
產(chǎn)品經(jīng)理如何進行數(shù)據(jù)分析
流量相關(guān)數(shù)據(jù):IP、PV、在線時間、跳出率、新用戶比例;
訂單相關(guān)數(shù)據(jù):總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率;
轉(zhuǎn)化率相關(guān):下單轉(zhuǎn)化率、付款轉(zhuǎn)化率。
簡要說明:因為我們已經(jīng)實現(xiàn)基礎(chǔ)的WEB版數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)(有些公司用進銷存軟件),所以常規(guī)性的銷售額、利潤、利潤率,都是可以通過系統(tǒng)實現(xiàn)的。因為直接與商城后臺對接,庫存管理都已經(jīng)做進去了,分析數(shù)據(jù)時候,后臺的原始數(shù)據(jù)都有,設(shè)定好各項公式,想要的結(jié)果都出來了,這樣實現(xiàn)比用軟件效率更好,且可以根據(jù)各自的需求靈活開發(fā)。
由于會出現(xiàn)用戶今日下單,明日付款,所以訂單有效率、銷售額、轉(zhuǎn)化率、客單價會動態(tài)變化,靠EXCEL基本是做不來,所以靈活對接系統(tǒng)非常重要,如果沒有,也可以參考這方面的需求去開發(fā)。
第二項:每周數(shù)據(jù)分析(核心)
用戶下單和付款不一定會在同一天完成,但一周的數(shù)據(jù)相對是精準的,所以我們把每周數(shù)據(jù)作為比對的參考對象,主要的用途在于,比對上周與上上周數(shù)據(jù)間的差別,運營做了某方面的工作,產(chǎn)品做出了某種調(diào)整,相對應的數(shù)據(jù)也會有一定的變化,如果沒有提高,說明方法有問題或者本身的問題并在與此。
網(wǎng)站使用率:IP、PV、平均瀏覽頁數(shù)、在線時間、跳出率、回訪者比率、訪問深度比率、訪問時間比率;
這是最基本的,每項數(shù)據(jù)提高都不容易,這意味著要不斷改進每一個發(fā)現(xiàn)問題的細節(jié),不斷去完善購物體驗。來說明下重要的數(shù)據(jù)指標:
跳出率:跳出率高絕不是好事,但跳出的問題在哪里才是關(guān)鍵。我的經(jīng)驗,在一些推廣活動或投放大媒體廣告時,跳出率都會很高,跳出率高可能意味著人群不精準,或者廣告訴求與訪問內(nèi)容有巨大的差別,或者本身的訪問頁面有問題。常規(guī)性的跳出率我注于登錄、注冊、訂單流程1-3步、用戶中心等基礎(chǔ)頁面,如果跳出率高于20%,我覺得就有不少的問題,也根據(jù)跳出率來改進購物流程和用戶體驗。
回訪者比率=一周內(nèi)2次回訪者/總來訪者,意味著網(wǎng)站吸引力,以及會員忠誠度,如果在流量穩(wěn)定的情況下,此數(shù)據(jù)相對高一些會比較高,太高則說明新用戶開發(fā)的太少,太低則說明用戶的忠誠度太差,復購率也不會高。
訪問深度比率=訪問超過11頁的用戶/總的訪問數(shù),訪問時間比率=訪問時間在10分鐘以上的用戶數(shù)/總用戶數(shù),這兩項指標代表網(wǎng)站內(nèi)容吸引力,數(shù)據(jù)比率越高越好。
運營數(shù)據(jù):總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率、下單轉(zhuǎn)化率、付款轉(zhuǎn)化率、退貨率;
每日數(shù)據(jù)匯總,每周的數(shù)據(jù)一定是穩(wěn)定的,主要比對于上上周的數(shù)據(jù),重點指導運營內(nèi)部的工作,如產(chǎn)品引導、定價策略、促銷策略、包郵策略等。
比對數(shù)據(jù),為什么訂單數(shù)減少了?但銷售額增加了?這是否是好事?
對比數(shù)據(jù),為什么客單價提高了?但利潤率降低了?這是否是好事?
