发展电商需要了解的那些事之电商数据分析的关键及思路

电商是一个伴随数据而生的行业，数据在电商平台上高速运转，由此也诞生了非常多的电商信息化平台，有物流系统、供应链系统、OA系统、流量分析平台等，由此，各平台产生的数据都被分散在各个系统中，无法发挥出数据的价值。时至今日，数据统一存放在一个平台上，通过数据分析挖掘其中的价值，将对业务产生有效指导。

电商平台数据的分析，主要关注的五大关键数据指标：活跃用户量、转化、留存、复购、GMV；三个关键思路：商品运营、用户运营、产品运营。

思考：

◆通过降价促销可实现订单数的增长，但是这样的活动吸引来的真是你的目标用户吗？

◆现在很多电商运营团队缺少精细化运营和数据驱动的经验和意识，依靠价格战这种野蛮生长的方式，一旦团队面临增长困境，又该如何应对？

Part 1|五大关键指标

在众多的互联网细分行业中，电商行业起步早，发展时间长，行业特征显著：

①商品品类及SKU多，用户覆盖面广，运营难度大；

②总体上客单价低（除旅游、奢侈品等外），强调留存与复购；

③电商产品设计相对成熟，优化运营是重中之重；

④电商行业竞争白热化，精细化运营是冲出重围的必备技能。

要想实现精细化运营，数据是必不可少的一个环节。电商网站要提高运营效率，至少需要五大关键指标：活跃用户量、转化率、留存、复购和GMV。

①活跃用户量是一个基本的指标，有DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）和MAU（月活跃用户）三个层次；

②转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个品类/SKU的转化率；

③留存要从不同的时间周期上研究，包括次日留存率，3日、7日、30日留存；

④复购则要从3个角度去看，复购用户量、复购率和复购金额比；

⑤GMV是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的。GMV=UV×转化率×客单价。

Part 2|三大关键思路

电商数据分析主要来自于运营过程，同时电商运营是数据分析的主要来源。借助数据分析，对电商平台运营优化是盯上发展的关键一环。电商网站提高运营效率的三大思路：商品运营、用户运营、产品运营。

图1：三个电商App首页的产品设计

商品运营：流量优化和品类优化

电商行业的一大特点是商品品类或者SKU非常多，那么如此多的商品该如何运营呢？

图1中3个电商APP的首页界面可以看到：前两个是京东和国美，属于平台型的电商；第三个是生鲜水果平台，属于垂直型电商。不难发现电商的产品在设计上非常类似，首页上面呈现的是轮播的Banner，下面是活动专区。

在商品运营中，尤其是首页商品更新速度快，因此要格外重视转化，甚至要精确到不同时间区间、不同位置、不同商品的转化率。然后根据转化率，结合业务经验，不断调整运营策略。然而目前，即使是大型的电商网站，也没有很好地做到这一点，对于每个商品品类或SKU的转化率的分析仍存在一定的空缺。

商品运营有一个非常大的优势：投入低，见效快，效果明显，商品运营的本质是通过不同坑位、不同活动、不同商品的分析来提高转化率和GMV。

图2：购买流程每一步的转化率及趋势

图3：不同商品的三个关键转化

图2展示了一个电商购买流程的主路径：首页—活动页—商品详情页—支付完成。从精细化分析的角度出发，要关注转化路径每一步的转化率；通过分析不难发现最后一步“支付完成”的转化率偏低。同时更需要基于“UV-点击”“点击—加入购物车”“购物车—支付成功”3个关键转化（如图3），对不同的商品进行比较分析，从而及时调整运营策略。

图4：实时分析监测SKU的更新变化

电商网站的运营节奏非常快，尤其是活动专区的“秒杀”“抢购”等活动，需要实时监测SKU的更新变化。图4中，某电商平台进行了一次微信上的促销活动，通过实时监测到对应的平台访问情况，便于运营人员及时调整运营策略。

