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电商数据分析要点

专业的电商数据分析前提是制定科学合理的分析维度,通过自动化或手动的方式搜集到数据,从而对数据进行针对性的分析,以指导实质业务。

最近在整理公司的电商产品的数据分析工作,纪录一些数据分析的统计要点。

一个原则

电商的本质: GMV = 流量*转化率*客单价

电商是销售,如果要选取一个最关键考核指标,那么会是 GMV (Gross Merchandise Volume),后者三个指标是过程指标,它们的有机组合决定了电商运营策略。

GMV 往往可以通过曲线的方式来呈现,曲线的好处在于可以看到整个变化趋势。为了增加对比性,可以把毛利和 GMV 同时在一个表单里呈现。

* 表单设计原则:有对比的数据表单才有意义。

过程指标

流量

回到上述公式,首先分解流量,可以采用「会话数」或者「UV」作为参考值,同时对应的转化率为基于会话数的转化率和基于 UV 的转化率。

流量往往会关注两个维度:

  • 渠道来源
  • 新旧流量

不同的渠道来源的监控对于精细化运营来说是非常重要的,决定于对于渠道维护投入的成本。例如通过 GA 统计我们发现某段时间来自知乎的流量特别大,运营人员得去分析具体的原因。

新旧流量主要针对新用户以及回访用户的运营策略是有差异的。大部分经验也表明,回访用户的平均用户贡献值是大于新用户的。

转化率

转化率其实是辅助指标,因为转化率是成交量/流量,「流量」作为一个预期增长的数据,为了维持转化率,同时就得通过产品优化、运营活动提升用户成交量。

客单价

客单价 = 支付金额 / 支付买家数,即平均每个支付买家的支付金额,和转化率类似,客单价也是一个重要的辅助指标,客单价一定程度上也跟商店的选品有关。

*有些电商平台还会计算笔单价,即每笔订单的平均消费金额。

过程指标

在实现这些关键指标的过程中,我们还会遇到一些能提升数据的统计维度,包括:

  • SKU 数
  • 用户数
  • 复购率等等

这些数据匹配的是在整个电商运营中的运营动作,更具体些的话我们还会考虑到运营指标,包括微信公众号文章转化数,评论数等。

 

简单整理了一下最近的工作笔记,相信再过两三个月回望现在的知识理解的话,一定会有更正和新的思考角度。

 

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