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电子商务该如何做数据分析?如何数据分析入门?电商数据分析入门教程!

2016/12/15 11:23:08 标签: 外链 0 个评论 904 次浏览

前言:借用淘宝开直通车高手的一句话,没有数据支撑的推广是瞎推广!先做个最好的数据分析师,才能是最好的互联网推广!

近期越来越多的朋友抱怨说店铺生意急转直下,求诊断、求分析。其实我能做的也微乎其微,只能从对方截图告诉我的一系列的数据指标中望闻问切,提供参考意见。时间久了,发现很多中小卖家对于淘宝数据分析还是会见不会看,会看不会用,这几天一直在和xx聊筹建一个全新的品牌,后面聊到数据分析,我说要做就做淘宝最好的数据分析。不然混淘宝,想开车,不会数据分析怎么行?

一、为什么要数据分析,数据分析可以帮到你什么。

先搞懂什么是数据分析,其定义是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息,集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律,并提供决策支持的一系列分析过程。数据→信息→营销决策→销量。既然是决策支持,那么数据分析帮助我们发现问题、分析问题,并指导我们做出最佳营销决策决策。商场如战场,数据分析就是店铺商战中的雷达。

数据分析的作用:

分享线上活动成效、考核相关人员绩效(KPI)、监控推广的投入产出(ROI)、发现客服、营销等方面的问题、预测市场未来趋势、帮助改进网站UED。

二、数据分析:关于监控。

很多人会说,不必录入监控啊,量子上面不都有记录吗?但是殊不知,录入和监控的过程其实就是分析的过程,往往做数据录入的人员是最清楚公司的整体的状况的人员。关于监控数据的来源工具,常用的也就那么几个:

数据魔方、量子统计、推广后台、其他

来源不多,但是用到精通、熟练,充分从数据中提取有用信息,需要花心思。用量子统计获取店铺自身的优劣势、用数据魔方纵观行业概况,从推广后台测评ROI,并从自身角度添加其他数据分析工具,最终有效结合起来,才算是知己知彼,胸中有丘壑。

关于数据获取之后最关键的又算是数据模型的建立,这里我提供三个数据模型供大家参考。

1、销量模型(店铺经营概况)

2、产品模型(以产品为导向)

3、推广模型(以推广为导向)

三、数据分析:关于对比。

数据分析需要对比,可以是自己跟他人或行业比,也可以是自己不同时段的比较。譬如:我通过与行业的本月数据对比,发现其余环节都略高于行业均值,只有客单价部分是短板,那么提供的决策支持应该是增加同类宝贝推荐以及搭配套餐等工作,以及多做一些店铺活动提高客单价。又譬如:通过本周与上周的对比,发现销售额下降严重,进一步分析发现行业销售额不减反增,原来由于秋冬换季,我店铺产品没有及时更替产品严重滞后导致。

四、数据分析:关于分解。

分解也是数据分析不可或缺的一大环节,尤其是未来市场预测和流量比例分配。举一个简单的例子:现在我要加大推广力度,在成本控制内提高20%的销售额。

先用公式“销售额=流量X转化率X客单价”把销售额分解开来,采用控制变量法,保持转化率、客单价不变情况下。

再对流量分解“流量=淘宝站内+直接访问+搜索引擎+淘宝推广+其他”。

最后对淘宝推广进行细分“淘宝推广=直通车+淘宝客+钻石展位”,我们这样一层层分解下去,最后发现只需要直通车点击从每天800IP提升到1200就可以满足要求了。虽然不一定能完全可以按部就班,但具体操作起来至少有了对问题的切入点不是?

五、数据分析:关于总结。

关于数据分析,总结是最重要的,任何数据分析都只是提供决策支持,一切都要落实到具体行动方可。总结就是对前段工作的经验积累和对下一步工作的具体安排,而积累和安排都需要用数据的手段去量化才是王道。

(1)我建议大家一周一例会的总结方式,对店铺各个运营指标予以关注和总结,譬如如下:

指标数值增幅

客单价103-3

转化率2.6%+0.4%

日军ip909-150

日均pv2025-450

跳转页面2.97+0.2

日均顾客可数100-30

老顾客数22-19

周例会运营指标对比

下周工作安排:

店铺UI设计:首页banner、焦点图制作3张负责人:美工部小茜

活动策划:万圣节打折送礼

新品上架:发布10款新品、积累超过20个好评数。负责人:策划部小李

老顾客短信群发、聚划算申请负责人:运营部小张

直通车预算:1200-1600,钻展停止推广一周负责人:推广部张峰

(2)在数据监控的基础上,通过对比的方法,一步一步分解到每一个指标,最终去弊存利,惩恶扬善;得到正确的运营经验。也才能做出更加优化的决策安排。这里可以用mindmanager头脑风暴的方法去做决策安排,责任到人,具体到数据最佳!

还是那句话,任何数据分析都只是提供决策支持,一切都要落实到具体行动方可。

当然这里只是浅显介绍下,实际操作中比这要系统和全面得多,牵涉到得数据监控表也会更多。时间有限先分享这么多,不足之处请多指正!

原文转载自派代,略有改动。



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