模块5 任务5.1 通过交易数据诊断店铺（课件）-《电子商务数据分析》同步教学（清华大学出版）

《电子商务数据分析》 清华大学出版社 2024-2025 电子商务运营数据分析 模块5 2 标题和包含列表的内容布局 知识目标 了解交易诊断的内容 掌握电商运营分析内容 理解电商运营数据维度的内容 掌握电商运营分析体系的内容 能力目标 能够对店铺进行诊断评价 能够应用图形图表分析常见的运营数据 能够应用波士顿矩阵分析产品类别 技能目标 熟练掌握电商店铺诊断的方法 熟练运用运营分析维度分析网站情况 熟练掌握并运用指标体系中的指标计算数据 任务5.1 通过交易数据诊断店铺 任务5.1.1 交易整体情况分析 经营网店，经常会遇到各种各样的问题，如支付订单减少、店铺流量逐渐减少、店铺排名降低等问题，这就需要运营人员具有透过现象看本质的本领，找到问题的根本原因，有针对地解决问题。透过现象看本质就是以网店经营结果为导向，即以网店获得收益为根本，分析出现问题的原因。那么请小组讨论想要获得高收益网店分析应从哪些方面着手，并将讨论内容记录下来。 任务5.1 通过交易数据诊断店铺 任务5.1.1 交易整体情况分析 交易数据，也称业务数据，是描述和反映组织业务或交易记录的数据，如客户订单、销售记录、售后事件等。交易数据具有实时性，描述的是某一个时间点所发生的交易行为。 在电商平台，采集的交易数据内容一般包括订单编号、客户、产品名称(编号)、数量、产品单价、客户支付金额、下单时间、下单设备、地区、购买渠道和支付时间等信息，这些数据也被称为交易明细数据。平台在上述交易明细数据基础上会对交易整体情况和构成有所呈现，交易整体情况是销售额的集中体现，主要由支付金额、访客数、支付买家数、浏览量、支付子订单数组成。 任务5.1 通过交易数据诊断店铺 任务5.1.1 交易整体情况分析 (1)支付金额是指成交卖出商品的实际入账金额，在交易数据中是最重要的数据。 (2)访客数是指访问网站页面或宝贝详情页的去重人数。 (3)支付买家数是指通过各种渠道进入店铺且店内商品被买家拍下并付款的去重人数。 (4)浏览量是指页面访问量或点击量，用户每次对网站中的每个网页访问均被记录一次。 (5)支付子订单数是指统计时间内购买者支付的子订单数，即交易笔数。 任务5.1 通过交易数据诊断店铺 任务5.1.1 交易整体情况分析 店铺诊断需要根据数据对比结果分析原因。影响访客数的因素主要有自然搜索、平台活动、站外搜索、直播、自主访问等。影响支付转化率的因素有访客质量、商品因素、支付渠道、信任渠道、网站体验、促销活动等。影响客单价的因素有营销工具、关联营销、客服能力、产品上新等。整体诊断完成后，店铺可在对应数据内将问题细化出来，从面到点，逐步分析。 任务5.1 通过交易数据诊断店铺 任务5.1.2 与交易有关的内容分析 店铺诊断是一个循序渐进、逐步细化的过程，产品的销售离不开客户的认可，客户认可的是产品和服务的价值。对店铺进一步的分析要围绕客户的浏览、加购、下单、支付等行为，要更深层次地挖掘客户的喜好、关注点、行为习惯等。在对客户购买心理和行为进行分析时，通常以客户群的特征作为研究对象。请以小组为单位讨论，客户群的哪些特征是值得研究的，并将讨论内容记录下来。 任务5.1 通过交易数据诊断店铺 任务5.1.2 与交易有关的内容分析 交易情况分析可以通过构造漏斗模型，从平台中获得数据，计算各个环节的转化率，将转化率的相关数据与同行或竞争对手对比，诊断出影响转化率的因素。漏斗模型指的是在营销过程中，将潜在客户逐步变为客户，达到用户购买或消费目的的转化量化模型。漏斗模型以AARRR模型为基础，其价值在于量化了营销过程各个环节的效率，分析找到店铺经营的薄弱环节。不同商业形态构造漏斗模型的行为有所不同。在电商行业中，产品的购买行为是从搜索关键词开始，经过产品选择、选择产品类型和数量、加入购物车和购买成交等环节。