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澳门新葡最新网站「干货」基于电商平台的数据

文章作者:互联网金融 上传时间:2019-08-13

原标题:想成为数据产品经理,先掌握这些数据分析方法论

电商行业是当前市场十分火热的行业,也是对数据分析师需求很大的行业,这篇文章可以帮助没有电商行业经验的同学快速了解电商数据分析的指标和框架。那么话不多说,咱们开始吧~

一个优秀的数据产品经理必须要具备各种技能, 要了解自己的用户,明晰用户的核心需求,而最重要的是一定要掌握数据分析技能、会用数据分析工具。让我们通过文章来看看:有哪些实用的数据分析方法吧。

首先要构建电商数据分析的基本指标体系,主要分为8个类指标,即:

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产品经理的概念在不断泛化。近些年来,随着互联网行业的发展,越来越多的企业意识到了大数据和精细化运营的重要性,为了更好地挖掘数据的价值,指导业务的优化和发展,数据产品经理应运而生,他们基于数据分析方法发现问题,并提炼关键要素,设计产品来实现商业价值。

1 、总体运营指标

虽为产品经理,但要真正解决核心问题,不免要在前期和中期进行大量的数据分析工作,那么,实用的数据分析方法有哪些呢?

从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控,起码对运营的电商平台有个大致了解,到底运营的怎么样,是亏是赚。

一、业务分析类1.1 杜邦分析法

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杜邦分析法目前主要用于财务领域,通过财务比率的关系来分析财务状况,其核心要点是将一个大的问题拆分为更小粒度的指标,以此了解问题出在了哪儿,从而对症下药。

2 、 网站流量指标

以电商行业为例,GMV(网站成交金额)是考核业绩最直观的指标,当GMV同比或环比出现下滑时候,需要找到影响GMV的因素并逐一拆解。

即对访问你网站的访客进行分析,基于这些数据可以对网页进行改进,以及对访客的行为进行分析。

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GMV下降如果是因下单用户减少所造成的,那么是访客数(流量)减少了,还是转化率下降了呢?如果是访客数减少了,那是因为自然流量减少了,还是因为营销流量不足?

3 、销售转化指标

如果是自然流量下降的话,可能需要在用户运营和产品运营端发力,如果是营销流量不足,那么可以通过营销活动或者站外引流的形式增加曝光量。

分析从下单到支付整个过程的数据,帮助提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

同样,如果是转化率的问题,那么需要对用户进行细分,针对不同阶段的用户采取不同的运营策略,关于用户的部分,这里不做赘述,有兴趣的朋友可以关注后面的文章。

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最后,如果是因为客单价不高,那么需要进行定价及促销的方案优化,比如识别具有GMV提升潜力的商品进行定价优化,评估当前促销的ROI,针对选品、力度和促销形式进行优化。同时通过关联商品的推荐或商品套装促销的形式,激发用户购买多件商品,也可以有效提高客单价。

4 、 客户价值指标

1.2 同比热力图分析法

在面向客户制定运营策略、营销策略时,我们希望能够针对不同的客户推行不同的策略,实现精准化运营,以期获取最大的转化率。精准化运营的前提是客户关系管理,而客户关系管理的核心是客户分类。

同比热力图分析法这个名称是我自己造的,其实无非是把各个业务线的同比数据放到一起进行比较,这样能更为直观地了解各个业务的状况。

通过客户分类,对客户群体进行细分,区别出低价值客户、高价值客户,对不同的客户群体开展不同的个性化服务,将有限的资源合理地分配给不同价值的客户,实现效益最大化。

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在客户分类中,RFM模型是一个经典的分类模型,模型利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费、消费频率(Frequency)、消费金额细分客户群体,从而分析不同群体的客户价值。

构建一张同比热力图大致需要三步:

在某些商业形态中,客户与企业产生连接的核心指标会因产品特性而改变。如互联网产品中,以上三项指标可以相应地变为下图中的三项:最近一次登录、登录频率、在线时长。

  1. 按照杜邦分析法将核心问题进行拆解,这里仍以电商为例,我们将GMV拆成了流量、转化率、商品均价和人均购买量,即GMV=流量*转化率*商品均价*人均购买量;
  2. 计算每个业务各项指标的同比数据;
  3. 针对每一项指标,对比各业务的同比高低并设定颜色渐变的条件格式,以上图中的转化率同比为例,业务5转化率同比最高,为深橙底色,业务3转化率同比最低且为负值,因此设定为蓝色底色加红色字体。

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通过同比热力图的分析,首先,可以通过纵向对比了解业务自身的同比趋势,其次,可以通过横向对比了解自身在同类业务中的位置,此外,还可以综合分析GMV等核心指标变动的原因。

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除了电商业务的分析以外,同比热力图同样适用于互联网产品数据指标的监控及分析,该分析方法的关键点在于拆解核心指标,在本文后面的产品运营类方法中将会介绍相关指标的拆解方法。

5 、商品类指标

1.3 类BCG矩阵

主要分析商品的种类,哪些商品卖得好,库存情况,以及可以建立关联模型,分析哪些商品同时销售的几率比较高,而进行捆绑销售。

BCG矩阵大家都非常熟悉了,以市场占有率和增长率为轴,将坐标系划分为四个象限,用于判断各项业务所处的位置。

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这里想讲的并非传统的BCG矩阵,而是BCG矩阵的变阵,或者叫类BCG矩阵。

6 、 市场营销活动指标

根据不同的业务场景和业务需求,我们可以将任意两个指标作为坐标轴,从而把各类业务或者用户划分为不同的类型。

主要监控某次活动给电商网站带来的效果,以及监控广告的投放指标。

比如可以以品牌GMV增长率和占有率构建坐标系,来分析各品牌的状况,从而帮助业务方了解到哪些品牌是未来的明星品牌,可以重点发力,哪些品牌处于弱势且增长匮乏,需要优化品牌内的产品布局。

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7 、 风控类指标

除此之外,我们还可以根据以下场景构建类BCG矩阵:

分析卖家评论,以及投诉情况,发现问题,改正问题。

  • 分析商品引流能力和转化率:流量份额-转化率
  • 分析商品对毛利/GMV的贡献:毛利率-销售额
  • 基于RFM分析用户的价值:访问频率-消费金额

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按照上述方法,大家可以根据需求大开脑洞,按照一定标准对研究对象进行分类分析。

8 、市场竞争指标

二、用户分析类2.1 TGI指数

主要分析市场份额以及网站排名,进一步进行调整。

在分析用户时,通常的做法是将目标用户进行分类,然后对比各类用户与总体之间的差异性,TGI指数提供了一个很好的方法,来反映各类用户群体在特定研究范围(如地理区域、人口统计、媒体偏好等)内的强势或弱势。

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TGI指数=用户分类中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例*100

以上共从8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析,当然,具体问题具体分析,每个公司的侧重点也有所差异,所以如何分析还需因地制宜。

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