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電子商務該如何做數據分析?如何數據分析入門?電商數據分析入門教程!

選擇字號: 超大 標準 發布時間:2014-11-11 10:12:7 | 作者:Searcheo | 0個評論 | 人瀏覽

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前言:借用淘寶開直通車高手的一句話,沒有數據支撐的推廣是瞎推廣!先做個最好的數據分析師,才能是最好的互聯網推廣!

    近期越來越多的朋友抱怨說店鋪生意急轉直下,求診斷、求分析。其實我能做的也微乎其微,只能從對方截圖告訴我的一系列的數據指標中望聞問切,提供參考意見。時間久了,發現很多中小賣家對于淘寶數據分析還是會見不會看,會看不會用,這幾天一直在和xx聊籌建一個全新的品牌,后面聊到數據分析,我說要做就做淘寶最好的數據分析。不然混淘寶,想開車,不會數據分析怎么行?

一、為什么要數據分析,數據分析可以幫到你什么。

    先搞懂什么是數據分析,其定義是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息,集中、萃取和提煉出來,以找出所研究對象的內在規律,并提供決策支持的一系列分析過程。數據→信息→營銷決策→銷量。既然是決策支持,那么數據分析幫助我們發現問題、分析問題,并指導我們做出最佳營銷決策決策。商場如戰場,數據分析就是店鋪商戰中的雷達。

    數據分析的作用:

    分享線上活動成效、考核相關人員績效(KPI)、監控推廣的投入產出(ROI)、發現客服、營銷等方面的問題、預測市場未來趨勢、幫助改進網站UED。

二、 數據分析:關于監控。

    很多人會說,不必錄入監控啊,量子上面不都有記錄嗎?但是殊不知,錄入和監控的過程其實就是分析的過程,往往做數據錄入的人員是最清楚公司的整體的狀況的人員。關于監控數據的來源工具,常用的也就那么幾個:

    數據魔方、量子統計、推廣后臺、其他

    來源不多,但是用到精通、熟練,充分從數據中提取有用信息,需要花心思。用量子統計獲取店鋪自身的優劣勢、用數據魔方縱觀行業概況,從推廣后臺測評ROI,并從自身角度添加其他數據分析工具,最終有效結合起來,才算是知己知彼,胸中有丘壑。

    關于數據獲取之后最關鍵的又算是數據模型的建立,這里我提供三個數據模型供大家參考。

    1、銷量模型(店鋪經營概況)

    2、產品模型(以產品為導向)

    3、推廣模型(以推廣為導向)

三、數據分析:關于對比。

    數據分析需要對比,可以是自己跟他人或行業比,也可以是自己不同時段的比較。譬如:我通過與行業的本月數據對比,發現其余環節都略高于行業均值,只有客單價部分是短板,那么提供的決策支持應該是增加同類寶貝推薦以及搭配套餐等工作,以及多做一些店鋪活動提高客單價。 又譬如:通過本周與上周的對比,發現銷售額下降嚴重,進一步分析發現行業銷售額不減反增,原來由于秋冬換季,我店鋪產品沒有及時更替產品嚴重滯后導致。

四、數據分析:關于分解。

    分解也是數據分析不可或缺的一大環節,尤其是未來市場預測和流量比例分配。舉一個簡單的例子:現在我要加大推廣力度,在成本控制內提高20%的銷售額。

    先用公式“銷售額= 流量 X 轉化率 X 客單價 ”把銷售額分解開來,采用控制變量法,保持轉化率、客單價不變情況下。

    再對流量分解“流量=淘寶站內+直接訪問+搜索引擎+淘寶推廣+其他”。

    最后對淘寶推廣進行細分“淘寶推廣=直通車+淘寶客+鉆石展位”,我們這樣一層層分解下去,最后發現只需要直通車點擊從每天800IP提升到1200就可以滿足要求了。雖然不一定能完全可以按部就班,但具體操作起來至少有了對問題的切入點不是?

五、數據分析:關于總結。

    關于數據分析,總結是最重要的,任何數據分析都只是提供決策支持,一切都要落實到具體行動方可??偨Y就是對前段工作的經驗積累和對下一步工作的具體安排,而積累和安排都需要用數據的手段去量化才是王道。

    (1)我建議大家一周一例會的總結方式,對店鋪各個運營指標予以關注和總結,譬如如下:

    指標 數值 增幅

    客單價 103 -3

    轉化率 2.6% +0.4%

    日軍ip 909 -150

    日均pv 2025 -450

    跳轉頁面 2.97 +0.2

    日均顧客可數 100 -30

    老顧客數 22 -19

    周例會運營指標對比

    下周工作安排:

    店鋪UI設計:首頁banner、焦點圖制作3張 負責人:美工部小茜

    活動策劃: 萬圣節打折送禮

    新品上架:發布10款新品、 積累超過20個好評數。 負責人:策劃部小李

    老顧客短信群發、聚劃算申請 負責人:運營部小張

    直通車預算:1200-1600, 鉆展停止推廣一周 負責人:推廣部張峰

    (2)在數據監控的基礎上,通過對比的方法,一步一步分解到每一個指標,最終去弊存利,懲惡揚善;得到正確的運營經驗。也才能做出更加優化的決策安排。這里可以用mindmanager頭腦風暴的方法去做決策安排,責任到人,具體到數據最佳!

    還是那句話,任何數據分析都只是提供決策支持,一切都要落實到具體行動方可。

    當然這里只是淺顯介紹下,實際操作中比這要系統和全面得多,牽涉到得數據監控表也會更多。時間有限先分享這么多,不足之處請多指正!

原文轉載自派代,略有改動。


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