每增加一个环节，转化率都会下降，这将导致最终的成交转化率降低。所以，在交易分析中，要根据平台数据列举出用户从进入店铺到成交转化的每一个行为步骤，计算每个环节的转化率，分析薄弱环节的影响因素，优化关键因素和行为流程，最终达到提升成交转化率的目的。 任务5.1 通过交易数据诊断店铺 任务5.1.2 与交易有关的内容分析 一般地，影响店铺转化率的因素有流量来源、浏览的产品、搜索的关键词和客户地域分析。这些数据更加细化了店铺经营的特征，能够有效地从不同侧面诊断店铺。 (1)流量来源。从流量来源可以分析诊断的内容有店铺流量渠道构成和趋势、搜索流量占比和趋势、付费流量占比和趋势、产品流量结构、关键词流量占比和趋势。店铺流量渠道构成和趋势变化反映了产品和关键词搜索的情况，是分析流量、转化率的主要渠道;搜索流量占比和付费流量占比分别反映了两个渠道引入流量的健康情况;产品流量结构和关键词流量占比反映了图片、关键词设置的合理程度。 任务5.1 通过交易数据诊断店铺 任务5.1.2 与交易有关的内容分析 (2)浏览的产品。从浏览的产品可以分析诊断的内容有浏览人数和下单人数、新老顾客占比等产品转化数据。从产品转化数据中可以分析判断产品关键词、主图详情页、价格及生命周期与产品的匹配程度。 (3)搜索的关键词。从搜索的关键词可以分析诊断目标客户的特征和需求以及关键词与客户需求的匹配程度。 (4)客户地域分析。从客户地域分析可以诊断分析目标客户特征和所在地情况，再根据客户特征和所在地情况优化产品卖点。 任务5.1 通过交易数据诊断店铺 任务5.1.3 店铺服务评分分析 有人曾说:“系统信息的反馈如果出现时滞，很容易让系统中的其他部分产生'没问题’的假象，进而让系统产生错误的扭曲。”这句话说明任何系统都需要适时反馈。缺少反馈看似没有问题，但往往隐藏着更大的问题。网店运营作为电子商务的一种形式，其本身自成系统，因此也需要实时得到反馈才可以了解客户需求，查找店铺的问题。请以小组为单位讨论网店经营需要得到客户的哪些反馈，并将讨论结果记录下来。 任务5.1 通过交易数据诊断店铺 任务5.1.3 店铺服务评分分析 店铺运营反馈在平台上直观地表现为店铺的服务评分，如图5-3所示。网店所在的平台不同，店铺评分规则也不同。有些店铺服务从产品描述、店铺服务和物流服务三个方面诊断。有些平台则以商品质量满意度、卖家服务态度满意度、物流速度满意度、商品描述满意度以及退货处理满意度五个维度对店铺服务评分。产品描述反映的是产品与实物符合性和性价比；店铺服务反映的是客服响应时间、服务质量、售后纠纷处理情况;物流服务反映的是产品物流情况，包括发货时间、发货速度、快递方服务态度、商品包装情况等。通过店铺服务评分，可查找产品质量、产品描述、退款、询单回复、售后、物流响应等方面的问题。 任务5.2 电子商务网站运营数据分析 任务5.2.1 认识电商运营分析 随着电子商务的推广，网上购物逐渐成为人们的上网行为之一。网络宣传、推广以其低价、便捷的交易方式得到许多创业者的青睐。经营是一门学问，在电商网站推广产品似乎成为一种潮流。但网络经营不只是在网站注册会员、上传产品、进行销售那么简单。想要获得可观的收益，持续的探索和尝试是必要的。请各小组查找资料，讨论网站运营有什么可以借鉴的经验，并将讨论内容记录下来。 任务5.2 电子商务网站运营数据分析 任务5.2.1 认识电商运营分析 运营就是对经营活动的计划、组织、实施和控制，是与产品生产和客户服务密切相关的各项管理工作的总称。运营伴随着互联网而存在，围绕产品和客户这两个核心对象来开展工作。运营的含义有微观和宏观两个维度。微观维度下，运营是指一切围绕着网站产品进行的人工干预，即具体的活动。宏观维度下，运营是指经营的现状、客户服务策略、产品规划以及资源分配的总称。互联网中运营的类型有很多种，如内容运营、游戏运营、社交运营等。 日常的电商运营数据分析(包括日常性的数据分析和每周数据分析)是电商运营分析的重要一环。