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電子商務B2C網站很全面的資料分析方法

電子商務B2C網站很全面的資料分析方法

整體業務格局的最大變化在於B2C市場份額進一步擴大。 電子商務市場分析三種業務模式所處的細分市場,下面是小編為你帶來的電子商務B2C網站很全面的資料分析方法,希望對你有所幫助。

年底前做的最後一項工作是,根據我們的業務特點,建立了整體B2C運營體系的資料模型,技術部已經開始對接商城後臺,實施我們WEB版的資料分析後臺,明年我們的運營部,將逐步實現運營資料化,以資料為指導思想,來發現問題,解決問題,逐步使我們的運營工作穩健的上一個又一個臺階。

第一項:日常性資料(基礎)

流量相關資料:IP、PV、線上時間、跳出率、新使用者比例;

訂單相關資料:總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率;

轉化率相關:下單轉化率、付款轉化率。

簡要說明:因為我們已經實現基礎的WEB版資料分析系統(有些公司用進銷存軟體),所以常規性的銷售額、利潤、利潤率,都是可以透過系統實現的。因為直接與商城後臺對接,庫存管理都已經做進去了,分析資料時候,後臺的原始資料都有,設定好各項公式,想要的結果都出來了,這樣實現比用軟體效率更好,且可以根據各自的需求靈活開發。

由於會出現使用者今日下單,明日付款,所以訂單有效率、銷售額、轉化率、客單價會動態變化,靠EXCEL基本是做不來,所以靈活對接系統非常重要,如果沒有,也可以參考這方面的需求去開發。

第二項:每週資料分析(核心)

使用者下單和付款不一定會在同一天完成,但一週的資料相對是精準的,所以我們把每週資料作為比對的參考物件,主要的用途在於,比對上週與上上週資料間的差別,運營做了某方面的工作,產品做出了某種調整,相對應的資料也會有一定的變化,如果沒有提高,說明方法有問題或者本身的問題並在與此。

網站使用率:IP、PV、平均瀏覽頁數、線上時間、跳出率、回訪者比率、訪問深度比率、訪問時間比率;

這是最基本的,每項資料提高都不容易,這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節,不斷去完善購物體驗。來說明下重要的資料指標:

跳出率:跳出率高絕不是好事,但跳出的問題在哪裡才是關鍵。我的經驗,在一些推廣活動或投放大媒體廣告時,跳出率都會很高,跳出率高可能意味著人群不精準,或者廣告訴求與訪問內容有巨大的差別,或者本身的訪問頁面有問題。常規性的跳出率我注於登入、註冊、訂單流程1-3步、使用者中心等基礎頁面,如果跳出率高於20%,我覺得就有不少的問題,也根據跳出率來改進購物流程和使用者體驗。

回訪者比率=一週內2次回訪者/總來訪者,意味著網站吸引力,以及會員忠誠度,如果在流量穩定的情況下,此資料相對高一些會比較高,太高則說明新使用者開發的太少,太低則說明使用者的忠誠度太差,復購率也不會高。

訪問深度比率=訪問超過11頁的使用者/總的訪問數,訪問時間比率=訪問時間在10分鐘以上的使用者數/總使用者數,這兩項指標代表網站內容吸引力,資料比率越高越好。

運營資料:總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率、下單轉化率、付款轉化率、退貨率;

每日資料彙總,每週的資料一定是穩定的,主要比對於上上週的資料,重點指導運營內部的工作,如產品引導、定價策略、促銷策略、包郵策略等。

比對資料,為什麼訂單數減少了?但銷售額增加了?這是否是好事?

對比資料,為什麼客單價提高了?但利潤率降低了?這是否是好事?

對比資料,能否做到:銷售額增長,利潤率提高,訂單數增加?這不是不可能。

所有的問題,在運營資料中都能夠找到答案。

第三項:使用者分析

會員分析:新會員註冊、新會員購物比率、會員總數、所有會員購物比率;

概括性分析會員購物狀態,重點在於本週新增了多少會員,新增會員購物比率是否高於總體水平。如果你的註冊會員購物比率很高,那引導新會員註冊不失為提高銷售額的好方法。

會員復購率:1次購物比例、2次購物比例、3次購物比例、4次購物比例、5次購物比例、6次購物比例;

轉化率是體現的是B2C的購物流程、使用者體驗是否有好,可以叫外功,復購率則體現B2C整體的`競爭力,絕對是內功,這包括知名度、口碑、客戶服務、包裝、發貨單等每個細節,好的B2C復購率能做到90%,沒有復購率的B2C絕對沒有任何前途,所以這也能夠理解為什麼很多B2C願意花大錢去投門戶廣告,為了就是獲取使用者的第一次購買,從而獲得長期的重複購買。但某些B2C購物體驗做的不好,花大錢砸廣告,這純屬燒錢行為。

所以我覺得運營的核心工作,一方面是做外功,提高轉化率,獲取消費者第一次購買行為,另外一方面就是做內功,提高復購率,B2C根本也就在重複購買。所以B2C是個綜合學科,做好每門功課真是不容易,不過也就是依靠每個細節,才奠定了B2C發展的基石。

中國的B2C是幸運的,因為中國的消費者很寬容,你欺騙我一次,我可能還會原諒你,說實話給消費者選擇的空間也並不是那麼多,但隨著新崛起B2C的成長,對服務的關注與投入,我相信未來的B2C會是個服務行業,而不是搬運工。

第四項:流量來源分析

我們用的是Google Analytics,統計的資料比較詳細,流量來源分析我覺得最重要的意義是:

第一,監控各渠道轉化率,這是運營的核心工作,針對不同的渠道做有效的營銷,IP代表著力度,轉化率代表著效果;

第二,發掘有效媒體,轉化率的資料讓我們很清晰的瞭解什麼樣的渠道轉化效果好,那麼以此類推,同樣的營銷方式,用在同類的渠道上,效果差不到哪去,BD或廣告就可以去開發同類的合作渠道,複製成功經驗。

流量分析是為運營和推广部門指導方向的,除了關注轉化率,還有像瀏覽頁數、線上時間,都是評估渠道價值的指標。

第五項:內容分析

主要的兩項指標:退出率和熱點內容

退出率是個好醫生,很適合給B2C檢查身體,哪裡的退出率高,基本會說明有些問題,重點關注登入、註冊、購物車、使用者中心,這些是最基礎的,但也是最關鍵的。一般我會列出TOP20退出率頁面,然後運營部會重點討論為什麼,然後依次進行改進,不過我們今年做的很粗曠,做得也不是很好,來年重點完善。

熱點內容這部分是用來指導運營工作的,消費者最關注什麼,什麼產品、分類、品牌點選最高,這些資料在新的運營工作中做重點引導,推薦消費者最關注的品牌、促銷最關注的商品等等。

第六項:商品銷售分析

這部分是內部資料,根據每週、每月的銷售詳情,瞭解經營狀況,做出未來銷售趨勢的判斷,這部分資料模型還在規劃中,每家的情況都不同,所以這裡就不做說明了。