电商b2c网站运营整体数据分析

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1、电商B2C网站运营整体数据分析(首发:http://www.beierlaidegw.com)运营一个B2C网站中每个部门都是密不可分的,是要根据技术部门的数据来进行分析,将数据分析运用到运营中,可以说是具有巨大的推进作用。第一项:日常性数据(基础)流量相关数据:IP、PV、在线时间、跳出率、新用户比例;订单相关数据:总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率;转化率相关:下单转化率、付款转化率。简要说明:因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统(有些公司用进销存软件),所以常规性的销售额、利润、利润率,都是可

2、以通过系统实现的。因为直接与商城后台对接,库存管理都已经做进去了,分析数据时候,后台的原始数据都有,设定好各项公式,想要的结果都出来了,这样实现比用软件效率更好,且可以根据各自的需求灵活开发。由于会出现用户今日下单,明日付款,所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化,靠EXCEL基本是做不来,所以灵活对接系统非常重要,如果没有,也可以参考这方面的需求去开发。第二项:每周数据分析(核心)用户下单和付款不一定会在同一天完成,但一周的数据相对是精准的,所以我们把每周数据作为比对的参考对象,主要的用途在于,比对上周与上上周数据间的差

3、别,运营做了某方面的工作,产品做出了某种调整,相对应的数据也会有一定的变化,如果没有提高,说明方法有问题或者本身的问题并在与此。网站使用率:IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率;这是最基本的,每项数据提高都不容易,这意味着要不断改进每一个发现问题的细节,不断去完善购物体验。来说明下重要的数据指标:跳出率:跳出率高绝不是好事,但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验,在一些推广活动或投放大媒体广告时,跳出率都会很高,跳出率高可能意味着人群不精准,或者广告诉求与访问内容有巨大的差别,或者本身的访

4、问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面,如果跳出率高于20%,我觉得就有不少的问题,也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。回访者比率=一周内2次回访者/总来访者,意味着网站吸引力,以及会员忠诚度,如果在流量稳定的情况下,此数据相对高一些会比较高,太高则说明新用户开发的太少,太低则说明用户的忠诚度太差,复购率也不会高。访问深度比率=访问超过11页的用户/总的访问数,访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数/总用户数,这两项指标代表网站内容吸引力,数据比率越高越好。运营数据:总订单、有效订

5、单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率;每日数据汇总,每周的数据一定是稳定的,主要比对于上上周的数据,重点指导运营内部的工作,如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。比对数据,为什么订单数减少了?但销售额增加了?这是否是好事?YibinCityCitytracktrafficplanningisYibincityregionalrangewithintracktrafficsystemofonceintegration,andcitytracktrafficalsoisYibinCity

6、Cityintegratedtracktrafficsystemintheofpart,foraccurategraspcitytracktrafficresearchofobject对比数据,为什么客单价提高了?但利润率降低了?这是否是好事?对比数据,能否做到:销售额增长,利润率提高,订单数增加?这不是不可能。所有的问题,在运营数据中都能够找到答案。第三项:用户分析会员分析:新会员注册、新会员购物比率、会员总数、所有会员购物比率;概括性分析会员购物状态,重点在于本周新增了多少会员,新增会员购物比率是否高于总体水平。如果你的注册会员

7、购物比率很高,那引导新会员注册不失为提高销售额的好方法。会员复购率:1次购物比例、2次购物比例、3次购物比例、4次购物比例、5次购物比例、6次购物比例;转化率是体现的是B2C的购物流程、用户体验是否有好,可以叫外功,复购率则体现B2C整体的竞争力,绝对是内功,这包括知名度、口碑、客户服务、包装、发货单等每个细节,好的B2C复购率能做到90%,没有复购率的B2C绝对没有任何前途,所以这也能够理解为什么很多B2C愿意花大钱去投门户广告,为了就是获取用户的第一次购买,从而获得长期的重复购买。但某些B2C购物体验做的不好,花大钱砸广告,这纯

8、属烧钱行为。所以我觉得运营的核心工作,一方面是做外功,提高转化率,获取消费者第一次购买行为,另外一方面就是做内功,提高复购率,B2C根本也就在重复购买。所以B2C是个综合学科,做好每门功课真是不容易,不过也就是依靠每个细节,才奠定了B

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