电商运营数据挖掘,你真的会吗?让消费者告诉你应该怎么卖!

观向数据

有很多做电商朋友都会有这样的疑问:为什么同类型的产品别人家的可以卖得好,我的为什么就卖不出去呢?

他们投钱做推广,我也投钱做推广,为什么我的钱投进去之后收益那么低呢?

观向数据


你真的了解你的用户吗?

其实你可以问自己这样一个问题,是否真正了解你的客户在哪里?他们是什么样的一群人?

1、你店铺的消费人群年龄层是多少?

不要说是青年人,是中年人,是学生,是女性等等,你需要详细的分类,年轻人是多少岁?

2、你店铺的主要消费群体在哪里?

广东?浙江?还是北京?这个答案也是太泛,那是哪个市区的占比比较大,为什么会有这样的情况?

3、你店铺的消费人群的消费能力是在多少?一个月的网购消费能力有多少?

某电商平台冰箱销售数据 来源:观向数据


4、你的主体消费者消费观念是怎样?要知道消费的观念决定了他的真正消费能力与消费频率。

5、你的消费者对你的产品有哪些需求点?

6、你的产品有没有按照消费者的需求点进行展示?

7、如果是做服饰的你消费人群消费占比最大的是什么尺码?

某电商平台电子类销售数据 来源:观向数据


大数据在电商中的作用

大数据应用,其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值,而不是简单的数据计算。

那么,对于电商行业来说,管理者应该如何来借助大数据为电商行业的运营管理服务呢?

同时大数据应用又将如何突出其在电商行业的情报价值呢?

作用一:商品关联进行的挖掘营销

利用小型的数据库进行处理和分析,能够使得用户的短期需求得到满足。

但是,通过大数据对于商品关联度进行关联,则能够有效保证界面信息的准确度大大提升,能够更好保证用户潜在需求得到一定激发。

所以,利用大数据的分析,保证充分对于商品的关联性进行挖掘,并能能够保证推荐界面的有效性,这点则是电商应该注重的地方。

某电商平台评论分析 来源:观向数据


作用一:社会网络营销

对于电商企业来说,应该充分利用好大数据分析的优势,能够有效把握好社会化网络传播媒介对于消费者的偏好的分析。

在相关的社会媒介上进行分享活动的积极开展,使得传播范围不断扩大,有效提高营销效率。

某电商平台sku数据 来源:观向数据


作用三:地理营销

利用大数据的技术优势,能够充分对于网站的交易数据进行有效分析,在进行商品的地理营销中。

能够根据地理位置区域特定区域中人们的不同喜好,因此有效地开展不同类型的营销策略活动。

对于电子商务企业来说,大部分电商则是在交易最后环节获得用户的收货地址,只有部分的电商则会有效地在开始阶段,就能够获得用户地理位置,这样的情况不利于进行商品的地理销售。

某品牌店铺地区分布 来源:观向数据


应该通过大数据技术,分析用户地理位置的有效划分,保证存在的差异性的确定,应该充分保证用户地理信息和感兴趣商品的关联度,同时,能够在对于产品的服务,在细节上更加完善。

作用四:用户行为的分析营销

电商主要分析消费者的历史记录以及涉及的购买行为,这样就能有效获得用户的消费习惯,有效可以为企业提供用户行为分析营销。

某电商平台产品分析数据 来源:观向数据


有利于发现潜在的用户,进行具有针对性的商品广告的投放,使得广告转化率大大增加。

另外,电商企业来可以通过一定相关的搜索行为,针对潜在用户的需求进行分析,使得商品种类进一步完善化。

作用:个性化推荐营销

在实际市场分析过程中,满足消费者的个性化要求显得越来越重要,这就要求电子商务企业也能更好满足个性化的营销水平。

某电商平台手机CPU数据分析 来源:观向数据


根据大数据环境的发展特点,电商企业应该根据用户的个性化要求来进行商品的推荐活动。

以及产品分类等,能够积极邀请用户对于感兴趣商品进行关注,之后还能够继续进行个性化信息的添加和推荐

保证用户对于喜欢的类别进行有效修改,使得数据库内容进行有效更新。

电商数据分析都需要那些指标

电商平台总体分析主要从网站整体访问及订单销售两个大的维度来进行综合分析,着重了解用户购买各环节的体验

结合购买者的人口统计学属性、购买行为等,给出提升用户体验的优化策略,提升订单销售业绩。

某电商平台品牌销售数据 来源:观向数据


1. 总体运营指标

流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控,起码对运营的电商平台有个大致了解,到底运营的怎么样,是亏是赚。

2. 网站流量指标

即对访问你网站的访客进行分析,基于这些数据可以对网页进行改进,以及对访客的行为进行分析等等。

3. 销售转化指标

分析从下单到支付整个过程的数据,帮助你提升商品转化率。

也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

分析指标包括:订单编号、订购时间、商品编号、商品名称、订单价格、订单数量、订单状态比率、支付方式统计、支付方式订单比率、订单数top10排名、订单金额top10排名、取消订单数、新会员订购比率、老会员订购比率、订单各区分布等。

某电商平台行业数据 来源:观向数据


4. 客户价值指标

这里主要就是分析客户的价值,可以建立RFM价值模型,找出那些有价值的客户,精准营销等等,每年注册的用户最后一次下单的时间分布。

5. 商品类指标

分析电商网站商品一级/二级/三级的商品分类、商品品牌、当商品以及商品活动数据分析,帮助电商网站评估商品销售情况及变化趋势。

哪些商品卖得好,库存情况,以及可以建立关联模型,分析那些商品同时销售的几率比较高,从而进行捆绑销售

6. 市场营销活动指标

主要监控某次活动给电商网站带来的效果,以及监控广告的投放指标。

某品牌商铺分布 来源:观向数据


同时营销流量订单转化分析能够对细分后的购买及购买率与细分前的总访客数实时分析对比。

能够帮您分析了解到从哪个站点进入的客户对销售的贡献高低,以便帮助我们及时调整优化网站布局。

7. 风控类指标

分析卖家评论,以及投诉情况,发现问题,改正问题

8. 市场竞争指标

主要分析市场份额以及网站排名,进一步进行调整

某电商电子类目数据 来源:观向数据


以上8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析,当然,具体问题具体分析,每个平台的侧重点也有所差异,所以如何分析还需因地制宜。

那么电商行业怎么样可以获取这些所需的数据呢?北京智海创提供电商数据分析可视化,让消费者告诉您应该怎么卖!点击页尾阅读原文免费试用 观向数据

只要电商行业企业平时善于积累和运用自动化工具收集、挖掘、统计和分析这些数据,为我所用,都会有效地帮助自己提高市场竞争力和收益能力,盈得良好的效益。

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