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B2C網站運營核心數據分析模型

2022-11-04    分類: 網站建設

雖然是B2B平臺,但是B2C行業的相關知識卻對我們有著極大的幫助,本著不斷學習的心態,我就和大家分享下,在B2C行業打拼的一些相關經驗。
又是一年年底,又到總結的時候。B2C們該總結什么??利潤??毛利??成本??空洞的文字一定會很蒼白,很業余。數據,用數據說話。
第一項:日常性數據(基礎)
1.流量相關數據:
1.1IP
1.2PV
1.3在線時間
1.4跳出率
1.5新用戶比例
2.訂單相關數據:
2.1總訂單
2.2有效訂單
2.3訂單有效率
2.4總銷售額
2.5客單價
2.6毛利潤
2.7毛利率
3.轉化率相關數據:
3.1下單轉化率
3.2付款轉化率。
簡要說明:
1.因為我們已經實現基礎的WEB版數據分析系統(有些公司用進銷存軟件),所以常規性的銷售額、利潤、利潤率,都是可以通過系統實現的。
2.因為直接與商城后臺對接,庫存管理都已經做進去了,分析數據時候,后臺的原始數據都有,設定好各項公式,想要的結果都出來了,這樣實現比用軟件效率更好,且可以根據各自的需求靈活開發。
3.由于會出現用戶今日下單,明日付款,所以訂單有效率、銷售額、轉化率、客單價會動態變化,靠EXCEL基本是做不來,所以靈活對接系統非常重要,如果沒有,也可以參考這方面的需求去開發。
第二項:每周數據分析(核心)
用戶下單和付款不一定會在同一天完成,但一周的數據相對是精準的,所以我們把每周數據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據間的差別,運營做了某方面的工作,產品做出了某種調整,相對應的數據也會有一定的變化,如果沒有提高,說明方法有問題或者本身的問題并在與此。
1.網站使用率:IP、PV、平均瀏覽頁數、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,每項數據提高都不容易,這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節,不斷去完善購物體驗。來說明下重要的數據指標:
1.1跳出率:跳出率高絕不是好事,但跳出的問題在哪里才是關鍵。我的經驗,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容有巨大的差別,或者本身的訪問頁面有問題。常規性的跳出率我注于登錄、注冊、訂單流程1-3步、用戶中心等基礎頁面,如果跳出率高于20%,我覺得就有不少的問題,也根據跳出率來改進購物流程和用戶體驗。
1.2回訪者比率=一周內2次回訪者/總來訪者,意味著網站吸引力,以及會員忠誠度,如果在流量穩定的情況下,此數據相對高一些會比較高,太高則說明新用戶開發的太少,太低則說明用戶的忠誠度太差,復購率也不會高。
1.3訪問深度比率=訪問超過11頁的用戶/總的訪問數,訪問時間比率=訪問時間在10分鐘以上的用戶數/總用戶數,這兩項指標代表網站內容吸引力,數據比率越高越好。
2.運營數據: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、下單轉化率、付款轉化率、退貨率;
每日數據匯總,每周的數據一定是穩定的,主要比對于上上周的數據,重點指導運營內部的工作,如產品引導、定價策略、促銷策略、包郵策略等。
2.1比對數據,為什么訂單數減少了?但銷售額增加了?這是否是好事?
2.2對比數據,為什么客單價提高了?但利潤率降低了?這是否是好事?
2.3對比數據,能否做到:銷售額增長,利潤率提高,訂單數增加?這不是不可能。
所有的問題,在運營數據中都能夠找到答案。
第三項:用戶分析
1.會員分析:新會員注冊、新會員購物比率、會員總數、所有會員購物比率;
概括性分析會員購物狀態,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。
1.1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;
1.2轉化率是體現的是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B2C整體的競爭力,絕對是內功,這包括知名度、口碑、客戶服務、包裝、發貨單等每個細節,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,提高轉化率,獲取消費者第一次購買行為,另外一方面就是做內功,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,才奠定了B2C發展的基石。
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B2C的成長,對服務的關注與投入,我相信未來的B2C會是個服務行業,而不是搬運工。
第四項:流量來源分析
我們用的是GoogleAnalytics,統計的數據比較詳細,流量來源分析我覺得最重要的意義是:
1.監控各渠道轉化率,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,轉化率代表著效果;
2.發掘有效媒體,轉化率的數據讓我們很清晰的了解什么樣的渠道轉化效果好,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同類的合作渠道,復制成功經驗。
流量分析是為運營和推廣部門指導方向的,除了關注轉化率,還有像瀏覽頁數、在線時間,都是評估渠道價值的指標。
第五項:內容分析
主要的兩項指標:退出率和熱點內容
1.退出率是個好醫生,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,重點關注登錄、注冊、購物車、用戶中心,這些是最基礎的,但也是最關鍵的。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。
2.熱點內容這部分是用來指導運營工作的,消費者最關注什么,什么產品、分類、品牌點擊最高,這些數據在新的運營工作中做重點引導,推薦消費者最關注的品牌、促銷最關注的商品等等。
第六項:商品銷售分析
這部分是內部數據,根據每周、每月的銷售詳情,了解經營狀況,做出未來銷售趨勢的判斷,這部分數據模型還在規劃中,每家的情況都不同,所以這里就不做說明了。

標題名稱:B2C網站運營核心數據分析模型
文章地址:http://www.js-pz168.com/news29/210679.html

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