第8章 网店运营数据分析（教案）《电子商务网店运营》（电子工业出版社）

教学单元教案 授课周次 第 周 授课时间 计划学时数 教学单元 第8章 网店运营数据分析 授课方式 理论课 □实验（实训）课 上机课 □其他 教学目标 【本章学习目标】 1. 了解数据分析的重要指标和常用的数据分析工具 2. 掌握网店运营数据分析的方法 3. 能够通过生意参谋进行基本的网店运营数据分析 【本章思政目标】 1. 通过数据收集，培养学生认真严谨，耐心细致的职业精神 2. 通过对网店数据的分析，培养学生科学思维 量 教学重点及难点 【教学重点】 数据分析的重要指标和常用的数据分析工具 【教学难点】 网店运营数据分析的方法 教学方法与手段 1. 讲授法：介绍数据分析的重要指标和常用的数据分析工具； 2. 讨论法：引导学生讨论网店运营数据分析的方法； 3. 调查法：启发学生调通过生意参谋进行基本的网店运营数据分析； 4. 分组法：进行分组任务式教学，并安排实践训练。 教学过程 首先介绍数据分析的重要指标和常用的数据分析工具；然后引导学生探讨网店运营数据分析的方法，启发学生调通过生意参谋进行基本的网店运营数据分析，引导学生扩大更多相关认知；最后引导学生根据技能训练中的步骤提示进行实际操作。 课外安排 总结思考： 1. 网店运营中常用于数据分析的重要指标有哪些？ 2. 网店数据由哪六类构成？ 3. 常用于网店数据分析的方法有哪些？ 教学反思 讲稿： 一、复习提问与上次课作业典型问题答疑 1. 售前客服的工作内容有哪些？ 售前客服的工作内容包括： （1）通过文字沟通(即时聊天软件、邮件等)、语音视频通话(即时聊天软件)等方式进行商品售前咨询服务工作。 （2）通过和客户交流，了解客户信息并归类存档，形成客户资料库。 （3）推荐恰当的商品给不同客户，引导客户在店铺下单，促成交易。 （4）充分了解客户需求，分析总结出有利于店铺的发展的信息。 （5）与团队其他工作人员及时沟通，提高网店工作效率。 2. 售前客服的沟通步骤？ 售前客服的沟通一般分为七个步骤:招呼；询问；推荐；议价；核实；道别；跟进。 3. 售中客服的工作内容？ 售中客服的工作内容主要确认订单以及物流跟踪。 针对已付款订单，客服需要主动联系买家表示订单已收到，告知何时安排发货；针对未付款订单则需进行催付。商品发货后跟踪物流情况，提醒买家物流状态，与买家确认已签收商品是否满意等。 4. 售后客服的工作内容？ 售后客服的工作主要包括： （1）正常交易后，对订单跟踪、相互评价，如物流查询、评价解释等； （2）对交易纠纷的处理，如产品纠纷、物流纠纷、服务态度纠纷等的处理； （3）老客户的信息维护。 二、教学单元名称 第8章 网店运营数据分析 三、课程导入 思政案例导入：数据分析助力店铺运营 思考： 数据分析对网店运营有什么意义？ 四、分析思路 首先介绍数据分析的重要指标和常用的数据分析工具；然后引导学生探讨网店运营数据分析的方法，启发学生调通过生意参谋进行基本的网店运营数据分析，引导学生扩大更多相关认知；最后引导学生根据技能训练中的步骤提示进行实际操作。 五、教学内容 8.1常用的数据分析工具 数据分析工具的种类比较多，场景不同使用的工具也有所不同，一款好的数据分析工具，可以帮助我们提高网店运营工作效率。数据分析的方法是理论，而数据分析的工具就是我们实现理论的利器。 8.1.1数据分析的重要指标 网店运营中常用于数据分析的重要指标主要有四类。 1. 流量指标 浏览量（PV）：用户访问页面的总数，用户每访问一个网页就算一个浏览量，同一个页面刷新一次也算一个浏览量。 访客数（UV）：一般以天为单位来统计24小时内的UV总数，一天内重复访问的只能算一次。 