电商网站上的商品品类非常多，每一个品类都应该有明确的定位，不同定位的品类应该有不同的运营策略。

根据商品品类的利润率、转化率等表现，商品品类可分成4种：导流型品类、高利润品类、高转化品类、未来明星型品类。

1）导流型品类：利润非常低，但是购买量大、市场需求大，目的在于导流。

2）高利润型品类：利润率高，希望用户更多购买此类商品。

3）高转化品类：带量。

4）未来明星型品类：这是电商平台的潜力股，虽然曝光量很低，但是转化率极高。

用户运营

随着互联网用户增长速度的放缓，用户体验愈发重要，之前无目的的短信推送、APP通知有可能使用户厌烦，破坏用户的体验；甚至可能导致用户退订、卸载。

精细化运营的情况下，做好用户运营主要从两个角度出发：一是找到用户留存的关键点；二是采取差异化的运营策略，区分不同的用户群体，对不同群体采取差异化的运营方式。

找到用户增长的“魔法数字”

留住一个客户的成本远远小于重新获取一个客户的成本，所以留存至关重要，关系着一个平台能否持续健康发展。

图5：留存曲线的三个周期

留存曲线分成三个周期，开始是震荡期和选择期，经过这两个周期，如果用户能够留下来，就会进入一个相对平稳期。在硅谷流向的growth hacking中，经常提到magic number（魔法数字）。

图6：7天内完成3次购买的用户留存度更高

那么作为一个电商平台，平台的魔法数字是什么？

以某电商平台为例，在该网站上7天内完成3次购买的用户的留存度（红色）是一般用户（绿色）的4倍左右，因此在一周内让用户完成3次购买就是他的魔法数字。

差异化的运营策略

不同用户的活跃度、商品偏好、购买决策阶段都各异，需要采取差异化的运营策略。差异化的运营策略主要从3个角度出发：基于用户的活跃度、基于用户对不同商品的偏好、基于用户所处的决策阶段。

基于用户的活跃程度，可以将用户大致分成“流失用户”“低频活跃用户”和“高频活跃用户”。一般情况下，一个用户30天甚至更久没有登录你的平台，基本可以认为该用户流失了。对于流失客户，要考虑是否采取召回策略。30天内活跃10天以上的高度活跃用户，我们可以考虑是否向其推荐更多精准的商品。

其次，基于用户对不同商品的偏好，要对用户分群，将用户区分成不同群体，然后精准推送新品。

最后，基于用户购买决策的不同阶段。一个标准的购买流程，先后经历“首页浏览/搜索—浏览商品详情页—商品对比—加入购物车—支付成功”等几个环节，用户在每一个节点都处于不同的决策阶段。可从维度（属性数据）和指标（行为数据）出发，对用户分群，如“领取了优惠券，但是未使用”的用户，采取精准的推送，刺激用户的转化。

优化产品的转化效率

目前，电商产品的设计总体成熟、界面布局类似，商家主要结合用户的使用情况去优化产品。主要是优化产品不同路径的转化率，注重用户点评的管理。

优化产品，从转化做起。一个购买行为可能有多种转化路径：

1）首页—商品—订单转化

2）首页—商品列表—详情页—订单转化

3）首页—搜索—商品列表—详情页—订单转化

4）首页—单坑位Banner—活动页—详情页—订单转化

除了不同路径的转化率，还应关注转化的每一步。下图展示了一个用户的购买流程及每一步的转化率，我们发现“加入购物车”到“支付成功”的转化率不到1/3，偏低，需要排查具体的问题出在哪里。一旦觉察到问题可能存在，就需要层层下钻，直接抵达问题的核心。通过用户分群，将“提交订单，但是未支付完成”的用户全部筛选出来。然后抽出3-5个符合条件的用户，借助“用户细查”仔细观看每个用户的操作流程，一般就能发现问题了。

同时，越注重用户体验的商品，用户评价的管理就越重要。如上图中展示发现，观看过“商品评价图片”的用户的购买转化率是一般用户的4倍，但是其数量只占总体的1/10。如果能引导用户参与点评，将优质点评展示给更多的新用户，那么我们的总体购买转化率将会有更大的提升。

（本文来源：知乎）