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酷夏狂歡—紅包雨活動即將開啟,請做好搶紅包準備!電商數(shù)據(jù)分析:
1.依據(jù)用戶畫像,洞察需求
用戶畫像即用戶信息標簽化,通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特征等各個維度的數(shù)據(jù),進而對用戶或產(chǎn)品特征屬性進行刻畫,并對這些特征進行分析、統(tǒng)計,挖掘潛在價值信息,從而抽象出用戶的信息全貌。
首先,你需要創(chuàng)造出用戶對你品牌的認知,將他們帶領(lǐng)到你的店鋪門口。比如通過億信ABI,能看到網(wǎng)站訪問者的人口信息,比如年齡和性別。也有關(guān)于地理位置、興趣、表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。這些見解能幫助你做出用戶畫像。
2.依據(jù)渠道數(shù)據(jù)分析用戶來源
對電商賣家來說,分析“訪客數(shù)”最重要的是分析“流量來源”。分析不同流量來源的“數(shù)量”和“支付轉(zhuǎn)化率”,找出“支付轉(zhuǎn)化率”比較高的流量來源并想辦法提高,不僅可以提高“訪客數(shù)”還可以提高整體的“支付轉(zhuǎn)化率”。這時利用數(shù)據(jù)分析工具能為不同渠道的表現(xiàn)提供總覽,并給出目標轉(zhuǎn)化率。
當涉及到有機搜索時,分析一些像搜索量和關(guān)鍵詞排名的指標能幫你獲得更多的見解,比如該將廣告預(yù)算花在哪兒,如何讓用戶更容易搜索到你等等。
3.店內(nèi)轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)分析
當用戶來到店鋪時,我們就要想辦法將他們轉(zhuǎn)化成顧客,但眾所周知,并不是每個來店里的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車后,也會有改變主意離開網(wǎng)站的可能。所以這一步我們可以用下面的電商轉(zhuǎn)化指標來跟蹤和優(yōu)化線上購物體驗:
(1)銷售轉(zhuǎn)化率 ——已購買的用戶和全部來到店鋪的用戶比值
(2)平均訂單價值 —— 用戶下單的平均金額
(3)放棄購物車率—— 在所有產(chǎn)生的訂單中,未完成訂單的占比
轉(zhuǎn)化率表示進行購買的訪問者所占總訪問者的百分比,是以特定時期內(nèi)實現(xiàn)交易的總?cè)藬?shù)除以訪問的總?cè)藬?shù)得出的。一次訪問行為就是顧客與我們的店鋪進行的一次獨立互動,無論時長是三秒鐘還是三小時。
對于電商而言,轉(zhuǎn)化率優(yōu)化事關(guān)重要,通常需要花費大量的時間和精力。電商行業(yè)的平均轉(zhuǎn)化率為 2%,業(yè)績最好的店鋪通常會達到平均水平的兩到三倍。亞馬遜的轉(zhuǎn)化率高達 13%。這就意味著每 100 人訪問店鋪,就會有 13 人產(chǎn)生購買行為。這時可以重點關(guān)注以下兩個方面:
(1)購物行為——這個能告訴你用戶在營銷漏斗的每個階段產(chǎn)生了多少訪問量。從只是瀏覽過你產(chǎn)品的用戶,到加入購物車的用戶,開始結(jié)賬的用戶,和完成訂單的用戶。這份報告能清晰地告訴你有多少用戶轉(zhuǎn)移到了下一個階段,并幫助你識別如何改進這個過程來提高訂單量。
(2)支付行為——和購物行為報告很像,但只關(guān)注結(jié)賬付款這一階段。這個報告能輕易地跟蹤用戶在支付階段的行為,以及他們在什么地方選擇放棄購買。
4.提高營銷推廣的ROI
對店鋪來說,如今流量已進入存量時代,營銷渠道分散且復(fù)雜,更需要賣家依據(jù)數(shù)字化營銷提高推廣的RIO,通過數(shù)據(jù)分析,加強線上營銷的精準,拓展線下新的營銷場景,利用數(shù)據(jù)智能完成全場景全鏈路的布局,以達到高效轉(zhuǎn)化與品效相結(jié)合。
5.產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析
(1)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分分析
①整體分析:分為兩個部分:銷售表現(xiàn)和購物行為。銷售表現(xiàn)包括各個商品帶來的收入,至少購買過一次的用戶數(shù),平均訂單價格、數(shù)量,退款數(shù)目等等。購物行為,你可以看到瀏覽了產(chǎn)品詳情頁的用戶里,加入購物車的人數(shù);或瀏覽產(chǎn)品詳情頁后最終下單的人數(shù)。
這里還有一個數(shù)據(jù)很重要,即平均訂單價值,是指顧客進行一次購買(一個或多個商品)的平均值。提高平均訂單價值就會增加銷售額,這是毋庸置疑的。平均訂單價值還通常是代表收入增長速度最直接的指標之一,甚至比轉(zhuǎn)化率優(yōu)化更重要,我們在產(chǎn)品頁面、購物車頁面和結(jié)帳后頁面中添加少量的相關(guān)內(nèi)容就可能會產(chǎn)生重大影響。
