
電商運營基本知識與常見的數據分析要素
有許多朋友會問,電商運營難不難?而我一般只回答,難也不難!為什么會這樣回答呢?其實想做好一件事情,努力+興趣很重要。做不好運營的,要不是不夠努力,要不就是壓根對這行沒什么興趣。在互聯網發達的今天,許多資料都以免費的形式散布在互聯網的各個角落,如果有心,你總能夠找到想要的,所以難與不難全憑自己罷了。今天為了更好的幫助喜歡電商運營朋友,特意寫了這篇電商運營基本知識的文章,希望可以幫到各位剛入行的伙伴早點認識電商運營這個職位吧。
在電子商務中,常見的模式有:
1、B2B,含義:B代表指企業,即企業與企業之間的交易行為模式
2、B2C,含義:C代表用戶,即企業與個人之間發生的交易行為模式
3、C2C,含義:個人與個人之間的交易行為模式
其它模式:B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)
在電商運營中,基于用戶層面的數據分析:
不管是做網站運營,還是電商運營,數據分析是必不可少的工作之一,基于真實數據下的數據統計,通過全局的數據分析,找出問題,然后在運營當中解決問題。比如網站運營會關注收錄數、PV、UV、跳出率等數據,萬商堂認為在電商運營中,基于用戶層面的分析,其實與網站運營關注的數據差不多。圖中各項數據以周為單位進行每日數據對比,另外還要重點觀察購物車、下單、轉化這一過程的環比數據情況。
在電商運營中,基于訂單層面的數據分析:
各節點轉化率分析一般是首頁-列表頁轉化率,列表頁-祥情頁轉化率,祥情頁-支付頁轉化率,支付頁-支付成功轉化率。在進行銷售額的數據統計與分析時,個人建議減去平臺補貼情況的相關數據。電商運營的具體過程中我們還要進行凈利潤的數據統計啊,忙活了這么久,總得知道自己賺了多少錢吧。還有資金回籠率、產銷率、毛利率、費用率(不包含商品的各類成本)等等。
在電商運營中,基于數據分析涉及的工具
在我們剛剛接觸到電商運營時,其實上級往往會先讓你進行一統計數據的活,比如這個市場大不大,競爭對手有哪些,競爭對手的銷售好不好等等?;诤暧^上的數據,互聯網上就有現成的,我們要的只是統計好就好了。一些常見的數據統計工具有:
1、Excel
2、siteflow電子商務數據分析工具
3、BDP數據分析工具,善于展現圖表分析
4、百度統計,站長統計等網站數據統計工具
其實數據工具不再多,能用就好了,我還見過完全基于Excel做數據分析的,不過關于定單量、銷售額等敏感數據,有許多的電商企業并不使用第三方數據統計工具,而是自己開發,雖然增加了成本,但也避免的敏感資料外泄的可能性。好了,今天這篇文章就寫到這里,因為只是以文章的形式來寫,所以我一篇文章也不可能把所有東西全寫出來,更多的還是想做個引路人的角色吧。
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