电子商务数据分析[电子商务行业分析]( 三 )


电子商务数据分析[电子商务行业分析]

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这里亿信ABI可以帮助你在以下这些方面衡量内部和外部的营销效果:
(1)内部营销报告——比如 , 用户被引导至不同区域的页面导航栏 , 我们能依据数据查看内部推销点击率、交易数量、收入、和每个内部推广点击后产生的交易数等等的指标 。
(2)订单优惠券报告——这份报告会提供订单优惠券和收入、交易量、订单平均价值的关系分析 。
(3)产品优惠券报告——和之前的报告相似 , 它会提供有关产品优惠券和收入、购买人数、每次购买产生的产品收益的分析 。
(4)折扣码报告—— 能够清楚地看到合作商 / 品牌大使 / 博主对你店铺销量的贡献 。也能够设置指标追踪相关的收入、订单量、和平均订单价值 。
5.产品数据分析
(1)产品数据分分析
①整体分析:分为两个部分:销售表现和购物行为 。销售表现包括各个商品带来的收入 , 至少购买过一次的用户数 , 平均订单价格、数量 , 退款数目等等 。购物行为 , 你可以看到浏览了产品详情页的用户里 , 加入购物车的人数;或浏览产品详情页后最终下单的人数 。
电子商务数据分析[电子商务行业分析]

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这里还有一个数据很重要 , 即平均订单价值 , 是指顾客进行一次购买(一个或多个商品)的平均值 。提高平均订单价值就会增加销售额 , 这是毋庸置疑的 。平均订单价值还通常是代表收入增长速度最直接的指标之一 , 甚至比转化率优化更重要 , 我们在产品页面、购物车页面和结帐后页面中添加少量的相关内容就可能会产生重大影响 。
②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据 , 比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品 , 进入结算阶段的商品 , 以及购买人数来对用户购物行为进行分析 。
同样 , 这里主要注意一个数据 , 即客单价 。“客单价”的提升主要靠商品单价和关联销售:首先在同样的流量下 , 尽可能把流量引导至“单价高”且“转化率高”的商品 , 并降低“单价低”且“转化率低”商品的流量 , 这样可以直接提高销售额和客单价;其次 , 优化宝贝介绍、营销活动、满赠规则、客服话术等 , 尽可能从顾客的需求出发吸引顾客买更多的宝贝 , 买得越多客单价越高 。
【电子商务数据分析[电子商务行业分析]】(2)销量数据分析
我们可以从后台数据分析中找到关于收入 , 税费、运费、退款金额 , 和卖出的商品数量 。其中 , 总销售额以金额的形式呈现 , 是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”(OMM)之一 , 可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势 。
电子商务数据分析[电子商务行业分析]

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该指标几乎反映了所有电商运营环节的效果——像市场营销、流量积累、商品优化、产品迭代等 。只要我们的销售额实现逐月增加 , 就基本可以确定我们的策略是正确的 。
需要注意的是 , 跟踪总销售额的过程中存在潜在陷阱 , 我们要确保销售额可持续地长期增加才是最重要的 。如果只关注短期效果 , 可能会错误地认为策略正确 , 反而不利于整体业务 。但通常情况下 , 当我们将总销售额(总收入)作为核心指标时 , 基本不会出错 。
6.用户留存数据分析
聪明的商家知道忠诚顾客的价值 。能够留住用户给你长期带来收入 。永远要记住的是 , 获取新用户比留住老用户成本大得多 。研究显示 , 用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润 。以下是一些帮助你更好测量用户留存的指标:
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(1)购买频率
购买频率一般是指消费者在给定时间段(通常是一年)内进行的购买次数 , 通过将过去365天的订单总数除以同期的顾客人数得出 。提高购买频率并不容易 , 涉及了站外的维护 , 像在顾客购买商品后通过电子邮件、再营销和社交媒体等营销渠道与顾客建立关系 。