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
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7.1+X电子商务数据分析第四套复制2. 客户数据分析包括客户行为数据分析和()等类型。 A、推广数据分析B、客户画像数据分析C、市场数据分析D、供应链数据分析 3. 销售数据分析不包括对()的分析。 A、订单量B、销售额C、残次库存比D、询单转化率 4. 客户数据分析不包括对()数据的分析。 https://www.wjx.cn/xz/121777509.aspx
8.电子商务专业商务数据分析方向培养目标:培养具备电子商务数据化运营能力,能够按照确定的数据,分析目标、采集指标、通过数据处理和统计分析,对电子商务各环节数据结果进行分析、撰写报表、给出优化方案和建议的综合性人才。 主要课程:网络营销与推广、电商运营、电商案例分析、移动商务、商务数据分析、电商美工、电商网站建设与管理、EXCEL财务应用、电商运https://dsx.jxcia.com/zysz/dzswzy_swsjfxfx.htm
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13.电商数据分析岗位职责(工作内容,任职要求)2.按照要求完成各类数据统计分析工作,建立数据监控指标,帮助业务部门及时发现问题把握运营方向; 3.负责抖音/快手、小红书等淘外内容平台的数据采集与分析,评估曝光引流效果、达人效能、广告投放ROI等,建立引流投放数据指标,为市场推广部分提供决策依据; 4.针对季度/半年度/年度节点的电商重大节点等开展专项分析, 复盘总结https://www.jobui.com/gangwei/dianshangshujufenxi/duty/