互联网/电商数据化运营
2019-05-28 14:55:26 5 举报AI智能生成
互联网/电商数据化运营
作者其他创作
大纲/内容
4.订单分析
分析目标
分析订单，提高收入
扩大订单量
提高客单价
件单价
连带率
分析角度
实际值与目标值的对比
地区之间的对比
商品／服务类型之间的对比
不同时间的对比
不同交易方式的对比（交易平台、支付方式等）
5.销售指标跟踪
完成情况，KPI考核，货品等调整
分析指标
销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比；更多的也可以跟踪利润、成交率（转化率）、人均产出等
不同指标的时间分析
不同指标的规律分析
指标的对比分析
6.促销活动分析
活动目的
拉新/扩大品牌知名度/清库存/打击竞争对手等
活动形式
满*减*/打折/满*送*/转发送*/抽奖/包邮/优惠券等
活动的直接业绩指标：包括活动销售量/额、利润额、目标完成率、利润完成率、往期活动对比、活动期间用户参与数、新增客户数、客单价、连带率等。
活动的影响：包括对活动前和活动后的影响，分析商品价格走势、客单价走势、活动的爆发度、衰减度等。
活动的效率：主要是关注投入产出，分析各渠道的推广费用、带来的流量、销售额、费销比等。
7.店铺分析
通过对各店铺业绩的分析，对各店铺相关人员的kpi进行管理。
通过对店铺数据的分析，帮助店铺负责人发现业务中的异常，辅助问题的解决。
通过分析各店铺的销售、运营情况，来合理的为各店铺投放资源，避免浪费成本。
效率指标，线下店铺会有平效、租金倍率等指标，而对于线上而言，主要分析的是人效，也就是销售额/店铺人数、利润额/店铺人数。
完成率指标，每个店铺都会制定自己的目标，需要对目标的完成率进行分析，包括实时完成率和累计完成率。
业绩指标，常规的销售额、利润、订单数等指标。
退换货数据，各店铺退货数量／金额，换货数量／金额，退货率、换货率指标。
客单价，销售额/交易用户数，分析该指标来反映用户质量、店铺商品布局合理性等。
推广分析，分析各店铺的推广费用、推广销售额、roi等指标。
其他运营指标，店铺流量、转化率指标。
（对于线下实体店铺还会关注连带率、存销比、会员占比等指标）
互联网/电商数据化运营
1.流量
分析流量变化及来源，监控流量趋势想办法提高流量
观察日常及活动流量规律，安排活动做调整
时段，星期，活动（前中后），节假日，季节等
监控异常流量，分析原因
分析流量来源结构，做出调整
无线端（付费，免费，内容等）
分析行业及竞店流量来源，对比调整
2.转化率
分析目标
了解各环节转化情况，分析其异常进行调整，想办法提高转化
追踪分析各环节（浏览页面（下载app）->注册成为用户->登陆->添加购物车->下单->付款->完成交易）转化率
追踪不同时段（小时，天，活动，星期，季节等）转化率情况
分析各个渠道转化情况(流量&ROI)
分析每个环节转化到下一个的周期
3.用户分析
留存
分析目标
监控用户活跃数，发现问题
观察每日用户活跃数，发现问题
新用户/老用户/回流用户
观察用户留存频率，周期，辅助决策
分析不同种类用户，产品及功能的用户价值
复购
分析复购周期及复购率，提高复购
用户复购率，订单复购率，用户回购率等指标同统一分析
不同商品，不同用户，不同渠道复购情况分析
流失
分析流失类型，原因及周期，减少流失
刚性流失（不可挽回）：新用户不感兴趣或老用户转移
体验流失：功能，商品，价格等在使用时感到不满而流失
竞争流失：流转到竞争对手那里
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