实时在线人数：指15分钟内在线UV数。 平均在线时间：指平均每个UV访问网页停留的时间长度。 日均流量：平均每天的流量。 跳失率：指只浏览了一个界面的访问次数除以该界面的总访问次数。 2. 转化指标 转化率：指进行相关动作的访问量占总访问量的比例。 注册转化率=注册用户数/新访客数 客服转化率=咨询客服人员的用户数/总访问数 收藏转化率=将产品添加收藏/该产品的总访问量 添加转化率=将商品添加到购物车的用户数/该产品的总访问量 成交转化率=成交用户数/总访问数 渠道转化率=从某渠道来的成交用户数/该渠道来的总用户数 3. 会员指标 活跃会员数：指一定时期内有消费记录或者登录行为的会员数，周期一般有30天、60天、90天等等。 活跃会员比例=活跃会员数占会员总数 会员复购率：指在某个时期内产生二次消费或者两次以上消费的会员占会员总数。 平均购买次数=订单总数/购买用户总数 会员回购率：指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比例。 会员留存率：某个时间节点的会员在特定时间周期内登录过或消费过的会员比例。 会员流失率：指一段时间内没有消费的会员占会员总数的比例。 4. 财务指标 新客成本=获客总成本/新增客户数 单人成本=营销成本/访客数 单笔订单成本=营销成本获得的订单数 费销比=营销成本/订单金额 8.1.2数据分析的重要工具 网店运营的数据分析离不开数据分析工具的应用。本节主要介绍的重要工具为生意参谋（sycm.taobao.com）。作为阿里巴巴旗下的商家数据产品平台，生意参谋集数据作战室、市场行情、装修分析、来源分析、竞争情报等数据产品于一体，是大数据时代下赋能商家的利器。 1. 生意参谋首页 如图8-1生意参谋首页所示，生意参谋首页可以帮助运营者获取今日和昨日店铺数据如访客数、浏览量、支付买家数和支付子订单数等。右上角店铺概况可以看到近30天支付金额排行及所处层级，还能在此处配置本月销售目标。如图8-2 配置目标页面所示，可以通过右上角的新增目标，完成每个月的业绩目标配置、流量目标配置、推广预算配置和客服销售目标配置。目标设置完毕返回首页后，可以在右上角看到当前各目标完成进度。 2. 实时直播模块 在实时直播版块中，如图8-3 实时直播页面所示，通过页面左侧的导航栏可以依次查看到网店的实时概况、实时来源、实时榜单、实时访客等数据，且通过点击页面右上角的刷新按钮，还可以实时更新这些数据。实时直播版块还支持在实时趋势部分，将今日数据与任选一日数据进行对比。导航栏中的实时催付宝支持商家联系未下单用户，助力商家提高转化率。 3. 经营分析模块 生意参谋的经营分析模块旨在提供流量、品类、交易、直播、内容、服务、营销、物流、财务等全方位的店铺数据。如下图8-4经营分析页面所示，在页面顶部导航栏的超链接对应相应的数据分析版块。进入其中一个版块后，从该版块左边的导航栏中可以按需选择要查看的相关数据。 （1）流量纵横版块 通过经营分析页面顶部导航栏的“流量”超链接即可进入流量纵横版块。流量纵横旨在解决商家一盘生意背后的一盘流量的数据化运营问题，并为商家提供一站式全媒介、全链路、多维度的流量数据分析平台。专业版更在标准版的基础上新增人群特征洞察和淘外媒介效果监控，并整合装修分析，结合渠道消费者画像，帮助商家多维度分析渠道效果，建立以消费者为驱动的流量运营体系。 （2）品类罗盘版块 通过经营分析页面顶部导航栏的“品类”超链接即可进入品类罗盘版块。