电商数据分析指标都有哪些?该如何进行分析?

电商数据分析指标都有哪些?该如何进行分析?,第1张

此文是对最近学习的电商相关知识点做一个巩固

传统零售利用二八法则生存,电商靠长尾理论积累销售。
传统零售是小数据,电商是大数据。
传统零售是“物流”,零售过程就是商品的流动;电商是“信息流”,顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息,达到购买的目的。
传统零售注重体验感,电商注重服务和效率。
传统零售是做加法,电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力,电商通过资金的投入迅速抢占市场。
传统零售的主要成本是房租和人工成本,电商的主要成本是物流和营销成本。
总结:电商和传统零售虽有千万种差别,但总归都是零售,融合是二者注定的趋势,即现在火热的新零售。

传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多,数据来源渠道也很多样化

电商数据来源广泛,常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。

1、百度统计:包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。
2、谷歌分析:包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。
3、Crazy egg热力图:主要特色是对页面热点追踪分析的热力图。
4、CNZZ数据专家(友盟):包括站长统计、全景统计、手机客户端、云推荐、广告管家、广告效果分析和数据中心等。
还有一些无需埋点监测数据的产品,如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。

以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标,总共包括六大类

对访问你网站的访客进行分析,基于这些数据指标可以网页进行改进

这里需要注意两个点

1)影响因素不同:UV 价值更受流量质量的影响;而客单价更受卖的货的影响;

2)使用场景不同:UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力;客单价可以用来比较品类和商品特征,但一个页面客单价高,并不代表它创造价值的能力强,只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。

如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务(比如:购买,答疑解惑),那么在线时长应当是越短越好;如果希望客户一同参与到网站的互动中来,那么时间越久会越好。所以,分析在线时长是否越长越好,要根据产品定位来具体分析

从注册到成交整个过程的数据,帮助提升商品转化率。

对于一个新电商来说,积累数据,找准营运方向比卖多少货,赚多少钱更重要。这个阶段主要 关注流量指标 ,指标如下:

对于已经经营一段时间的电商,通过数据分析 提高店铺销量 就是首要任务。此阶段的重点指标是 流量和销售指标 ,指标如下:

对于已经有规模的电商,利用数据分析 提升整体营运水平 就很关键。重点指标如下:

数据指标分为追踪指标、分析指标和营运指标,营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是追踪出来的,其次是分析出来的,最后才是绩效考核出来的。销售追踪自然是按天、按时段说话,分析一般是以周和月为单位,绩效考核常常是以月为主、以年为辅。

执行人员侧重过程指标,管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。

1、无流量不电商,对于流量分析,我们常用漏斗图来做分析,几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。
2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程,通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。
3、漏斗图的弱点,就是反应一条转化路径的形态,我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。

1、流量的质量分为质和量两方面,只有质没有量的流量是没有多少实际价值的,流量的质体现在不同的营销目的上,例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。
2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图,其中第一象限的流量应该是高质量的,流量和转化率均高于平均值;第二象限渠道的流量转化率高,但量不大,通过搜索来的流量大部分属于此类;第四象限流量属于质低量高,站外购买的流量这种情况比较多;第三象限属于质低量低的双低流量,不用特别维护,任其发展即可。
3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI(单元产出)等进行对比分析。
四象限分析图中,X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。
4、散点图的四象限分析可以结合趋势,或者演变成四象限气泡图,气泡图的大小为ROI,这种四象限图信息量更大。

1、电商的销售针对比传统零售复杂很多,主要复杂在流量的多层次多渠道上,互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来,然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图,是一个类似杜邦分析的图,从值(图中红色)和率(图中蓝色)两个方面,订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次,每个层次间具有加或乘的逻辑关系。
2、销售额是一个结果指标,图中的20个指标是过程指标,每个指标的变化都会影响最终的销售额,基本都是正相关。(折扣和销售额的关联会稍微复杂一些)
3、通过上图,使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。

参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》

1 内容总概

不管是数据分析还是数据运营,少不了做分析报告,通常一份简洁的分析报告总是令人眼前一亮,但是,大部分同学拿到一组数据时,不能很好的应用,没有思路、想法和头绪,这里作者结合自身在做数据运营时的一些方法,提出一些通用的数据分析方法,以电商销售数据为例,做一个完整的案例分析,简述交叉分析、占比分析 、趋势分析、对比分析,最终呈现的结果如下所示。

2 销售额总概

拿到一组数据后,首先对整体数据情况做一个概览,选择数据,插入数据透视表,将销售额拖入值区域两次,右键销售额,在值显示方式中选择差异百分比,用于显示与上一年销售额的同比值。

