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电商运营和电子数据分析(电商运营的数据)(2024-07-10)

作者:admin日期:2024-07-10 19:54:46浏览:33 分类:电商运营

今天给各位分享电商运营和电子数据分析的知识,其中也会对电商运营的数据进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

电商数据分析与数据化运营

关键字:整体、运营结果和状态、结果指标、核心指标(三基分析)、运营优化、预期

用哪个指标

如何分析这个指标?

1

核心指标 :销售额 也可以称之为结果指标(考核指标,因为用户数等等可能不被考核)

分析方法 :对比-拆分

2

三基分析 :用户数、平均购买金额、复购率

各个指标代表了一个运营方向,也是销售额的达成的组成元素。

整体分析

1.1 案例① 销售品类综合分析

商品品类+销售表现(额、量、价),按商品品类( 衬衫、 T 恤 等)对第三季度销售商品进行分类汇总的,同时每个品类均从 销售金额、 销售数量、 件单价三个指标进行统计,并且为了便于分析, 三个指标都加上了同期数据供参考。

核心指标:销售金额,销售数量,件单价。

涉及维度: 品类 、 渠道 、月份交叉分析。

分析方法:主要是看同比,环比。

1.2 案例② 销售与退货分析

这份表是根据 品类( T 恤、 半截 裙、 毛衣 等)来分类汇总,并且按价格带细分之后统计的销售与退货数据。

核心指标:退货率 在文章里其实用了三个指标:退货率、销量、利润。

利用这三个指标,对商品做了分类,类似用户分析的RFM。每个维度衡量的是一个商品的一个角度表现,比如退货率衡量商品质量,折扣率衡量毛利情况。

在每次看一个商品的情况,使用了单一维度外,还可以结合一些有关系的维度。三个维度其实有一些是有关联的,比如销量和折扣的角度,是一对正向关系的维度,平均折扣衡量的是让利程度,如果折扣高,正常来讲销量占比就应该高。

同时也有些维度要在其他维度的基础上分析才有意义,比如退货率,如果是一款销量仅为个位数的商品,高退货率其实无关紧要。也就是三个维度间也是有轻重缓急的。

分析方法:

一是确认标准:即通常情况下应是怎样的,如果出现了反常就需要分析

二是同类相比:站在商品的角度,取其一个维度上相同的不同产品,对比分析

2.1 案例③ 备货计划表(结合了聚划算活动,所以有活动款和非活动款)

指标:维度-活动与否、品类

度量-库存量,库存金额,库存占比,动销率,消化率

比如上例:

库存数量为2万8,金额有170万。按照目前销售情况,当前库存是否能支撑?

2.2 案例④ 新品上市追踪表

指标:维度-上新周期

度量:spu数,库存额,消化率,计划消化率,落差(完成率)

上新能力:主要是spu数,也就是开发新品的数量

分析基本按上新周期:分析每个上新周期的动销情况,主要是与预期相比,当然也可以跟同期相比(同比),销售进度是否正常。

单品分析

商品ABC分级法只应用于活动分析,原因一是spu太多。还有另一个原因:只有店铺在大型促销活动时,每个单款商品所承载的流量与成交数据才足够大,ABC分级才更有意义。

指标是:维度-spu款号,吊牌价

度量-访客数,支付转化率,商品库存

为什么要用这三个指标?其实这个是核心。背后考虑的是流量、销售保障。访客数是流量保障,转化率和库存是销量保障。

在这两个维度上,划分出三类商品:

A类商品:高库存高转化率(转化率2%) 该类产品既畅销,又有库存保障。但作为主推产品还需要:访客数,要保障正常水平。为了进一步保障访客数可以尝试在增强视觉效果(不涉及调价)等手段。

B类商品:转化率中等(0.65%-2%),一般商品。

C类商品:转化率低,推荐位置最低,核心要把控库存风险,避免库存积压,可做打折搭配。

消化率:重要指标,用于判断此款是否继续作为主推的一个重要标志。如果消化高接近计划消化率,则此款(如款2、款5等)可以考虑暂时停止付费,以便节省成本提高利润。如果主销转化率较低,则需要考虑是否要调整推广渠道。

实销价:用于判断此主推款的消费群体与定位,一般而言,单价高的商品不适合使用直通车等付费工具进行推广(因为高单价商品无法走量)

总UV、直通车占比、搜索流量占比:用来判断此主推款的推广效果,流量越多,说明当前推广策略与推广渠道的选择越正确,反之就要考虑更换推广渠道或策略了

梳理流量来源

作者将流量拆分为:流量来源-流量去处。前者用于分析店铺引流渠道建设、roi。后者用于分析流量在店铺流转、留存情况。

指标:各渠道(平台、平台活动)的访客流量数、支付数,支付转化率(复合指标),访客占比(复合指标)

问题:流量进去平台后,访问深度如何?那些情况下用户更愿意深度访问?(不跳出)