②購物行為分析——我們可以依據(jù)更多和商品有關(guān)的數(shù)據(jù),比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品,進入結(jié)算階段的商品,以及購買人數(shù)來對用戶購物行為進行分析。
同樣,這里主要注意一個數(shù)據(jù),即客單價?!翱蛦蝺r”的提升主要靠商品單價和關(guān)聯(lián)銷售:首先在同樣的流量下,盡可能把流量引導(dǎo)至“單價高”且“轉(zhuǎn)化率高”的商品,并降低“單價低”且“轉(zhuǎn)化率低”商品的流量,這樣可以直接提高銷售額和客單價;其次,優(yōu)化寶貝介紹、營銷活動、滿贈規(guī)則、客服話術(shù)等,盡可能從顧客的需求出發(fā)吸引顧客買更多的寶貝,買得越多客單價越高。
(2)銷量數(shù)據(jù)分析
我們可以從后臺數(shù)據(jù)分析中找到關(guān)于收入,稅費、運費、退款金額,和賣出的商品數(shù)量。其中,總銷售額以金額的形式呈現(xiàn),是衡量我們線上店鋪經(jīng)營狀況最佳的“整體主要指標”(OMM)之一,可以用它來衡量業(yè)務(wù)的整體增長和發(fā)展趨勢。
該指標幾乎反映了所有電商運營環(huán)節(jié)的效果——像市場營銷、流量積累、商品優(yōu)化、產(chǎn)品迭代等。只要我們的銷售額實現(xiàn)逐月增加,就基本可以確定我們的策略是正確的。
需要注意的是,跟蹤總銷售額的過程中存在潛在陷阱,我們要確保銷售額可持續(xù)地長期增加才是最重要的。如果只關(guān)注短期效果,可能會錯誤地認為策略正確,反而不利于整體業(yè)務(wù)。但通常情況下,當我們將總銷售額(總收入)作為核心指標時,基本不會出錯。
6.用戶留存數(shù)據(jù)分析
聰明的商家知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶給你長期帶來收入。永遠要記住的是,獲取新用戶比留住老用戶成本大得多。研究顯示,用戶留存率提升5%就能帶來25%到95%的利潤。以下是一些幫助你更好測量用戶留存的指標:
(1)購買頻率
購買頻率一般是指消費者在給定時間段(通常是一年)內(nèi)進行的購買次數(shù),通過將過去365天的訂單總數(shù)除以同期的顧客人數(shù)得出。提高購買頻率并不容易,涉及了站外的維護,像在顧客購買商品后通過電子郵件、再營銷和社交媒體等營銷渠道與顧客建立關(guān)系。
(2)留存期
留存期是指顧客保持活躍狀態(tài)的平均時間長度。一般顧客超過 6 到 12 個月沒有再次來到店鋪購物,通常被視為不活躍顧客。留存期或“顧客壽命”可能很難計算。但從本質(zhì)上講,是對顧客第一次購買行為到最后一次購買之間時間的度量,需要歷史數(shù)據(jù)才能計算出該數(shù)字。一般來說,一到三年是一個很好的估計范圍。
(3)顧客生命周期價值
顧客生命周期價值是通過將平均訂單價值、購買頻率和留存期三個指標相乘得出的。舉個例子:假設(shè)店鋪的平均購物金額為 100 美元,顧客每年平均進行 5 次購買,留存期為兩年,那么您的顧客生命周期價值計算方法就是:$ 100 x 5 x 2 = $ 1000。
當我們優(yōu)化上述三個指標時,顧客生命周期價值就會增加。
如上文所述,流量和轉(zhuǎn)化率是另外兩個至關(guān)重要的指標,是完整優(yōu)化策略形成的基礎(chǔ)。提升顧客生命周期價值時,實際上就是在提升已經(jīng)擁有顧客的價值;而優(yōu)化轉(zhuǎn)化率,就能增加顧客人數(shù);吸引更多流量時,實際上也就有了更多的人可以作為轉(zhuǎn)化基數(shù)。
(4)單次轉(zhuǎn)化費用
單次轉(zhuǎn)化費用是指獲得一位新顧客所需花費的成本。這可能是一個相對棘手的指標,因為它要求我們在所有的營銷活動(包括搜索引擎優(yōu)化)中監(jiān)控數(shù)據(jù)。
計算單次轉(zhuǎn)化費用的方法,是用給定時期內(nèi)的總營銷支出除以新訂單的總數(shù)量。例如,如果一家公司在30天的時間里在營銷方面花費1000美元,并產(chǎn)生了100個新顧客,那么CPA為10美元。如果要使我們的營銷活動能夠獲利,無論是常規(guī)還是特殊的營銷行為,我們的CPA都必須低于顧客生命周期價值。
7.用戶推薦數(shù)據(jù)分析
對賣家來說,我們要識別出哪些用戶是你的真愛。他們不僅愛你的產(chǎn)品,也愿意向家人和朋友推薦,他們簡直是你的品牌大使。成功的電商企業(yè)會密切關(guān)注著這一階段的指標并及時做出反應(yīng)。
(1)凈推薦指數(shù)—— 測量你的用戶有多愿意向其他人推薦你的產(chǎn)品,這些有價值的見解會幫你將用戶分為三類:
(2)推銷型用戶 —— 他們是你最忠實的顧客;
(3)消極型用戶 —— 他們對你的產(chǎn)品還算滿意,但沒有意愿推廣你的產(chǎn)品;
(4)厭惡型用戶 —— 他們不僅不愿再來購買,還會勸身邊的人也不要來買。
等等。
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