什么是電商數據運營分析？

電商數據運營分析，即電商分析的過程大致是從線上店鋪的各個方面獲取數據，利用任何可能對銷售有影響的信息，理解當前趨勢和消費者行為的轉變，做出數據驅動的決策來提升更多的線上銷售額。電商分析會使用到和整個用戶路徑相關的指標，從發現到獲取、轉化、留存以及推薦。

如何做好電商的數據分析？

1.依據用戶畫像，洞察需求

用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特征等各個維度的數據，進而對用戶或產品特征屬性進行刻畫，并對這些特征進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。

首先，你需要創造出用戶對你品牌的認知，將他們帶領到你的店鋪門口。比如通過億信ABI，能看到網站訪問者的人口信息，比如年齡和性別。也有關于地理位置、興趣、表現的數據。這些見解能幫助你做出用戶畫像。

2.依據渠道數據分析用戶來源

對電商賣家來說，分析“訪客數”最重要的是分析“流量來源”。分析不同流量來源的“數量”和“支付轉化率”，找出“支付轉化率”比較高的流量來源并想辦法提高，不僅可以提高“訪客數”還可以提高整體的“支付轉化率”。這時利用數據分析工具能為不同渠道的表現提供總覽，并給出目標轉化率。

當涉及到有機搜索時，分析一些像搜索量和關鍵詞排名的指標能幫你獲得更多的見解，比如該將廣告預算花在哪兒，如何讓用戶更容易搜索到你等等。

3.店內轉化率的數據分析

當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，并不是每個來店里的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車后，也會有改變主意離開網站的可能。所以這一步我們可以用下面的電商轉化指標來跟蹤和優化線上購物體驗：

（1）銷售轉化率 ——已購買的用戶和全部來到店鋪的用戶比值

（2）平均訂單價值 —— 用戶下單的平均金額

（3）放棄購物車率—— 在所有產生的訂單中，未完成訂單的占比

轉化率表示進行購買的訪問者所占總訪問者的百分比，是以特定時期內實現交易的總人數除以訪問的總人數得出的。一次訪問行為就是顧客與我們的店鋪進行的一次獨立互動，無論時長是三秒鐘還是三小時。

對于電商而言，轉化率優化事關重要，通常需要花費大量的時間和精力。電商行業的平均轉化率為 2％，業績最好的店鋪通常會達到平均水平的兩到三倍。亞馬遜的轉化率高達 13％。這就意味著每 100 人訪問店鋪，就會有 13 人產生購買行為。這時可以重點關注以下兩個方面：

（1）購物行為——這個能告訴你用戶在營銷漏斗的每個階段產生了多少訪問量。從只是瀏覽過你產品的用戶，到加入購物車的用戶，開始結賬的用戶，和完成訂單的用戶。這份報告能清晰地告訴你有多少用戶轉移到了下一個階段，并幫助你識別如何改進這個過程來提高訂單量。

（2）支付行為——和購物行為報告很像，但只關注結賬付款這一階段。這個報告能輕易地跟蹤用戶在支付階段的行為，以及他們在什么地方選擇放棄購買。

4.提高營銷推廣的ROI

對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合。

在以下這些方面衡量內部和外部的營銷效果：

（1）內部營銷報告——比如，用戶被引導至不同區域的頁面導航欄，我們能依據數據查看內部推銷點擊率、交易數量、收入、和每個內部推廣點擊后產生的交易數等等的指標。

（2）訂單優惠券報告——這份報告會提供訂單優惠券和收入、交易量、訂單平均價值的關系分析。

（3）產品優惠券報告——和之前的報告相似，它會提供有關產品優惠券和收入、購買人數、每次購買產生的產品收益的分析。

（4）折扣碼報告—— 能夠清楚地看到合作商 / 品牌大使 / 博主對你店鋪銷量的貢獻。也能夠設置指標追蹤相關的收入、訂單量、和平均訂單價值。

5.產品數據分析

（1）產品數據分分析

①整體分析：分為兩個部分：銷售表現和購物行為。銷售表現包括各個商品帶來的收入，至少購買過一次的用戶數，平均訂單價格、數量，退款數目等等。購物行為，你可以看到瀏覽了產品詳情頁的用戶里，加入購物車的人數；或瀏覽產品詳情頁后最終下單的人數。

這里還有一個數據很重要，即平均訂單價值，是指顧客進行一次購買（一個或多個商品）的平均值。提高平均訂單價值就會增加銷售額，這是毋庸置疑的。平均訂單價值還通常是代表收入增長速度最直接的指標之一，甚至比轉化率優化更重要，我們在產品頁面、購物車頁面和結帳后頁面中添加少量的相關內容就可能會產生重大影響。

