电商行业数据分析项目

时间：2023-03-15 22:32:02 | 来源：电子商务

时间：2023-03-15 22:32:02 来源：电子商务

在2018年的今天，互联网红利慢慢褪去，中国的互联网也并不像前几年一样像一片处女地一样，所以出现了精细化运营，随着产品功能的增多和用户的增多，用户需求的多样化和产品服务的多样化之间就存在了匹配和不匹配，选择与不选择，喜欢与不喜欢之间的矛盾，新用户的选择，老用户的活跃、流失就带来了各种各样的原因。而精细化的运营就是通过用户分群，对不同需求的用户匹配不同的服务和内容，从而满足其个性化的需求，从而更好的完成运营中拉新、促活和激活的工作。对于任何行业来说，获取、整理、分析数据都已经成为了必须的步骤。但是各个行业由于行业特征不同，需要关注的数据种类也不一样，现今电商发展的十分火热，而很多电商的运营团队缺少精细化运营和数据驱动的经验和意识，但是电商运营正在成为电商自身增长越来越重要的因素。那么，电商行业需要分析哪些数据呢？

营销数据：营销费用、用户数量、人均费用、营销到达率

流量数据：浏览量（PV）、访客数（UV）、登录时间、在线时长、跳出率

用户数据：用户姓名、出生日期、性别、地区、手机号等信息

交易数据：交易金额、交易数量、交易人数、交易商品、交易场所、交易时间等

行业数据：店铺排名、关键字、粉丝数、信誉度等

重点分析指标：

1.流量指标：

浏览量（PV）:页面浏览量；用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量累计。

访客数（UV）:指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。电商习惯分为新访客和回访客

跳出率：只浏览了一个页面就离开的PV除以这个页面总的PV，包含首页跳出率、关键页跳出率、具体产品页面跳出率等。

2.转化指标:

转化率：进行了相关动作的访问量除以总访问量，包括注册转化率、客服转化率、收藏转化率、添加转化率、成交转化率

渠道转化率：某渠道付费的用户除以这个渠道所有的用户，一般分为PC和移动端

事件转化率：某事件付费的用户除以这个时间带来的所有用户 ，一般为某些线上线下广告

3.运营指标：

成交指标：成交金额、数量、用户数

订单指标：订单金额、数量、用户数、有效（无效）订单

退货指标：退货金额、数量、用户数

效率指标：客单价、件单价、连带率、动销率

采购指标：采购金额、数量

库存指标：库存金额、数量、周转天数、售罄率

4.会员指标：

注册会员数：总体注册会员数（粉丝数）

活跃会员数：产生过购买行为的粉丝数

活跃率：活跃会员数除以注册会员数

会员回购率：上一阶段活跃用户中在这一阶段进行了二次购买的用户比例

会员复购率：本阶段中进行了购买的用户进行二次及以上购买用户的比例

平均购买次数：某阶段中每个用户平均购买次数

会员留存率 ：某一阶段中登录或进行了购买的用户占比

诚然，电商行业的数据分类众多，定义复杂，究竟如何从中进行取舍，才能真正掌握电商行业数据分析的精髓呢？其实在电商行业不同阶段关注的中电数据也不一样，在初期，应该重点关注的数据主要集中在流量指标，例如：PV UV 跳出率 转化率等这些指标，因为这个阶段主要是获客阶段，主要以吸引用户为主；经营一段时间后，通过分析数据提升销量变成了主要的目的，这个阶段需要重点关注流量和销售指标，例如：PV UV 流失率 客单价 ROI 销售额等。通过不同渠道获客、形成购买行为，需要通过数据分析投入和产出比例，以及获客成本，最终实现提升销量盈利的目的；形成一定规模之后，需要利用数据提升整体的运营水平就显得很关键了，这个时候需要重点关注运营、会员指标，通过分析这些数据修改战略和渠道手段，迎合消费者，最终实现精细化运营，提升销量和收益。

因此可以看出，对于各个阶段都需要进行关注的数据主要集中为流量和会员指标，分别是：活跃用户数、转化率、复购率、留存率、总收益

那么怎么分析这些数据呢？可以分别从商品和用户两个角度来分析

在商品运营中，尤其是首页商品更新速度快，我们要格外重视转化，甚至要精确到不同时间区间、不同位置、不同商品的转化率。然后根据转化率，结合业务经验，不断调整运营策略。例如：从首页——活动页——商品详情页——支付完成。从精细化分析的角度出发，我们关注转化路径每一步的转化率；可以看到不同阶段的转化率与平均水平的差距，并且进行定向的分析，以便调整战略，提升转化率。

站在用户的角度中，用户体验愈发重要，之前无目的的短信推送、APP 通知有可能使用户厌烦，破坏用户的体验；甚至可能导致用户退订、卸载（跳出）。精细化运营的情况下，做好用户运营主要从两个角度出发：一是找到用户留存的关键点；二是采取差异化的运营策略，区分不同的用户群体，对不同群体采取差异化的运营方式，制定用户画像，实现个性化推送等。

从两个维度当中，我们都需要使用漏斗模型。AAARR漏斗模型是在电商数据分析中非常重要的分析工具，通过这个模型可以跟踪一个用户在各个阶段的流失、留存率，例如：如果你发现用户在其他阶段的流失率都是在10%左右，但是在付款阶段流失率高达30%，那么这个时候一定要去研究一下支付阶段到底是什么影响了用户们付款，是支付界面加载过于缓慢？还是支付界面太繁琐，让人感觉不安全等等，并进行针对性的部署和调整。

附上这个模型的连接：

总结：电商行业作为互联网崛起已来最大的行业之一，其中涵盖了海量的数据，数据量相对于传统行业并不在同一量级上。无论是刚入行的小白，还是已经混迹多年的老鸟，如何从这些海量的数据中获取真正有用的信息，都是一门必修课。将有限的精力和时间投入重要的指标获取、分析中，并通过科学的方式找出问题所在，才是正确的选择。