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致电商小白:电商数据分析你真的会吗? (来源:环亚娱乐app)
作者:环亚娱乐app    发布于:2020-06-12 18:11    文字:【】【】【


     

  首先,我们要知道,什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程,就是数据分析。数据本身并没有什么价值,有价值的是我们从数据中提取出来的信息。

  那么,在这个从数据到信息的过程中,肯定是有一些固定的思路,或者称之为思维方式。下面给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思)

  【对照】俗称对比,单独看一个数据是不会有感觉的,必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。

  这是最基本的思路,也是最重要的思路。在现实中的应用非常广,比如选款测款丶监控店铺数据等,这些过程就是在做【对照】,分析人员拿到数据后,如果数据是独立的,无法进行对比的话,就无法判断,等于无法从数据中读取有用的信息。

  分析这个词从字面上来理解,就是拆分和解析。因此可见,拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词,很多作者都会用这样的口吻:经过拆分后,我们就清晰了……。不过,我相信有很多朋友并没有弄清楚,拆分是怎么用的。

  我们回到第一个思维【对比】上面来,当某个维度可以对比的时候,我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候?或者根本就没有得对比。这个时候,【拆分】就闪亮登场了。

  运营小美,经过对比店铺的数据,发现今天的销售额只有昨天的50%,这个时候,我们再怎么对比销售额这个维度,已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解,拆分指标。

  拆分后的结果,相对于拆分前会清晰许多,便于分析,找细节。可见,拆分是分析人员必备的思维之一。

  是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历?当数据维度太多的时候,我们不可能每个维度都拿来分析,有一些有关联的指标,是可以从中筛选出代表的维度即可。如下表

  这么多的维度,其实不必每个都分析。我们知道成交用户数/访客数=转化率,当存在这种维度,是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候,我们就可以【降维】.

  成交用户数丶访客数和转化率,只要三选二即可。另外,成交用户数*客单价=销售额,这三个也可以三择二。

  增维和降维是对应的,有降必有增。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时,我们就需要对数据做一个运算,增加多一个指标。请看下图。

  我们发现一个搜索指数和一个宝贝数,这两个指标一个代表需求,一个代表竞争,有很多人把搜索指数/宝贝数=倍数,用倍数来代表一个词的竞争度(仅供参考)。这种做法,就是在增维。增加的维度有一种叫法称之为【辅助列】。

  【增维】和【降维】是必需对数据的意义有充分的了解后,为了方便我们进行分析,有目的的对数据进行转换运算。

  当我们拿不准未来的时候,或者说是迷茫的时候。我们可以应用【假说】,假说是统计学的专业名词吧,俗称假设。当我们不知道结果,或者有几种选择的时候,那么我们就召唤【假说】,我们先假设有了结果,然后运用逆向思维。

  从结果到原因,要有怎么样的因,才能产生这种结果。这有点寻根的味道。那么,我们可以知道,现在满足了多少因,还需要多少因。如果是多选的情况下,我们就可以通过这种方法来找到最佳路径(决策)。

  1. 总体运营指标:从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控,起码对运营的电商平台有个大致了解,到底运营的怎么样,是亏是赚。

  2.网站流量指标:即对访问你网站的访客进行分析,基于这些数据可以对网页进行改进,以及对访客的行为进行分析等等。

  3. 销售转化指标:分析从下单到支付整个过程的数据,帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

  4. 客户价值指标:这里主要就是分析客户的价值,可以建立RFM价值模型,找出那些有价值的客户,精准营销等等。

  5.商品类指标:主要分析商品的种类,那些商品卖得好,库存情况,以及可以建立关联模型,分析那些商品同时销售的几率比较高,而进行捆绑销售,有点像啤酒喝尿布的故事。

  以上总共从8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析,当然,具体问题具体分析,每个公司的侧重点也有所差异,所以如何分析还需因地制宜。

  的核心公式是:销售额 = 流量*转化率*客单价。因此,分析可以从流量、转化率和客单价这三个维度进行:1、流量流量分析,可以从中发现用户访问网站的规律,并根据这些规律改进网站设计或营销策略。类别 指标 备注 流量数量 UV,独立访客数     PV,访问量   流量质量 平均访问深度     ......

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