高手告诉你如何电商数据分析报告.docx

高手告诉你如何电商数据分析一、从数据维度做拆分，让目标更加落地我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承当多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承当多少销售指标卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口接下来再按照各渠道获取流量的本钱来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果二、很多业务其实就是一个公式我刚开场接触电商承受业务培训，第一节课就只讲了一个公式成交额=买家数x客单价如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。

满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段〔秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售〕不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式买家数 = 商详uv x 下单率 x 付款率商详uv = 广告展现 x 广告转化率 = 搜索展现x搜索转化率 = 活动展现x活动点击率于是，决定成交额的因素就变成了各个渠道的转化率、图片的点击率、产品的下单率、付款率，这样多的细节共同决定了最后的成交额接下来针对这些细节分别去做优化，这个过程就叫依据数据做精细化运营仔细想想，你自己的业务又何尝不是一个公式呢？试着找到自己的公式，去拆分它，你也许会不少改良的方法三、运营说到底就是一个漏斗互联网的模式下，无论做什么产品，根本目的都是为了变现，只要是变现，就涉与到了转化而转化其实就是一个漏斗模型漏斗模型是运营数据里提到的最多的词了，在业务的链条里，每个环节的用户数是呈不断衰减的，运营要做的事，就是想尽一切的方法来提升漏斗中各环节的转化率比方一个电商的活动页，它的漏斗模型应该是这样的：有了这么个漏斗，我就可以分析每个环节代表了什么，我怎样去改善：1〕pv/uv：页面访问深度，直接表达了这个页面是否吸引人，用户在这个页面是否产生点击的兴趣。

2〕活动页—>详情页uv：页面上的容是否吸引人，商品是否是用户喜欢的，需根据页面点击情况与时替换点击效果差的商品3〕详情页uv—>下单人数：商品的转化率如何，是不是爆款，此处转化过低需替换高转化的商品4〕下单人数—>付款人数：商品的付款率，如果低于正常值，需要卖家催单需要注意的是，漏斗模型是需要比照的，如果仅仅只有一个漏斗模型，那么就只是数据的列，如果要做分析的话，就一定要有比照，比方和往期的漏斗作比照，比方与平台的均值作比照，只有在比照过程中才会发现问题我们作为产品运营的同学，必须要熟悉我们产品中每一个关键数据，日均的uv是多少、转化率是多少，下载量是多少，这样在数据出现异常的时候才可以第一时间发现，熟悉产品数据，是对数据敏感的前提四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些容？前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比这是这次活动取得的成果，在一开场就写如：本次活动 uv 24w〔20w，↑ 20%〕，uv价值 3.6〔3，↑ 20%〕2、如果是发周报、月报之类的数据，接下来就应该是核心数据走势图在这图里，要对每个数据的拐点做分析，比方图中11月7日、8日两天的uv价值有明显提升，这个的原因，要找到并写在报告里。

3、接下来流量分析，主要为流量来源分布，各渠道流量转化率分析流量涨了，要找到是哪个渠道带来的流量涨了，为什么涨了，分析这里的原因流量的质量如何，哪个渠道的流量转化率高这里需要两个饼图，一个是流量渠道占比，一个是渠道带来的转化占比从上面的两个饼图里，我们看到明显站流量的转化率更高，而广点通带来的流量转化率偏低另外，通过与往期的渠道来源占比作比拟，我们可以看到当前流量构成上的变化3、转化率分析，也就是漏斗模型分析前文提到了，漏斗模型需要比照的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型对漏斗模型各环节转化的分析，这里主要和往期数据做比照，结合活动页面、流量、产品功能等多方面因素，尝试分析这里各环节转化率提升或者降低的原因4、模块点击分析我们设计的产品页面，或者活动页面，我们需要知道这个页面的结构是否合理，用户的点击分布，这有助于我们改善当我们尝试新的页面样式的时候，更应该对这里的模块点击做分析，可以验证我们的结构是否对数据带来了改善模块点击分析主要是从点击饼图，与其各模块转化率的角度来分析，点击饼图可以看到用户的需求，模块转化率那么反响了各个模块容是否满足用户的需求，如果模块转化率较低，那么需要考虑这个模块的容是否优质，甚至这个模块是否需要改变样式。

5、改良与优化每次的活动总是有做的好的地方和做的不好的地方，我们数据分析的目的就是为了积累经历，沉淀方法论，在每一篇数据报告的结尾，我们需要对这一次活动做一个总结，比方尝试了一个新的玩法，效果如何，尝试了一个新的页面样式，点击率是否有提升，等等把经历应用于之后的活动策划当中五、数据不是万能的写在最后，想说一点，数据不是万能的我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断数据有很多指标，统计维度又有很多种，如果深挖下去，会消耗大量的精力，但却不一定会有成效，所以找出最关键的几个数据指标，对其最合理地分析，这点很重要今天就说这么多啦做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经历，也需要你的思考和执行力希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人 6 / 6。