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電商數據分析的主要指標
2015-12-20
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電商數據分析的主要指標

運營數據化，用數據說話，用數據來發現問題，解決問題，相信大家都不陌生?，F在電子商務公司對數據分析開始重視起來，但大多都是上了一個數據分析工具，比如量子、CNZZ、51la，有人每天關注。作為中小電商，有需要一個部門來做嗎？我感覺有一個人就夠了，哈哈。。。


1、網站使用率：PV/UV、在線時間、跳失率、深度訪問率。這是最基本的，每項提高都不容易，需要不斷改進每個頁面中，每一個發現問題的細節。
就拿跳失率來說，高了肯定不是好事，但要知道問題出在哪里。在做活動或者上硬廣的時候，跳失率會很高，意味著人群不精準，或者廣告訴求和實際內容差距很大，或者本身頁面有問題。



2、流量來源分析：監控各渠道轉化率，針對不同的渠道，做有效地營銷，UV 代表推廣力度，轉化率代表效果；轉化率的數據讓我們很清晰的了解什么樣的渠道轉化效果好，那么以此類推，同樣的營銷方式，用在同類的渠道上，效果差不到哪去，廣告就可以去開發同類的合作渠道，復制成功經驗。
主要是給運營和推廣部門做指導方向。

3、運營數據：總銷售額、訂單數、客單價、訂單轉化率、退貨率
由于用戶下單和付款不一定會在同一天完成，這些數據每周匯總，每周數據一定是穩定的。重點指導運營內部的工作，如促銷策略、定價策略、產品推廣

4、用戶分析：會員的地區分布、年齡分布、重復購買率。
重復購買率提現的是電商的競爭力，絕對是內功。這包括知名度、口碑、客服、包裝、發貨等每個細節。沒有好的重復購買率是沒有任何前途的，所以很多大賣家投首頁焦點廣告，上硬廣，就是獲取用戶第一次購買，從而獲得長期的重復購買。否則花錢砸廣告，就純屬燒錢行為。

所以，我覺得運營核心工作，一方面就是做外功，提高轉化率，獲得消費者的第一次購買行為；另外一方面就是做內功，提高重復購買率。這B2C，真是算不上互聯網行業，就是傳統零售業換了一個平臺，把原來從實體店賣東西，搬到了網上，減少了店面房租，增加了網上裝修設計，消費者可以足不出戶，享受當“上帝”的感覺！



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