对比分析
横向对比:主要是与竞争对手进行比较,例如将店铺的成交额增长幅度与竞争对手的进行对比,如果店铺上个月成交额增长了30%,而竞争对手增长了50%,就需要分析差距产生的原因,可能是产品竞争力、营销策略、价格等因素导致,从而有针对性地改进。
纵向对比:即自己和自己不同时期的数据进行对比,比如将近15天的成交额以线条形式展示出来,观察近期的成交额是否达到预期,有无下降趋势,也可以考虑以季度、月、周为单位进行纵向对比,同时要结合特殊场景,如双11、双12、元旦等活动促销期间的数据变化。
转化分析
用户行为转化:从用户进入电商平台到最终购买的一系列行为路径中,分析各个环节的转化率,如浏览商品到加入购物车的转化率、购物车到提交订单的转化率、提交订单到支付完成的转化率等,找出转化率较低的环节并进行优化,提高整体的用户转化率。
营销活动转化:针对不同的营销活动,如满减优惠、赠品活动、限时折扣等,分析活动前后用户消费金额、新用户注册量、复购率等指标的变化,评估活动的投入产出比,了解哪些营销活动对用户的吸引力更大,效果更显著,以便在未来制定更有效的营销策略。
PEST分析
通过政治、经济、社会和技术四个因素来分析宏观环境,适用于企业制定战略规划、市场经营规划、产品发展规划以及撰写研究报告等场景,在电商行业,可用于分析政策对电商行业的支持或限制,经济环境对消费者购买力和市场需求的影响,社会文化因素对消费观念和购买行为的作用,以及技术创新对电商模式和运营效率的推动或挑战。
AarRR模型
获取阶段:关注新用户的注册量、渠道来源、推广活动效果等,帮助企业了解如何更有效地吸引潜在用户进入平台。
激活阶段:衡量新用户注册后是否完成了首次有价值的操作,如浏览一定数量的商品、添加收藏夹、分享给好友等,以便及时引导新用户深入了解平台,提高其对平台的兴趣和使用频率。
留存阶段:通过日活跃用户量、月活跃用户量、季度活跃用户量等指标来监测用户的留存情况,同时结合用户的使用频率、使用时长等数据进行分析,找出影响用户留存的因素,如产品质量、售后服务、个性化推荐等,进而优化产品和服务,提高用户留存率。
收入阶段:重点关注用户的消费金额、购买频率、客单价等指标,分析不同用户群体的收入贡献,以及各种营销策略和促销活动对收入的影响,从而制定合理的定价策略和促销活动方案,实现收入的最大化。
推荐阶段:衡量用户向他人推荐平台的程度,可通过用户的分享次数、邀请好友数量、口碑评价等方式进行评估,鼓励现有用户进行口碑传播,扩大品牌影响力和用户基础。
RFM模型
最近一次消费时间:判断用户的活跃度和流失风险,对于长时间未消费的用户,可能需要采取措施进行召回和激活,如发送定向优惠券、推送个性化推荐等,以提高用户的复购率和忠诚度。
消费频率:反映用户对平台的喜爱程度和忠诚度,消费频率越高,用户的价值越大,可以针对高频率消费的用户制定专属的会员计划和优惠政策,进一步提高他们的消费频次和消费金额。
消费金额:代表用户的购买力,可据此对用户进行分层管理,为高价值用户提供更高级别的服务和优惠,如优先发货、专属客服等,同时也可以针对低消费金额的用户推出激励措施,促进他们增加消费金额。
漏斗模型
将用户转化过程细分为多个阶段,如浏览商品、加入购物车、提交订单、支付完成等,通过分析各个阶段的转化率来定位问题所在,例如电商平台发现购物车放弃率高,经漏斗模型分析发现是支付流程复杂所致,于是简化支付流程,有效降低了购物车放弃率。
逻辑树分析法
把复杂的问题逐步拆解成一个个具体的子问题,例如在分析电商业务中某款产品销量不佳的问题时,可以将问题拆解为产品质量、价格、宣传推广、销售渠道等多个子问题,再逐一深入分析每个子问题的具体表现和原因,最终找到解决问题的方法和思路。
多维度拆解法
从多个维度思考和拆解问题,常见的有维度和拆解两方面入手,比如在分析电商平台的用户数据时,可以从用户地域、年龄、性别、消费习惯、购买频次等多个维度进行拆解,对比不同维度下的数据差异,找出用户行为和需求的规律和特点,为精准营销和个性化推荐提供依据。