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电商数据营销模式参考

编辑:001     时间:2021-02-27

首先,我们先来看下电商的主要数据:

A、营销数据:做电商避免不了要玩转各类营销活动,这样的话必定会产生营销费用、用户覆盖数,活动点击、打开等营销数据,然后这些数据衍生出人均单价、活动打开率、人群触发率等指标。

B、会员数据:电商会员门槛都比较低,注册了就是会员,然后根据消费金额或消费金额换算的积分来升级会员等级,如:淘宝的淘气值积分。

C、流量数据:电商运营最核心的数据就是流量数据,包含了平台的浏览量、访客数、用户登录时间、在线时长等数据。

D、交易和服务数据:交易数据主要包括交易的金额、数量、人数、商品信息、交易场所、交易时间等数据,服务数据主要包括供应链等数据。

其次,我们看下电商数据分析的思维模式:

A、对比:若我们只看今天运营产生的数据,几乎没任何意义,但当我们把今天的数据和昨天的数据做对比,或把这个月数据和上个月数据做对比,这才能将数据有用化。

B、拆分:销售额是电商运营中非常重要的指标,若今天的销售额是昨天销售额的百分之五十,怎么找出造成该结果的原因呢?答:可以用拆分的方法,销售额=成交用户数*客单价,还有成交用户数=访客数*转化率,我们可以通过指标拆分,发现今天销售额降低的原因出在哪里,根据实际情况作出对应的策略调整。

C、降维:当指数维度太多时,可去掉一些可由其它维度计算得到的维度,例如:成交用户数=访客数*转化率,我们可以在这三个维度中三选二。

D、增维:俗话说,有增必有降,当我们已有指标不能很好解释问题时,可以利用其它维度指标通过计算进行增维,例如:很多人把搜索指数/宝贝数=倍数,用倍数指标来衡量一个词的竞争度,这就是通过搜索指数和宝贝把两个指标增维了倍数这个指标。事实上,想降权和增维,需要我们对指标所代表的实际意义有充分的认识,这才是有用的。

E、假设:当我们看不清楚结果时,可以用假设的方法,选用几个可能的结果,假设是这些结果,然后再分析可能的结果,假设是这些结果,在分析可能产生这些结果的原因是什么,这也是一种逆向思维。

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