为什么流量分析会用于确定主推款?因为我们通过对流量去处(商品页面)的分析来了解每一件商品对用户的吸引程度。

指标:维度-款号、波段、类别、活动价、库存

度量:加购数量、备货数、加购倍率

表中需要包含款号、波段、类别、活动价、库存等基础资料,同时需要对其中的重点数值“加购数量”进行记录与分析。譬如表中加购倍率( =加购数/备货数)如果高于100%,则可视为预热表现良好的商品:若低于100%,则视为预热表现非常差:而若是高于500%,则可判断为非常热销的商品。据此分类,可为商品的预热策略调整提供指导意见。

一方面分析哪些产品更容易吸引用户浏览加购

另一方面通过对库存的分析来确保主推产品不断货,超卖。

关于流失用户挽留,讲的挺少的。其实就是用户生命周期管理。

找出流失用户,针对性提供折扣卷

预测使用率,估算成本

活动运营的几个要素:

优惠券一般分为无门槛,满减两类

价格设置

跟踪优惠券的 领取 与 使用 情况来判断店铺需要承担的 折损 与能够带来的 销售业绩 。

指标:度量-发券量,领取量,使用量,领取率(复合指标),使用率(复合指标)

维度-(也就是要分析的主体和他的属性)面额档位(券本身)、展现位置、发放时间,类型

第一:明确各个券的目的。第二:核心指标领券率,使用率。

运营上:综合“类型”“面额档级”“展现位置”“发放时间”四列信息,可以了解到店铺运营人员对优惠券的定位与运营手段。

以“无门槛50元”的优惠券为例,这是运营人员在活动期间的最后几小时冲刺业绩所用的,因此可以看到它仅在活动结束前3小时才推出。

在 预热期 时,可提醒业务部门增加优惠券的 发放数量 。

根据 领用率 来评估优惠券的投放位置与投放时间是否正确有效。

譬如在表4-18中所示的“无门槛50元”优惠券,便分别投放了“首页”与“活动二级页” 两个位置,但是“首页”的领用率达到了100%,而“活动二级页”的领用率仅43%,说明同样的优惠券,在首页投放的效果比在二级页中投放的效果更好。因此,若下次再有类似优惠券时,在折损允许的范围内,可以建议运营人员在“首页”上投放更多的优惠券。

而在 活动开始 后,则需要跟踪优惠券的使用量与使用率。根据优惠券的使用率来计算本次活动中优惠券所导致的折损,以此评估本次活动中优惠券的折损是否在预算范围之内

问题:如何根据优惠券的使用率算折损?roi多少算合理?

指标:ROI 计算方式:使用优惠券的销售金额/折损金额

合理是一个经验值:roi为15是一个门槛。

可以通过分析该价位的净利润来评估,因为折损的算是促销费用。

业绩达标率 :经营业绩考核时经常用到的指标:达标率、滚动达标率、 YTD%、

达标率:销售额/销售计划 在特定周期内,比如下面的3月份,3月份的销售额/3月份的销售计划

滚动达标率:年度滚动达标率=1~3月销售额/1~3月销售目标×100%(与前面的达标率在一起,当初达标,滚动不达标)

YTD%:YTD%=1~3月销售额/全年销售目标×100%

电商运营如何做数据分析

一. 电商数据分析架构

首先需要承认的是,数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解,并能提出具有建议的数据分析方法,以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二. 线上店铺管理分析

对于一家店铺的用户而言,一个完整的购买流程:看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢?针对此,下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。

三. 线下门店管理分析

对于电商企业而言,过去是以线上店铺为主,随着业务的扩张,现在这些企业通过不断拓展线下门店,弥补线上用户体验的缺失,融合线上线下,从而扩大用户规模。为此,永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系,通过线下门店拓展分析、店铺选址分析,帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

浅谈电子商务的数据分析

浅谈电子商务的数据分析

随着科学技术的发展电商运营和电子数据分析,电子商务技术也在逐步的提升电商运营和电子数据分析,人们在工作中需要的数据处理也越来越多。下面我们就以电子商务为例,为大家简单的介绍一下进行数据分析的目的与流程。

一、进行数据分析的目的

人们在工作和生活中需要对数据进行分析,主要有两个方面:

1、为电商运营和电子数据分析了更好的发现问题,并且在发现问题的过程中,找到问题的根源,通过采用具体可行有效的办法,对存在的问题进行解决。

2、为电商运营和电子数据分析了总结发展趋势。这里的数据分析就是在以往的数据基础上,实现对总体数据的分析与总结,主要表现在为网络营销提供解决支持的办法。

数据分析在电子商务里面运用的十分广泛,可以依据相关的规定,对这些数据进行相关的分类,在依据实际的运营情况下,保证网站的可持续发展。下面我们就来具体的分析一下进行数据分析的流程。

二、进行数据分析的流程

在电子商务方面,进行的数据分析可以分为以下几个方面。

1、对关键数据进行分析

由于不同的电子商务,其定位及针对的客户群体不同,因此其实际的运营效果也不一样,因此需要对网站内的关键数据进行分析,以此来判断网站是否在正常运行。网站的关键数据包含很多方面,具体为:

