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大數(shù)據(jù)應用

基于電商平臺的數(shù)據(jù)分析基本指標體系

電商行業(yè)是當前市場十分火熱的行業(yè),云服務器租用,也是對數(shù)據(jù)分析師需求很大的行業(yè),這篇文章可以幫助沒有電商行業(yè)經(jīng)驗的同學快速了解電商數(shù)據(jù)分析的指標和框架。那么話不多說,咱們開始吧~

首先要構建電商數(shù)據(jù)分析基本指標體系,主要分為8個類指標,即:

1 、總體運營指標

從流量、訂單、總體銷售業(yè)績、整體指標進行把控,起碼對運營的電商平臺有個大致了解,到底運營的怎么樣,是虧是賺。

2 、 網(wǎng)站流量指標

即對訪問你網(wǎng)站的訪客進行分析,基于這些數(shù)據(jù)可以對網(wǎng)頁進行改進,以及對訪客的行為進行分析。

3 、銷售轉化指標

分析從下單到支付整個過程的數(shù)據(jù),幫助提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數(shù)據(jù)展開分析。

4 、 客戶價值指標

在面向客戶制定運營策略、營銷策略時,我們希望能夠針對不同的客戶推行不同的策略,實現(xiàn)精準化運營,以期獲取最大的轉化率。精準化運營的前提是客戶關系管理,而客戶關系管理的核心是客戶分類。

通過客戶分類,directadmin漢化,對客戶群體進行細分,區(qū)別出低價值客戶、高價值客戶,對不同的客戶群體開展不同的個性化服務,將有限的資源合理地分配給不同價值的客戶,實現(xiàn)效益最大化。

在客戶分類中,RFM模型是一個經(jīng)典的分類模型,模型利用通用交易環(huán)節(jié)中最核心的三個維度——最近消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)細分客戶群體,從而分析不同群體的客戶價值。

在某些商業(yè)形態(tài)中,客戶與企業(yè)產(chǎn)生連接的核心指標會因產(chǎn)品特性而改變。如互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中,以上三項指標可以相應地變?yōu)橄聢D中的三項:最近一次登錄、登錄頻率、在線時長。

5 、商品類指標

主要分析商品的種類,哪些商品賣得好,庫存情況,以及可以建立關聯(lián)模型,分析哪些商品同時銷售的幾率比較高,而進行捆綁銷售。

6 、 市場營銷活動指標

主要監(jiān)控某次活動給電商網(wǎng)站帶來的效果,以及監(jiān)控廣告的投放指標。

7 、 風控類指標

分析賣家評論,以及投訴情況,發(fā)現(xiàn)問題,改正問題。

8 、市場競爭指標

主要分析市場份額以及網(wǎng)站排名,進一步進行調(diào)整。

以上共從8個方面來闡述如何對電商平臺進行數(shù)據(jù)分析,當然,具體問題具體分析,每個公司的側重點也有所差異,所以如何分析還需因地制宜。

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