如今数据分析行业炙手可热,数据分析师的薪资也是水涨船高,各个行业也都需要数据分析方面的人才来提高企业的运营效率。电商行业也不例外,虽说卖的是产品,但电商环境所产生的数据价值丝毫不亚于产品本身的价值,尤其是淘系电商,能够依赖的数据仅仅只有订单数据,其他数据都被阿里封装成了产品,例如数据银行、达摩盘、生意参谋等等,对于自有电商来说,可供操作的数据就更多了。下面,我就结合自己在实际工作中遇到的问题,从引流、拉新、促活等用户周期的三个方面来帮助大家朱门电商行业数据分析。
1、引流
当我们的店铺或者产品经过曝光之后,一部分用户会产生访问,而另一部分用户会进入流失状态。我们要做的就是尽可能的提升访问而减少流失。对于我们电商行业来说,数据分析主要指标有一下几点:
- 访问UV
- 新访UV
- 点击率
- 跳出率
在日常的数据监控当中,一旦发现数据异常,我们将从以下几个关键点入手,改善引流情况:
- 优质渠道挖掘
- 渠道投放策略优化
- KA渠道运营
- 准进入流量再运营
从上面的这些关键点你也许会发现,我们分析的关键点在渠道,渠道就是流量的来源,所以如何识别优质渠道以及如何优化投放策略将是我们数据分析师主要关注的问题,在这部分的分析过程中,我们一般会结合运营和推广的意见来得出解决方案。
2、拉新
拉新其实就是访问留存的用户进一步转化为新销用户,也就是我们的新客,那没有消费的用户就成为了访问流失用户。 提升拉新效率,我们一般从以下几个关键问题入手:
- 支付前有效行为分析与引导
- 0——1转化提升
- 精准化运营(差异+场景)
- 访问流失唤醒与预警
- 新销成本(ROI)
主要数据指标包括:转化率、新销人数、新销结构、新销复购等。
3、促活
电商行业的读者可能都知道,我们的用户结构中,新客占据了绝大多数的客户比例,而老客则贡献了更多的人均GMV。一旦客户第一次购买了我们的产品,那么相比于没有购买过的顾客来说,我们的数据资产就会更为丰富,从数据层面来说,我们的可预测及可操作性就会大大提高,所以,如何完成新客到老客再到忠诚客的转换,将是我们数据分析工作的重点。 提升促活我们一般从以下几点入手:
- 用户支付行为习惯研究
- 人货场匹配、精准化运营
- 用户价值提升
- 超级用户(KOL)运营
- 支付流失预警与唤醒
主要监控指标包括:复购率、高价值用户数量、回流率以及用户价值。
以上就是我们入门电商行业数据分析的几个关键点,其中电商行业也分为自有电商,例如聚美优品、网易考拉等,有包括平台型电商,如淘宝、拼多多等。针对不同的电商平台,我们也有不同的分析方法。针对用户生命周期,我们也有一套完整的分析案例及工具,后续将会陆续分享,请大家多多关注。
","content_hash":"ef5f9399