②購物行為分析——我們可以依據更多和商品有關的數據，比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品，進入結算階段的商品，以及購買人數來對用戶購物行為進行分析。

同樣，這里主要注意一個數據，即客單價。“客單價”的提升主要靠商品單價和關聯銷售：首先在同樣的流量下，盡可能把流量引導至“單價高”且“轉化率高”的商品，并降低“單價低”且“轉化率低”商品的流量，這樣可以直接提高銷售額和客單價；其次，優化寶貝介紹、營銷活動、滿贈規則、客服話術等，盡可能從顧客的需求出發吸引顧客買更多的寶貝，買得越多客單價越高。

（2）銷量數據分析

我們可以從后臺數據分析中找到關于收入，稅費、運費、退款金額，和賣出的商品數量。其中，總銷售額以金額的形式呈現，是衡量我們線上店鋪經營狀況最佳的“整體主要指標”（OMM）之一，可以用它來衡量業務的整體增長和發展趨勢。

該指標幾乎反映了所有電商運營環節的效果——像市場營銷、流量積累、商品優化、產品迭代等。只要我們的銷售額實現逐月增加，就基本可以確定我們的策略是正確的。

需要注意的是，跟蹤總銷售額的過程中存在潛在陷阱，我們要確保銷售額可持續地長期增加才是最重要的。如果只關注短期效果，可能會錯誤地認為策略正確，反而不利于整體業務。但通常情況下，當我們將總銷售額（總收入）作為核心指標時，基本不會出錯。

6.用戶留存數據分析

聰明的商家知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶給你長期帶來收入。永遠要記住的是，獲取新用戶比留住老用戶成本大得多。研究顯示，用戶留存率提升5%就能帶來25%到95%的利潤。以下是一些幫助你更好測量用戶留存的指標：

（1）購買頻率

購買頻率一般是指消費者在給定時間段（通常是一年）內進行的購買次數，通過將過去365天的訂單總數除以同期的顧客人數得出。提高購買頻率并不容易，涉及了站外的維護，像在顧客購買商品后通過電子郵件、再營銷和社交媒體等營銷渠道與顧客建立關系。

（2）留存期

留存期是指顧客保持活躍狀態的平均時間長度。一般顧客超過 6 到 12 個月沒有再次來到店鋪購物，通常被視為不活躍顧客。留存期或“顧客壽命”可能很難計算。但從本質上講，是對顧客第一次購買行為到最后一次購買之間時間的度量，需要歷史數據才能計算出該數字。一般來說，一到三年是一個很好的估計范圍。

（3）顧客生命周期價值

顧客生命周期價值是通過將平均訂單價值、購買頻率和留存期三個指標相乘得出的。舉個例子：假設店鋪的平均購物金額為 100 美元，顧客每年平均進行 5 次購買，留存期為兩年，那么您的顧客生命周期價值計算方法就是：$ 100 x 5 x 2 = $ 1000。

當我們優化上述三個指標時，顧客生命周期價值就會增加。

如上文所述，流量和轉化率是另外兩個至關重要的指標，是完整優化策略形成的基礎。提升顧客生命周期價值時，實際上就是在提升已經擁有顧客的價值；而優化轉化率，就能增加顧客人數；吸引更多流量時，實際上也就有了更多的人可以作為轉化基數。

（4）單次轉化費用

單次轉化費用是指獲得一位新顧客所需花費的成本。這可能是一個相對棘手的指標，因為它要求我們在所有的營銷活動（包括搜索引擎優化）中監控數據。

計算單次轉化費用的方法，是用給定時期內的總營銷支出除以新訂單的總數量。例如，如果一家公司在30天的時間里在營銷方面花費1000美元，并產生了100個新顧客，那么CPA為10美元。如果要使我們的營銷活動能夠獲利，無論是常規還是特殊的營銷行為，我們的CPA都必須低于顧客生命周期價值。

7.用戶推薦數據分析

對賣家來說，我們要識別出哪些用戶是你的真愛。他們不僅愛你的產品，也愿意向家人和朋友推薦，他們簡直是你的品牌大使。成功的電商企業會密切關注著這一階段的指標并及時做出反應。

（1）凈推薦指數—— 測量你的用戶有多愿意向其他人推薦你的產品，這些有價值的見解會幫你將用戶分為三類：

（2）推銷型用戶 —— 他們是你最忠實的顧客；

（3）消極型用戶 —— 他們對你的產品還算滿意，但沒有意愿推廣你的產品；

（4）厭惡型用戶 —— 他們不僅不愿再來購買，還會勸身邊的人也不要來買。

小結

電商分析的最終目的是收集數據，了解客戶，優化產品和流程，以滿足直到超越用戶的期望，最終幫助企業提高市場占有率和核心競爭力。