电商数据分析几种常用方法介绍:哪种最适合你?

2025-01-23 创业项目 1009 创业项目
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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原因可能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,分析各个环节转化率,如浏览商品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,以便在未来制定有效的营销策略。

PEST分析

通过政治、经济社会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限制,经济环境对消费者购买力和市场需求影响,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运营效率的推动或挑战

电商数据分析几种常用方法介绍:哪种最适合你?
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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价值操作,如浏览一定数量的商品、添加收藏夹、分享好友等,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思路

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。

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