10.1活动数据监控（课件）《电子商务数据分析》（电子工业出版社）

模块四 活动数据分析 《电商运营数据分析》 思维导图 活动前数据分析 活动中数据分析 活动后效果分析 9 目录 CONTENTS 10 11 项目十 活动中数据分析 项目背景 在全渠道数字化运营项目中，活动中数据分析是活动数据分析的重要环节，商家对活动中的数据进行实时监控，可以有效规避活动风险，同时也为活动后的复盘提供了依据。 在完成活动前数据分析之后，商家还需要对规划中的细分指标执行情况进行分析，了解活动执行过程中的效果。 活动数据监控 明确活动中数据监控的工作流程，通过监控活动数据的变化，去观察数据是否异常，发现异常数据，及时分析原因，提出解决方法，优化各类转化指标，其中包括咨询转化率、收藏转化率、成交转化率等，提升活动的整体效果。 研究内容 专题活动监控 明确专题活动种类，并能对各类专题活动的数据进行分析，主要包含商品页面、商品陈列、产品分析等，通过实时监测到对应的数据情况分析洞察，便于运营人员及时调整运营策略。 学习目标 1.认识活动中数据监控的工作流程； 2.了解异常数据的监控； 2.熟悉常用的活动转化指标； 3.认识专题活动的种类。 知识目标 1.能够通过商品异常数据鉴别与分析，优化活动； 2.能够通过活动转化数据分析活动走势； 3.能够对专题活动进行流量、产品、用户分析。 技能目标 1.认识大数据在电商运营中的重要性； 2.熟悉《电子商务法》《广告法》《消费者权益保护法》等对数据合规工作的要求。 素养目标 任务一 活动数据监控 预备知识——异常数据监控 1．数据监控认知——工作流程 明确监控的主要指标 数据预警 确定监控目标 分析各指标的影响因素 9 预备知识——异常数据监控 1．数据监控认知——活动中的商品数据监控 商品实时数据监控 商品流量数据监控 B B 10 预备知识——异常数据监控 2．商品数据监控结果的应用场景 场景一：抓取活动中实时支付转化率高的商品，可以进行首页、详情页装修位置的调整，提升优质商品的曝光效果，增加优质商品的转化和销售。 场景二：监控活动中活动产品促销效果及访客支付效果，帮助网店筛选出后续孵化商品并进行孵化，提升网店活动中后期的流量。 A 针对活动中的收藏加购反馈效果进行分析，可以调整活动的投放方案，基于加购高的商品，补充流量渠道投放预算，提高商品效果。 B 商品来源应用场景 商品收藏加购应用场景 11 预备知识——活动数据转化 1．活动转化指标 店铺转化率 转化率=（产生购买行为的客户人数 / 所有到达店铺的访客人数）×100%。 成交转化率 成交转化率=成交数÷访客数×100% 收藏转化率 收藏转化率=将商品添加收藏的用户数÷该商品的总访问数×100% 咨询转化率 咨询转化率=下单人数/询单人数 12 预备知识——活动数据转化 2．转化漏斗分析 漏斗分析的认知 漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。 转化漏斗分析的作用 能够梳理业务的关键流程环节 针对不同的人群、渠道做差异化的分析 转化漏斗分析的指标 访客数 浏览量 收藏加购数 支付买家数 13 实施准备 某化妆品网店为迎接即将到来的中秋节，开展了促销活动，下文将通过生意参谋查看店铺自活动开展以来的的数据，主要针对异常数据及活动转化数据，并对数据进行可视化分析。 任务实施与分析——异常数据鉴别与分析 步骤1：获取诊断的相关数据； 步骤2：对比分析，找出差距，分析异常原因； 步骤3：制定优化对策。 异常数据可以通过数据监控报表的异常数据波动反应出来，也可以借助数据监控工具进行查看，下文将通过生意参谋工具，以商品异常数据鉴别与分析为例来讲解。 异常数据鉴别的一般步骤： （一）异常商品鉴别与分析 任务实施与分析——商品异常数据鉴别与分析 异常商品是指店铺所有终端截至当日中有出现“支付转化率低”、“支付下跌”、“流量下跌”、“高跳出率”、“零支付”、“低库存”数据的商品。 图10-2 生意参谋-异常产品鉴别 （二）商品品质问题鉴别与分析 任务实施与分析——商品异常数据鉴别与分析 登录店铺后台的卖家中心，通过“宝贝管理-体检中心-TOP商品明细”可以查看商品TOP问题，如图10-3所示。 图10-3 体检中心-TOP商品明细 任务实施与分析——商品异常数据鉴别与分析 登录店铺后台的卖家中心，通过“宝贝管理-品质中心-权益与建议”可以查看店铺品质体感问题，店铺品质体感问题是根据购买过店铺商品的消费者对商品品质的反馈，如图10-4所示。 图10-4 宝贝管理-品质中心-品质体感问题 （三）活动数据转化分析 任务实施与分析——商品异常数据鉴别与分析 步骤1：在WPS中的Excel中打开已经处理好的产品数据表，然后根据产品转化漏斗图的分析要求，对处理好的产品数据表进行转化，将产品按照产品表中的产品列顺序进行排序命名，然后针对每款产品进行数据表转化，得出一个如表10-3所示的产品1漏斗图数据表。 表10-3 产品1漏斗图数据表 （三）活动数据转化分析 任务实施与分析——商品异常数据鉴别与分析 步骤2：选中数据表中的步骤环节、占位数据、客户数三列有内容的部分，点击“插入”，选择列表框中的“图表”-“堆积条形图”，如图10-5所示。 图10-5 插入图表 （三）活动数据转化分析 任务实施与分析——商品异常数据鉴别与分析 步骤3：用鼠标选中数据线条，然后右击鼠标，选择“无网格线”，如图10-6所示。 图10-6 设置网格线格式 （三）活动数据转化分析 任务实施与分析——商品异常数据鉴别与分析 步骤4：用鼠标选中“占位数据”显示条，在右侧“设置数据系列格式”编辑框中，选择填充图标下的“无填充”设置，如图10-7所示。 图10-7 设置填充与线条 （三）活动数据转化分析 任务实施与分析——商品异常数据鉴别与分析 步骤5：用鼠标选中图表左侧文字框，右击鼠标并选择“设置坐标轴格式”，在右侧的设置区域勾选“逆转类别”，并选择“标签”-“标签位置”-“轴旁”，如图10-8所示。 图10-8 设置坐标轴格式 （三）活动数据转化分析 任务实施与分析——商品异常数据鉴别与分析 步骤6：经过以上操作，就可以得到如图10-9所示的产品1转化漏斗图。 图10-9 产品1转化漏斗图 拓展知识——漏斗分析法的构成要素 1.时间 时间指漏斗的转化周期，是从某一环节到其他环节所消耗的时长。 3.研究对象 研究对象指的是参与事件或流程的主体，可能是一群人、某类用户或某个人。 2.节点 节点指漏斗的每一环节的配置方法，包括起点、终点和过程性节点。 4.指标 指标则是对整个事件流程进行分析的工具，也是对漏斗的描述与刻画。 拓展知识——漏斗分析法的特点 01 “四分”反映结构 02 指标描述漏斗 03 过程影响结果 思考与总结 简要叙述电子商务数据指标监控的工作流程。 能力提升 某家居用品店为了迎接即将到来的周年庆活动，开展了商品专题活动，为了分析活动转化率的情况，采集到如下的相关数据，请根据以下数据进行转化漏斗分析。 感谢观看！ 《电商运营数据分析》 $$