品类罗盘是为商家提供全店商品实时监控，商品人群精准营销，新品上市效果追踪，异常商品问题诊断等丰富商品运营场景服务；重要功能包括：360度宝贝和品类分析，标题异常诊断优化，竞品实时监控对比，连带营销推荐，新品专题分析；可帮助商家制定商品和品类的精细化运营策略，助力商品有效管理，全方位提升店铺整体成交转化。 （3）交易分析版块 通过经营分析页面顶部导航栏的“交易”超链接即可进入交易分析版块。交易分析版块包括了交易概况、交易构成和交易明细三大功能。其作用是详细展示店铺交易情况，以便店铺运营者及时发现网店交易问题，并为商家提供资金回流行动点。 （4）直播版块 通过经营分析页面顶部导航栏的“直播”超链接即可进入直播版块。直播版块主要是为进行直播带货的商家提供店播及合作直播间的直播概况、直播间业绩、本店商品成交情况和货品分析四方面的数据。同时还有直播智能诊断，同行同层排名等功能，帮助运营者全方位地掌控直播数据。 （5）内容分析版块 通过经营分析页面顶部导航栏的“内容”超链接即可进入内容分析版块。该模块分为内容供给、内容专区、商业内容和粉丝沉淀四部分，提供内容整体概况、内容单条效果、内容营销及行业榜单等数据。帮助店铺运营者了解什么内容、什么渠道有效可以有增加店铺流量并刺激买家购买,从而帮助商家打造有效的商品布局。 （6）服务洞察版块 通过经营分析页面顶部导航栏的“服务”超链接即可进入服务洞察版块。该板块主要提供新客定向邀约试用，零售电商客服团队工作的轻量级和全链路工具：重点面向店长、客服主管、运营主管等角色，提供数据监测分析、客服管理协同、客服辅助支持三个方面的产品服务，帮助商家提升客服管理与执行能力，全方位优化服务体验。 （7）营销分析版块 通过经营分析页面顶部导航栏的“营销”超链接即可进入营销分析版块。该板块主要包括营销推广、营销玩法和营销工具三大功能，旨在帮助店铺运营者进行精准的营销推广，提高店铺销量。 （8）物流分析版块 通过经营分析页面顶部导航栏的“物流”超链接即可进入物流分析版块。物流分析通过对物流链路的全方位洞察分析，并结合商家物流数据的典型应用场景，沉淀了物流实时监控、异常预警、时效分析、体验诊断等多个方面的数据服务，提供场景化、定制化的数据解决方案。该板块可以帮助商家降低负向风险，提升时效体验质量，让物流数据化运营更高效落地。 （9）财务分析版块 通过经营分析页面顶部导航栏的“财务”超链接即可进入财务分析版块。该板块旨在帮助商家了解店铺的财务概况以及各种收支明细，辅助运营者做好店铺商品成本配置。 4.市场与竞争模块 生意参谋的市场板块与竞争板块主要作用的查看当前市场行情以及竞争对手的相关数据。运营者可以根据需要选择是否订购这些版块或者这些板块中的部分功能。在市场版块中可以进行市场监控、供给洞察、需求洞察、客情洞察、机会洞察等；在市场竞争板块中则可以查看竞争店铺、竞争商品、竞争品牌、竞争动态等相关数据，还可以进行竞争配置。 5.自助分析模块 自主分析模块为自定义的数据分析系统，运营者可以从这个模块获取长达6个月的网店历史数据，包括店铺经营、店铺流量结构、店铺类目结构、店铺服务质量和店铺物流效率等关键数据。同时还可以提供多种可视化图表及场景化末班，支持自定义数据分析与多模块指标融合。自主分析版块帮助运营者解决了运营数据需要频繁下载，自定义分析无从下手等问题，提高了店铺经营的效率。 6. 人群管理模块 人群管理模块是生意参谋联合数据银行，为广大店铺商家推出的消费者运营工具，可围绕店铺、单品、大促、内容、服务等维度，一键圈选潜力人群，并通过钻展广告、短信、优惠券、店铺千人千面等渠道对其进行精准运营与洞察追踪。其核心功能如下。 （1）潜力人群一键圈选 爆款潜力人群、询单流失人群、大促敏感人群、内容种草人群、渠道高潜人群…众多维度潜力人群，均可实现一键圈选。 （2）目标人群全场景触达 支持一个人群包同时应用至多个触达通道，包括但不限于钻展广告、短信、优惠券、店铺千人千面，助您全方位覆盖目标人群，加速销售转化。 （3）人群画像深度描绘 深度洞察目标人群画像与行为偏好，帮您针对不同人群制定差异化的运营策略，千人千面，有的放矢更省力。 （4）人群应用效果回流沉淀 支持追踪指定人群应用后最长30天的转化效果，助您复盘不同人群运营策略，挖掘更有效的运营方案。 7. 数据学堂模块 阿里巴巴数据学堂是生意参谋团队致力培养商家数据化运营能力的学习互动平台。学堂成立于2015年3月10日，现已拥有讲师近百人，开发数据类课程近百门。通过针对不同层级的商家研发对应的培训课程，帮助商家快速了解生意参谋产品功能，理解数据意义，提升数据化运营能力。数据学院提供的课程如下图8-5数据学院课程中心页面所示。目前，数据学堂还可以提供生意参谋数据分析专员认证、数据参谋运营专员认证、人工智能训练师五级认证等。通过平台学习及认证考试后，可以获得瓴羊认证的相关专业证书。 8.2网店数据分析 数据分析对于网店运营的影响是非常直接的，当前网店运营方案的制定和调整都离不开店铺的数据表现。如果说运营是一种“战略”，那么数据分析就是具体的“战术”。通过对网店数据的收集、整理和分析，运营者可以对网店各部门的工作效果进行评估，精准地定位运营中存在的问题并提出解决方案。 8.2.1网店数据构成 每一个网店背后都有一个巨大的数据库，里面包含了各种各样的数据。传统零售的数据分析侧重对商品的分析，而网店的数据分析则侧重于对用户和流量的分析。根据网店运营流程的各个环节，可以把网店数据划分为六类。 1. 交易数据 下单笔数：指商家的下单笔数（可按某个商家筛选，不筛选则指整7个平台商家的下单笔数）； 付款笔数：指商家的付款笔数（可按某个商家筛选，不筛选则指整个平台商家的下单笔数）； 下单金额：指商家的下单金额（可按某个商家筛选，不筛选则指整个平台商家的下单笔数）； 付款金额：指商家的付款金额（可按某个商家筛选，不筛选则指整个平台商家的下单笔数）； 复购人数：指不小于1次在商家购买商品的用户累计总数； 订单状态分布：指订单状态的分布情况（例待支付50单，待发货60单等）； 订单金额分布：指订单金额在多个区间范围内的分布情况（例订单均额在300-500的500单，500-1000的200单等）； 订单渠道分布：指订单来源于不同渠道的分布情况； 订单地域分布：指订单的收货地址区域总体分布情况； 转化率：指用户付款订单数与下单数的比率，订单转化率（计算公式：付款笔数/订单笔数）； 复购率：指用户购买次数大于1次的次数占比总用户购买次数（还有另一种算法，此处不细说）； 支付率：指付款用户数占比下单用户数，订单支付率（计算公式：付款人数/下单人数）； 支付金额：指用户在商家支付的金额总和； 支付方式：指用户在商家支付的方式总和（例支付宝、微信支付、信用卡支付等）； 币种类型：指用户在商家消费支付的币种类型（例现金、积分、消费券等）； 支付结果：指用户在商家消费支付的结果分布情况； 2. 商品数据 SKU数量：指商家SKU的数量； SKU销量：指商家SKU的销量； SPU数量：指商家SPU的数量； 一级类目数量：指商家一级类目的数量； 二级类目数量：指商家二级类目的数量； 三级类目数量：指商家三级类目的数量； 品牌数据：指商品所属品牌的数据情况。 3. 用户数据 下单用户：指在商家下单的用户数； 付款用户：指在商家付款的用户数； 会员数据：指商家的会员数据（会员数、会员画像等）； 客户留存率：用户在某段时间内访问商家，经过一段时间后，仍然访问商家店铺的用户，被认作是留存用户。而留存率则是该部分用户占比此前的某段时间访问商家的用户数； 店铺收藏用户数：指收藏过商家店铺的用户数总和。 