3 交叉分析

要分析各年度以及各平台的销售额情况,可以使用交叉分析,选择数据,插入数据透视表,将销售平台拖入到行,年拖入到列,销售额拖入到值。

选择数据,插入一个簇状柱形图,就可以得到不同的电商平台在不同的年份的销售额情况。

4 占比分析

要分析不同省份的销售额占比情况,这里使用占比分析,使用图表展示销售额在区域上的分布,选取数据,插入数据透视表,将客户地址-省拖入到行,销售额拖入到值。

然后先选择X和Y的数据,按住Ctrl键再选择销售额数据,插入一个气泡图。

单击垂直坐标轴,将最小值设置为0,最大值设置为701,同时,在单位里面,设置大为100,小为20。

同理设置水平坐标轴,最小值设置为0,最大值设置为848,在单位里面,设置大为200,小为40。

单击空白区域,设置图表样式,选择或纹理填充,填充事先准备好的地图层。

设置气泡的大小,选择图像中的圆点,大小表示为气泡宽度,缩放气泡大小为40。

设置数据标签,在设置数据标签格式里勾选单元格中的值,选择数据标签区域,勾选气泡大小,标签位置选择居中。

5 趋势分析

要分析每月销售额的变化情况使用趋势分析,选择数据,插入数据透视表,将月拖入到行,销售额拖入到值。

选取数据,插入一个折线图,设置数据系列格式,勾选平滑线,将线条做平滑处理。

6 对比分析

要分析各个产品在不同客户类别的销售额情况使用对比分析,选择数据,插入数据透视表,将子类别拖入到行,客户类别拖入到列,销售额拖入到列。

将数据按照总计降序排列,选取数据,插入一个堆积条形图,点击垂直坐标轴,勾选逆序类别,让数据按照降序排列。

同时,设置间隙宽度,让柱形更宽。

7 图表美化

图表完成后,需要对整个图表做美化,消除多余的图表元素,包括去除网格线、隐藏字段按钮等,单击字段按钮,在数据透视图分析中,设置字段按钮为全部隐藏,可以消除数据透视图表的字段按钮。

统一数据单位,将数据单位格式统一设置为万,选择数据,右键单元格,设置单元格格式,在自定义里输入 0!0,"万" ,可以将数值统一设置为万的单位。

设置一个靛蓝的图层(#242541),设置图表区格式填充为无填充,边框为无线条,同时为了显示字体,可以将字体的颜色设置为白色,同理,设置其余的图表样式。

将线条设置为发光的线条,可以在设置数据系列格式中将颜色设置为(#1464F4),大小设置为5磅,透明度设置为60%。

最后添加图表标题,设计一个富有 科技 感的图表边框,数据文件里包含该图表边框,设置图表位置和图像大小,必要做一些文字描述,即可得到结果。

目前开发电商小程序的公司有一些,实力也有强有弱,参差不齐,价格相对来说也存在很大差异;不过这还不是最主要的,问题是能通过开发小程序解决自己的问题,达到自己的满意这才是关键,小程序的功能越复杂,质量越高,报价越高,反之越低。

一般小程序系统有两种:

一种是现成的,这种小程序系统的价格一般会在几千到一万左右,如目前一些用户使用的自助小程序系统,不能过多要求,也不能大改动,因为已经成型,模板千篇一律,用户体验不高,界面没有多少设计感,功能也限制得很死。

另一种就是定制类型的,就是小程序系统所有的功能都是需要定制开发的,从零开发的,一般费用非常昂贵,根据客户所要求的功能,可能要几万到十几二十万不等,而且开发周期也比较长,但是无论如何,小程序的开发费用都要比APP应用开发要便宜一些。开发一套电商小程序系统费用可以从两个方面分析:

1、我告诉你小程序商城的费用结构,小程序商城的费用结构是系统开发费用+更新维护+认证费用,其中系统开发费用是根据功能和开发时间说的两者相差很大下面我会给大家反复说明。

2、再说小程序的开发费用,小程序商城分模版型的和定制型的,模版型指的是已经开发好的模版,适合大部分中小商家,它的特点是拿来上传到服务器就可以用,费用低,他的缺点是功能是似的无法自定义功能,模版型小程序系统的价格在3000~8000左右,然后我们再说定制的小程序系统,所谓定制就是定制开发,这类客户有明确的需求,然后由网络公司按照客户的需求开发,定制版的优点是按需定制,缺点是开发时间长,费用大,一般定制的费用在5万元起上不封顶,所以定制的价格比较昂贵。电商小程序系统开发费用一般是从几千到几万,具体看自己的功能。

第1种是卖模板为主的网络公司。

优点是:价格低,几千块钱到万元之间就能搞定,方便,能够快速上线;

缺点是:修改功能麻烦,这里需要避免低价陷阱,不要到最后才发现模板性的修改功能所花的钱比买模板还贵。而且不是独立的,一个模本卖给很多商家用,模板不是永久使用的,一般每年都要交年费。

第2种是主流的方式,定制开发为主的网络公司。

优点是:独一无二的,专为你的企业或者店面定制的,功能你来定,要求你来定,后期修改bug方便,改东西也很方便,最重要的是永久使用权!