通过所得信息，运营人员能够及时发现问题，及时沟通反馈，以便有效地促进部门联动配合，提供解决方案。 任务5.2 电子商务网站运营数据分析 任务5.2.1 认识电商运营分析 日常分析的数据指标有以下几项： (1)店铺销售相关数据，包括销售额、销售量、客单价、转化率、退货率。 (2)订单相关数据，包括总订单、发货量、有效订单(消费者确认收货并支付订单金额)、订单有效率(有效订单量与订单量比率)。 (3)流量相关数据，包括UV、PV、访问深度(浏览量与网站访问量比率)、停留时间(访问时间在一段时间以上的用户数/总用户数)。 (4)活动类相关数据，包括活动花费、活动销售额、活动投资回报率ROI(return on investment)、活动展现量、点击量、加购量。 任务5.2 电子商务网站运营数据分析 任务5.2.2 电商网站运营要点数据分析 电商网站所处的生命周期不同，运营的目标也不同。如一家刚进入市场的B2B公司看重流量，以赚取人气为目的，而已经占领大部分市场的B2B公司看重交易转化率及回头率。尽管在运营过程中我们采集、监测、处理的都是数据，但想要看到数据背后的意义，市场营销的知识是不可缺少的。请各小组查找市场营销中有关4P理论的内容，讨论电商运营是怎样应用4P理论来监测网站运营情况的，并将讨论结果记录下来。 任务5.2 电子商务网站运营数据分析 任务5.2.2 电商网站运营要点数据分析 运营数据分析主要用于衡量实际销售情况与计划销售目标之间的关系，反映一个企业的经营状况，为运营提供有力的决策依据。电商网站运营与其他商业活动运营表现一致的是，立足于客户需求，运用长尾理论，将数据分析重点集中在客户需要的重点产品上，从销售数据、产品线、价格、区域和渠道等方面进行分析。 1.产品销售数据分析 大部分产品的销售情况都会随时间变化有所波动。进行销售数据分析时，首先要找到产品的自然周期，一般会比较每一季度、每一月、每一周或每一天各时段的变化趋势，或进行同比、环比分析。整体销售数据分析的内容有以下几项:日销售量、日销售额:周销售量、周销售额、周均销售额:退款率，退款金额。从销售量和销售额数据中可以分析得出产品热销时段信息，也可通过销售量与销售额比较，分析产品平均价格、产品结构和市场容量的变化。 任务5.2 电子商务网站运营数据分析 任务5.2.2 电商网站运营要点数据分析 2.产品线分析 分析每个产品的销售和获利情况，掌握产品结构整体分布和重点产品表现的信息，从而做好市场定位，优化产品组合和产品销售区域布局，即为产品线分析。一般来说，产品线分析的内容有以下几项:从产品销售量、销售额分布，分析得出销售最好(差)的产品;销售量(额)好的产品重点分布区域:每个订单的下单时间、订单支付时长;所有订单的优惠价格占比，优惠订单数占比(不同商品的投入产出比)。 3.产品价格分析 电商的产品价格分析是产品运营非常重要的一个环节。网站内产品价格的高低与网站的定位是相关的，直接影响着网站的利润和客户的购买决策。价格分析的内容有以下几项:订单量多的价格区间:订单量多的价格区间产品构成:各区域的主导价格以及价格层次的产品线分布。 任务5.2 电子商务网站运营数据分析 任务5.2.2 电商网站运营要点数据分析 4.区域和渠道分析 销售区域和渠道分析以不同区域、渠道为基准分析产品销售情况，即通过分析关注优势区域和渠道，挖掘潜在市场，发现变化趋势，及时调整生产、物流、运营等布局。区域和渠道分析的内容有以下几项:产品销售区域布局;销售量(额)好的区域产品结构分析;销售量(额)好的区域销量自然周期对比;订单量多的渠道。如在电商运营分析中，常把流量渠道分为PC端和移动端，又分别从自主访问、免费流量、付费流量细化这两个渠道，进而对免费和付费的具体端口进行统计分析。在区域分析时，通常会对比分析访客分布区域和交易客户分布区域。 感谢观看 2024-2-25 21 $$