4. 流量数据 访客数（UV）：指访问商家的一台电脑或客户端算为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次； 浏览量（PV）：指商家页面访问量，每打开一次页面PV计数+1，刷新页面也是； 浏览次数：指用户从开始访问商家到最终离开商家，计为1次访问。若用户连续30分钟没有访问新页面和刷新页面，或者用户直接退出（关闭浏览器等），则定义为本次访问结束； 浏览时长：指用户浏览商家店铺的平均时长； 访问时段：指用户访问商家店铺的时间段分布情况； 访问品类：指用户访问商家店铺的商品品类分布情况； 分享次数：指用户分享商家店铺或商家商品的次数总和。 5. 营收数据 总营业额：指商家的总营业额； 待结算金额：指商家等待结算的金额（有些平台会将资金控制在平台内，等待结算后才到账）； 待退款金额：指商家店铺下待退款的金额； 已退款金额：指商家店铺下已成功退款的金额； 已到账金额：指商家已到账金额(一般用于提现，属于商家真实收入）； 退款率：指商家收到退款的订单笔数与同期成功交易（付款）的订单笔数的比率。 6. 物流数据 待发货数：指商家还未发货的订单数； 已发货数：指商家已经发货的订单数； 已收货数：指用户已经签收的订单数； 平均发货时长：指所有商家的平均发货速度（计算公式=所有商家发货时长/商家总数）； 快递公司分布：指所有商家所使用的快递公司的分布情况； 未签收：指用户未签收的包裹数； 已签收：指用户已签收的包裹数； 已拒签：指用户拒签的包裹数； 待退回：指用户已申请退款，但包裹还未退回的包裹数； 已退回：指用户已经完成退货的包裹数； 签收时长统计：指所有用户的平均签收时长； 8.2.2网店数据分析方法 1. 逻辑树分析法 逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变得简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法，如图8-6逻辑树分析法示意图所示。 2. PEST分析法 PEST分析法适用于行业分析，如下图8-7PEST分析法示意图所示，通过政治Politics，经济Economy，社会Society和技术Technology四个因素来分析宏观环境，其应用领域有网店的战略规划，市场经营规划，店铺商品发展规划，市场调研报告的撰写等。 3. 多维度拆解法 多维度拆解法的目的是从多个维度思考问题，如下图8-8多维度拆解法示意图所示，从多个角度出发，把一个复杂问题拆解成多个简单的子问题去解决。其把问题整体拆解成多个部分，通过对比可以看出不同整体之间部分的差异，通常从维度和拆解两方面入手。 4. 对比分析法 对比分析法的目的在于对比，是通过对比找差异，从而追踪业务是否存在问题的方法。如下图8-9对比分析法示意图所示，使用对比分析法，要明确两个问题，一是和谁比，二是如何比。另外，要注意的是，比较对象的规模要一致。 5. 假设检验分析法 假设检验分析法是归因分析，即分析问题发生的原因，其底层逻辑是逻辑推理，分为3个步骤，分别是：提出假设，收集证据，得出结论。在使用假设检验分析法时，经常要用到多个其他的分析方法。 【本章小结】 数据分析在网店运营过程中是必不可少的一项工作。借助网店运营数据分析工具，可以把隐没在大量运营数据中的有用信息，集中、萃取和提炼出来，帮助网店运营者发现问题、分析问题，找出店铺运营的内在规律；通过跟踪监控和评估推广效果的相关数据，网店运营者能及时提出整改意见并指导网店的日常维护更新等，提供店铺决策支持。 学科网（北京）股份有限公司 $$