(1)、要对网站的独立用户的访问量进行总结分析,换句话说就是对电脑进行网站的访问数量进行统计,需要注意的是电脑访问数量与IP地址访问不是同一个概念。

(2)、统计积极访问者、忠实访问者的比率及客户的转化率。

(3)、对客户单价、满意度。回访率及投资回报率都要进行一定的数据统计,以此来分析整个网站的实际运营状况。

2、对收集的数据进行分

网站数据的收集,是进行数据分析前的重要一步,因为它直接决定了分析结果的合理性。因此做好完整、合理、真实的数据收集工作是十分必要的。在这个过程中要注意对网站后台数据、搜索引擎数据、统计工具的数据等进行分析,因为这些数据看似杂乱,实际上是反应网站是否正常运行及运转状态的重要标志。

综上所述,在对电子商务进行数据分析的过程中,不仅要注意以上两点,还要针对这些数据进行量化分析,在完成所有步骤之后再开始制定方案。只有这样,才能客观的反应出公司的实际运转状态,才能达到预想的目的。

以上是小编为大家分享的关于浅谈电子商务的数据分析的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

电商运营数据分析指标有哪些?

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。

6)市场营销活动指标,主要监控某次活动给电商网站带来的效果,以及监控广告的投放指标。

7)风控类指标:分析卖家评论,以及投诉情况,发现问题,改正问题。

8)市场竞争指标:主要分析市场份额以及网站排名,进一步进行调整。

电子商务专业数据分析方向与运营方向哪个好2022年

电子商务数据分析方向。

1、2022年电子商务运营方向电商运营和电子数据分析的竞争对手多电商运营和电子数据分析,就业难电商运营和电子数据分析,而数据分析方向岗位需求大电商运营和电子数据分析,容易就业。

2、数据分析的薪资高待遇好电商运营和电子数据分析,而运营比数据分析的薪资低,杂事还多。

电商运营如何做数据分析?

电商一般有这些数据指标,差不多就够了,可以参考下:

1、网站整体运营情况;

2、销售数据(订单数据);

订单模板分享:

3、用户行为数据;

用户模板分享:

4、商品数据;

5、客户咨询数据;

咨询模板分享:

6、售后服务数据;

7、推广投放数据;

投放模板分享:

8、营销活动数据;

9、财务数据:盈利、成本等

-- 基本指标篇 --

1、销售数据

商品方面:

1、总销售额,总销量

2、热销商品top N,热销品类top N (这些是件数,也就是销量)

3、商品销售额贡献top N,品类销售额贡献 top N (这些是金额,有些大件商品)

还可以看的更细一点,每件商品的利润不一样,可以算出来:

4、利润额贡献top N,品类利润额贡献 top N。

——以上有助于你划分哪些商品来引流,哪些商品来促销。

5、浏览量商品最高 top N,浏览量品类最高 top N。

——看看有啥商品浏览量高却卖不出去的,要调查原因是价格不好还是什么?

客户方面

总访客、新访客、新注册用户、客单价

用户地域分布、用户设备来源分布(浏览器或设备)、用户渠道来源分布(访问网站、百度推广、券妈妈之类的……)

活动期间访问趋势(一般是个线图 横轴是时间 纵轴是访问量 多线图还可以加一根销售额)

2、运营数据

客户行为数据

1、每日uv、pv等等……

2、热区图(把用户的行为做一个简单的可视化呈现,看看哪里点的最多,活动页面下面几屏有没有热度,如果下面有想要主推的利润高的产品,要及时往上挪)

3、转化漏斗(从访问、注册、加购、下单、付款做一个漏斗,看到底哪个环节流失客户最多,有bug修bug,有流程不顺要改善)

推广数据

1、推广总费用,总收入,ROI

2、各渠道费用,点击量,收入,ROI(可以用分组条图或柱线图来展示各渠道的费用与收入,投入高的渠道效果不一定好,通过对比可以筛选性价比最高的推广渠道)

-- 工具篇 --

说完基本指标,说说工具好啦。我看到题主问除了excel还有啥,当然不能靠excel。

原始数据辣眼睛~

做表比较慢,而且相对不太智能,数据多的时候,绝对不能手抖~

传递起来太慢了,动不动好几十兆,要是做成ppt或者pdf吧,又要费好几个小时的时间。

在效率为王的时代,我们不是为了在活动过程中就强化好的地方、修正不好的地方吗?

等ppt做好了黄花菜都凉了。

看看要是数据直接成这样了会不会很好看?

就是有这样的神器~鼠标拖一拖、拽一拽,左边的excel就变成右边的可视化图表了!

然后看(领)表(导)的人就不用暗自运气了,

只要看看颜色,比比大小、长短、高低,哪里需要整、哪里需要改,哪里需要赞,一目了然!

分析工具就是 运营|整合分散的运营数据,实时分析、精准洞察

追踪客户行为的工具可以用: GrowingIO 官网-硅谷新一代无埋点用户行为数据分析产品

线上表单工具: 伙伴办公 - 领先的移动办公与数据管理平台

项目协作工具: Team Collaboration Solutions

电商运营和电子数据分析的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于电商运营的数据、电商运营和电子数据分析的信息别忘了在本站进行查找喔。

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