
探讨电商网站广告渠道选择与相关数据的分析
对于电商网站来说,其实除了内部的上海网站建设与管理成本之外,推广成本也是非常的高的,根据商品的利润与推广成本的比价,很多电商运营者不惜投入巨资在一些第三方平台上投放广告或者说获取流量,所以,对于电商公司来说,在广告流量方面的成本控制与精确投放关系到公司的整体的效益,今天我们不妨在这方面做下探讨。
认识广告渠道与相关数据的分析
对于电商网站运营来说,可以说网络渠道是最有效的广告渠道,为什么这么说呢?因为传统媒体像电视与报纸转化率会比较低,为什么呢?理由大家应该知道,电视或者报纸获得的信息与成交之间的时间“鸿沟”,即使当时受到广告信息影响准备下单,但转身去打开电脑进入电商公司的网站的时间里面,顾客们又改变了注意,或者根本又忘掉了。所以,电商网站的广告渠道还是网络,特别是精确的平台。精准投放是电商网站制作减少广告成本的最有效的方式,所以大家可能发现电子商务行业的市场部最在意的一个指标就是:ROI( Return On Investment 投资回报率)。只有精准后,才能提高广告投放的效果,进行提高ROI。而通过数据分析是解决精准的最好的方法之一。
电子商务的广告渠道类型分析
电商广告在投放的时候,往往需要进行下面的数据的分析来进行效果的评估:
1、 在广告投放前:渠道选择。进行广告渠道、广告位置、广告时段选择。
2、投放后:对效果进行评估,从而进行相应的优化。
在广告投放前渠道选择方面,我们需要分析渠道平台的用户特征,主要分析会员的相关数据,主要有:人口统计属性(一般来说电商这部分数据缺失较严重):性别,年龄,收入阶层,职位,家庭情况,所属区域等等;再就是我们的商品的特征:品类,品牌,价格折扣;
通过对以上数据的分析,可以大概知道网站会员特征,结合公司的商品特征,从而确定出我们的目标会员,根据我们要选择的广告渠道的受众以及渠道的价格情况,进行匹配,最终确定选择的渠道。
渠道优化
可能刚开始的时候,我们电商网站在投放广告后,不太了解渠道的一些具体的情况,刚开始建议进行试投放,针对这些关键的数据进行统计分析,计算我们所使用的渠道平台的投入与转化比率,然后再进行渠道优化;渠道优化方面我们可以先试着选几个或者几类进行价值分析,分析主要从下面的几个方面着手:
1, 哪个渠道给我带来UV?,
2, 哪个渠道的转化率更高?
3,哪个渠道的跳出率最高?
有了以上的数据我们就可以做进一步的决策,确定我们的广告投放的平台了。
上面介绍了电商广告的基本知识和如何去获取分析所要的一些数据,当我们获取这些数据以后,我们可以借助一些统计软件来进行,如果比较小EXCEL完全可以解决这个问题,一些大型的我们可以借助一些专业的统计分析软件来进行,比如大数据用到R语言等,不过笔者感觉可能我们并不需要用太复杂的工具,只要能够帮助我们实现报表数据呈现就完全可以了,另外还需要说一点的是,我们的电商网站建设方面数据采集也要方便我们需要的一些数据的提取,以便我们的分析。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10