對比數(shù)據(jù),能否做到:銷售額增長,利潤率提高,訂單數(shù)增加?這不是不可能。
所有的問題,在運營數(shù)據(jù)中都能夠找到答案。
第三項:用戶分析
會員分析:新會員注冊、新會員購物比率、會員總數(shù)、所有會員購物比率;
概括性分析會員購物狀態(tài),重點在于本周新增了多少會員,新增會員購物比率是否高于總體水平。如果你的注冊會員購物比率很高,那引導新會員注冊不失為提高銷售額的好方法。
會員復購率:1次購物比例、2次購物比例、3次購物比例、4次購物比例、5次購物比例、6次購物比例;
轉(zhuǎn)化率是體現(xiàn)的是B2C的購物流程、用戶體驗是否有好,可以叫外功,復購率則體現(xiàn)B2C整體的競爭力,絕對是內(nèi)功,這包括知名度、口碑、客戶服務、包裝、發(fā)貨單等每個細節(jié),好的B2C復購率能做到90%,沒有復購率的B2C絕對沒有任何前途,所以這也能夠理解為什么很多B2C愿意花大錢去投門戶廣告,為了就是獲取用戶的第一次購買,從而獲得長期的重復購買。但某些B2C購物體驗做的不好,花大錢砸廣告,這純屬燒錢行為。
所以我覺得運營的核心工作,一方面是做外功,提高轉(zhuǎn)化率,獲取消費者第一次購買行為,另外一方面就是做內(nèi)功,提高復購率,B2C根本也就在重復購買。所以B2C是個綜合學科,做好每門功課真是不容易,不過也就是依靠每個細節(jié),才奠定了B2C發(fā)展的基石。
中國的B2C是幸運的,因為中國的消費者很寬容,你欺騙我一次,我可能還會原諒你,說實話給消費者選擇的空間也并不是那么多,但隨著新崛起B(yǎng)2C的成長,對服務的關(guān)注與投入,我相信未來的B2C會是個服務行業(yè),而不是搬運工。
第四項:流量來源分析
我們用的是Google Analytics,統(tǒng)計的數(shù)據(jù)比較詳細,流量來源分析我覺得最重要的意義是:
第一,監(jiān)控各渠道轉(zhuǎn)化率,這是運營的核心工作,針對不同的渠道做有效的營銷,IP代表著力度,轉(zhuǎn)化率代表著效果;
第二,發(fā)掘有效媒體,轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)讓我們很清晰的了解什么樣的渠道轉(zhuǎn)化效果好,那么以此類推,同樣的營銷方式,用在同類的渠道上,效果差不到哪去,BD或廣告就可以去開發(fā)同類的合作渠道,復制成功經(jīng)驗,做產(chǎn)品上產(chǎn)品中國。
流量分析是為運營和推廣部門指導方向的,除了關(guān)注轉(zhuǎn)化率,還有像瀏覽頁數(shù)、在線時間,都是評估渠道價值的指標。z
第五項:內(nèi)容分析
主要的兩項指標:退出率和熱點內(nèi)容
退出率是個好醫(yī)生,很適合給B2C檢查身體,哪里的退出率高,基本會說明有些問題,重點關(guān)注登錄、注冊、購物車、用戶中心,這些是最基礎(chǔ)的,但也是最關(guān)鍵的。一般我會列出TOP20退出率頁面,然后運營部會重點討論為什么,然后依次進行改進,不過我們今年做的很粗曠,做得也不是很好,來年重點完善。
熱點內(nèi)容這部分是用來指導運營工作的,消費者最關(guān)注什么,什么產(chǎn)品、分類、品牌點擊最高,這些數(shù)據(jù)在新的運營工作中做重點引導,推薦消費者最關(guān)注的品牌、促銷最關(guān)注的商品等等。
第六項:商品銷售分析
這部分是內(nèi)部數(shù)據(jù),根據(jù)每周、每月的銷售詳情,了解經(jīng)營狀況,做出未來銷售趨勢的判斷,這部分數(shù)據(jù)模型還在規(guī)劃中,每家的情況都不同,所以這里就不做說明了。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10