京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
电商数据分析8要点
说到数据分析,大家心里首先想到的是什么?UV,PV,点击率,跳失率,ROI还是别的什么?这些数据的作用 大家可以说出一大堆,这些利用数据分析,推广引流效果,分析页面营销效果,分析顾客质量效果等等的数据分析,已经成了很多运营 和新手们的常规思路和操作了。
这个对吗?不能说不对,因为这些的确是要做的;但也不能说对,因为这些不是最重要的;那最重要的是什么?回答这个问题 之前,大家不妨换位思考下,如果你是老板或者是BOSS来做这个项目,你最为关心的点是什么?最想利用数据分析知道什么?
就三点;成本,效率,效果;打工者和老板的区别也就在这里;打工者的心态效果最重要,效率第二,成本第三;因为效果就是功劳,功劳就是存在感和成绩,就是身价;效率不重要,无非累点,功劳苦劳是一样的;成本反正是老板出钱,无关痛痒;
但老板的心态就反过来了,成本是最重要的,要割肉总会谨慎点儿;其次是效果这钱花的值不值的;最后才是效率,这个效果要多久才能看到。
回到本文主题,我们数据分析真正的要点,真正的根本也是这三点,成本,效率,效果;那么围绕这个要点,我们该如何具体的操作了?具体分析哪些数据点了?
1、精准流量来源
生意谁都想好刚用在刀刃上,平白无故的损耗,不是傻大粗,就是富二代;客户,流量 哪儿来的最精准?对比每个流量来源的比例,和用户质量;通过流量来源 访问深度 停留时间,实际转化等等,来判断;
哪儿的流量最靠谱?其次是哪儿的?决定了 后期推广要点的主次;
实际运用:在没有经验和资源的背景下,需要试水各种渠道的引流效果,我们监控这些引流渠道的质量;如:哪儿来的客户成交转化率最高?哪儿来的客户 访问深度 停留时间都最好?
2、每个用户的获取成本
一个流量多少钱?一个客户多少钱?一个实际购物转化的精准客户多少钱?
这样,就清晰落实了计划目标;我需要实现500000的月销售额;一个成交的精准客户的成本是10元,客户人均消费5000块;那么你要实现50万的月销售额,起码要1000块以上的广告投入;
这样 不就清晰了吗?
实际运用:花了多少钱?来了多少人?多少人付款了?量子后台都有具体的
3、每个用户能赚多少钱
跟第二个差不多,这个重点是 咱们能从每个用户手里赚多少钱?
1000个人里面,有多少人是无意向用户?有多少人是潜在用户?有多少人高质量的成交用户?通过对引流渠道的监控排查,分析三者的比例;
这对于咱们营销推广的支出,很有参考意义
实际运用:来了多少人?多少人付款了?多少人没付款?销售额多少?销售额除以总人数,人均消费多少钱?除以成交用户数,质量用户 人均成交多少钱?
4、每个用户,你总共能赚多少钱
这里有两个意思,1,是习惯,用户习惯性在购物周期的反复消费购买你们家的产品;2,用户对你现在的产品,或者往后的产品都很感兴趣,持续关注后消费;如同苹果小米系列;
实际运用:统计你店铺里反复消费人群,试着找出他们的消费周期;都是因为什么?因为什么时段 过来消费的?然后 针对其消费周期的原因 针对性的做营销活动,是不是会事半功倍了?还有兴趣针对其感兴趣的元素来包装产品,是不是更容易让用户爱不释手了?
比如:很喜欢漂亮衣服的OL,每个月肯定会在发工资 和 周末约会等时候,发现衣服不够穿,想多买几件的冲动等等。
5、不是你的用户,但是你的产品用户
听着很绕,其实意思很简单;用户在网上找他们心怡的某一款产品;但并不是找你,但如果你也有类似的 产品,那么这帮人是不是可以吸引过来 为你所用了?
实际运用:分析自己类目里流行的款式风格都有什么?喜欢他们的用户都多不多?自己是不是可以针对这个用户喜欢多的产品,关键词属性等等,做下关键词优化,属性优化,然后再营销包装下了?效果肯定不会差
6、为什么没有付款?
不管是新老客户 下单购买转化;流程走到一半,忽然不买了;为什么花了钱引流,效果却没跟上?中间出了什么问题?因为系统原因,无法使用支付宝或网银?因为看到竞争对手比你价格低?等等
实际运用:用户购买的通道 不仅要保障通畅,还要保障舒心舒适;
7、用户在那儿找到我们的?
这个跟第一个的意思差不多,但是偏向于用户调查了;其实也没那么麻烦;知道用户都是在那儿找到我们的,更有利于我们调整推广方向,提升效率,提升效果,降低成本。
实际运用:可以做个简单的顾客调查;还可以在你店铺流量入口多了的情况下,让客户在客户咨询的时候,提问收集下。
8、移动端的趋势
移动端毫无疑问是下一个阶段的热点;当前有多少人是通过移动端访问你的网站店铺的?当前的移动端流量比例又有多少?分拆部分时间精力,优化下移动端的浏览和购物体验。
实际运用:产品详情页,店铺移动端装修等等,适当优化下移动端的浏览和购物体验了。
本来只有8点,小舟生硬的加上了第8条;因为移动端的确是一个趋势,碎片化时间不说,官方大力扶持也不说;单说各个平台对移动端的疯狂劲儿 都能看出这个市场的火热,以上六点是咱们做生意 必须时常要考虑的点;最后一点是针对移动端要加油的。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09