缺点是:相对价格比较高!定制版的基本费用在上万元到十几万不等!不过贵也有贵的道理吧,毕竟功能做的更全面一点。

最后总结,至于找什么样的小程序开发公司?花多少钱来开发?还是需要看贵公司准备的预算这块!希望对大家有用!大概算了一下一套电商小程序从申请到开发整个流程需要的费用,如下:

1、注册与认证小程序费用

和申请微信公众号一样,小程序也必须经过主体认证这一关。企业、组织和个人都可以在腾讯公众平台申请小程序,并进行主体认证。其中会涉及300元的认证费用,这个费用是腾讯收取的,认证的公司也是经过腾讯授权的。当然如果已经有经过认证的企业公众号的话,可以从公众号端直接快捷申请小程序,免去这300元。

2、开发制作费用

在认证审核之后,需要在30天内提交小程序代码给腾讯审核,否则小程序名字会被释放。所以开发这一步是非常重要而关键的。当然目前小程序的开发是开放的,企业可以选择自行开发或者第三方开发平台。当然不论是自己开发还是寻找第三方服务机构都是有费用的。

自己开发主要就是开发人员的工资等雇佣成本(按照一二线城市高级工程师的薪资计算,按照最理想的10天开发周期,至少需要付出3-5万元开发成本);

第三方技术开发合作目前市面上有两种:

定制开发和模板制作。相对来说模板式的小程序性价比更高一些,定制开发的个性化更高一些。现在中小企业和个体商户普遍用的比较多的是让第三方技术开发的。这些公司往往提供了多个小程序行业模板,涵盖餐饮、婚庆、旅游、健身、美容、房地产、家居、医药、母婴用品、摄影、社区、酒店、KTV、汽车等行业。

小程序快速开发能力的开发公司,借助其无需代码就可以进行可视化快速开发的优势,创业者和商户可以用更低的成本拥有自己的支付宝小程序,与线下门店充分结合,获取更多的客源。所以从性价比来说,借助第三方公司为自己开发,开发成本和时间都要少很多,而且后期升级运维成本相对低很多。

3、其他增值服务

当然在小程序开发运营的过程中还会有一些公司提供增值服务,比如产品拍照,代运营、图文设计等,这些就和企业的实际需求有关了。

所以整体看来企业想要拥有一款小程序的费用就是认证费(300元+开发制作费用),丰俭由人,企业可以根据自己的实际情况来选择。

以上就是搭建微信小程序,大概需要多少钱的所涉及到的费用知识了,商户可以根据自己的需求、能力来选择。希望好店家能帮助到现在想注册小程序的商家们。现在开发电商小程序的公司有很多,实力也有强有弱,参差不齐,价格相对来说也存在很大差异;不过这还不是最主要的,问题是能通过开发小程序解决自己的问题,达到自己的满意这才是关键;

还有就是制作前,最好能与其签订服务合同,这也是对自己的一种保障;至于小程序开发呢,可以借助小程序一键制作平台,成本通常在5000以下,有独立的管理后台,并且可视化图形编辑,这样的话就省时、省力、省钱了!因为后期可以更改,所以非常适合初创企业和发展中的企业。半定制型电商应用价格约处于2万-10万之间,区间比较大,影响价格的因素有:

1、界面的美观度

2、个性化需求的多少

3、是否提供源码

一个界面设计价格约300-1000之间,设计师越大牌价格越贵。当然便宜的100也有,看各位对界面的要求了。

个性化需求方面价格比较难以估算,一个功能块价格区间约¥3000-20000的水平,各位可以根据自己个性化需求的复杂度进行度量。

最重要的就是这几个了:

1 、商品数据分析:电商平台定期都要对商品销售进行分析,比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析,可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析,这里可以做的数据图表类型很多,比如从时间维度、商品类别、价格维度等;

2、访问流量分析:渠道质量、流量多少、转化率等;

3、订单数据分析:成交额、成交率、客单价等;

4、用户行为分析:新老用户购买情况、复购率、活跃率等;

5、营销活动分析:ROI、活动效果、营销成本等;

以上可视化图表均来自BDP个人版、


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