11年运营老鸟:电商运营最实用的3种数据分析方法

举个案例,某电商平台,按“进入注册页-开始注册-提交验证码-注册成功”的路径设置了一个四步转化漏斗,通过数据分析发现,第二步到第三步的转化率较低,很多用户在该环节流失,进而导致最后注册成功的用户数大幅减少,定位到问题环节是在“开始注册”-“提交验证码”环节。

但是问题现状是如此,到底是什么原因导致了用户在这个环节大量流失?我们做了一些假设:

以上假设就是从不同的维度去拆分这个问题,然后看在各个维度下用户的转化漏斗如何?

分析发现,Chrome浏览器的用户注册数和注册转化率较其他浏览器低很多,对比每一步转化,发现第一步到第二步的转化率和其他并无明显差异,而第二步到第三步的转化率非常低,大部分用户没有提交验证码,而是直接离开了页面。

这奇怪的转化漏点马上引起了重视,测试发现Chrome浏览器在获取验证码上确实存在bug,影响了用户注册,研发针对此问题进行解决后,该浏览器下的注册转化率明显提升。

02、趋势分析

趋势分析法又叫比较分析方法,水平分析方法,主要通过数据连续的相同指标或比率进行定基对比或环比对比,得出他们的变动方向,数额,幅度,来感知整体的趋势。微观趋势可能持续一周,而宏观趋势可能持续一个季度。

案例:

在2021年7月-2023年12月,为什么销量呈现上涨趋势?具体分析每月销量的总体趋势,如下图。

通过走势分析发现,在每年的5月,9月,11月都有不同程度的高峰凸起,11月份是峰值,整体呈现上涨趋势,接下来分析,为什么销量上涨?

03、TOPN分析方法

TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。这种方法通过选择排名前N的数据进行深入分析,帮助企业集中资源和注意力在最有价值的部分,从而提高效率和盈利能力。

这是某化妆品电商后台的数据分析,结合业务背景、销售金额和销售数量我们能发现:

接下来我们要分析具体是哪些商品,可以对主要类型进行下钻分析

通过列举三个品类的销量明细,我们发现每个品类中都有1~2个核心产品,不同系列的商品由于客单价的因素,导致最后销售金额结构会不同。根据这个分析结果,就可以优化产品结构。

THE END
1.线上营销数据怎么分析帆软数字化转型知识库线上营销数据分析是通过收集、整理、解读、优化四个步骤来实现的。这其中,收集是最为基础的一环,通过对数据来源的全面了解和掌握,我们可以更好地为后续的分析打下坚实基础。比如,使用Google Analytics等工具来追踪网站访问量、用户行为、转化率等数据,能帮助我们准确地掌握用户的喜好和行为模式,从而为优化营销策略提供https://www.fanruan.com/blog/article/377849/
2.网络营销中的数据分析有哪些重要作用数据分析和实时监测使企业能够及时调整营销策略,提高营销效果,减少试错成本和资源浪费。通过精准推送和广告投放优化,企业可以提高转化率,降低营销成本,提高客户满意度和忠诚度。 实践案例:某电商平台在双十一期间发现某一商品的销售额突然下滑。通过数据分析,他们发现竞争对手在价格上进行了调整。于是,他们迅速调整了价格策略https://www.jianshu.com/p/4861f81b377a
3.电商数据分析方法有哪些?电商店铺数据分析产出电商数据分析分为线上(电商)和线下(门店)两种,整体分析指标如下图: 线上电商数据分析指标有八类: 1.1 总体运营指标 1.2 网站流量指标 1.3 销售转化指标 1.4 客户价值指标 1.5 商品类指标 1.6 市场营销活动指标 1.7 风控类指标 1.8市场竞争指标 2 线下(门店)数据分析指标https://blog.csdn.net/TinagirlAPI/article/details/135390791
4.以电商为例,说说数据分析的5个思维方法腾讯云开发者社区数据分析真的很重要,能从一堆看似杂乱的数据里,找到问题并解决问题。从数据上的变化,来判断甄别效果得失;简直是居家旅行,运营生意的必备良品。 首先,我们要知道,什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程,就是数据分析。数据本身并没有什么价值,有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1042123