间之前, 重要的是要确保有真正的效果, 以避免造成不好的反作用。

    3.蒙特卡洛模拟

    作为计算不可预知变量对特定因子影响的最常用方法之一, 蒙特卡罗模拟使用概率建模来帮助预测风险和不确定性。为了测试假设或场景, 蒙特卡洛模拟将使用随机数和数据, 根据任何结果对任何情况进行各种可能的结果进行分析。这是一个非常有用的数据分析方法,可以跨越多个领域应用,包括项目管理、财务、工程、物流等等。通过测试各种可能性,可以了解随机变量如何影响您的计划和项目。

    4.内容分析

    这种方法有助于了解定性数据中出现的总体主题。使用词云图颜色编码特定主题和想法等技术有助于分析文本数据,以找到最常见的线程。在处理用户反馈、访谈数据、开放式调查等数据时,内容分析可以很好地工作。这有助于确定需要改进的最重要领域。

    5.叙事分析

    叙事分析主要包含五个要素,即行动(act)、场景(scene)、行动者(agent)、能动性(agency)和目的(purpose)。这种分析侧重于故事和想法在整个公司的沟通方式,可以帮助你更好地了解组织文化。这可能包括解释员工对其工作的感受、客户对组织的看法以及如何查看运营流程。它在考虑改变企业文化或规划新的营销策略时非常有用。

    没有统计分析的黄金标准,也没有绝对正确的方法。选择的方法应始终反映收集的数据以及要提取的解决方案类型。匹配正确的数据和分析有助于发现更好的方案,以优化企业的业务,对企业业务进行数字化变革。

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    1.基于历史的MBR分析

    基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较。

    MBR中有两个主要的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来,以供预测之用。

    MBR的优点是它容许各种型态的数据,这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力,它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据,有足够的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时,不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。

    2.购物篮分析

    购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品, 找出相关的联想(association)规则,企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说,零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。

    购物篮分析基本运作过程包含下列三点:

    选择正确的品项:这里所指的正确乃是针对企业体而言,必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。

    经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。

    克服实际上的限制:所选择的品项愈多,计算所耗费的资源与时间愈久(呈现指数递增),此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。

    购物篮分析技术可以应用在下列问题上:针对信用卡购物,能够预测未来顾客可能购买什么。对于电信与金融服务业而言,经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。对病人而言,在疗程的组合上,购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。

    3.决策树

    决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上有着极强的能力,它以法则的方式表达,而这些法则则以一连串的问题表示出来,经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根,底部有许多的树叶,它将纪录分解成不同的子集,每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外,决策树可能有着不同的外型,例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。

    4.遗传算法

    遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程,细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似,它必须预先建立好一个模式,再经由一连串类似产生新细胞过程的运作,利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与这个模式吻合,最后仅有最吻合的结果能够存活,这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 (cluster)问题上有不错的表现,一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。

    5.聚类分析

    聚类分析(Cluster Detection)这个技术涵盖范围相当广泛,包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体,在许许多多的分析中,刚开始都运用到群集侦测技术,以作为研究的开端。

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