电商运营如何做数据分析

在电商和DTC领域,顾客拥有最大的自主权。他们有来自同龄人的产品使用体验,快速在不同店铺比价的能力,和自掏腰包投票的机会。因此,顾客的期待越来越高,而想要给他们一个理由买你的产品,你就得提供最棒的线上购物体验。

因此,用数据来解答如何优化电商网站,就十分重要了。在电商领域的数据分析被称为电商分析(Ecommerce Analytics),今天我们就来看看,电商运营的数据分析究竟是怎么做的!

什么是电商分析?

电商分析的过程大致是从线上店铺的各个方面获取数据,利用任何可能对销售有影响的信息,理解当前趋势和消费者行为的转变,做出数据驱动的决策来提升更多的线上销售额。

电商分析会使用到和整个用户路径相关的指标,从发现到获取、转化、留存以及推荐。

电商分析的重要性

疫情导致消费者需求的转变,加上近年技术的突破,全球电商销售额将会持续增长。根据Statista的数据,2016年的全球线上买家为16.6亿,这一数字在2021年将达到21亿。

更重要的是,电商行业的规模预计会在未来两年内增大一倍。从2019年的全美线上销售额3.53万亿,到2022年的6.54万亿。

未来十年想要在电商领域获得成就,需要将重心放在:和拥有越来越多权利的消费者建立深刻联系。而理解消费者行为的唯一方法只有不断测量与分析。

德勤的数据显示,49%的调查对象认为电商分析能帮助他们做出更好的决策,16%的人表示电商分析能够驱动关键战略计划,10%表示电商分析提升了公司与顾客和商业伙伴的关系。

然而,企业似乎在进行数据分析时遇到了困难。Profitero的报告显示,对于51%的品牌,“如何测量并汇报电商的销售表现” 是他们的首要挑战。

困难时刻成了电商增长的催化剂。我们正在见证的难得一遇的时代转变将对人们的生活产生重大影响,也会更加强调电商的重要性。公司要做好准备迎接新常态,依靠电商分析理解用户数据。

从用户路径看电商分析指标

讲到电商分析的指标,公司常常是想到要收集多少数据就已经开始头痛。所以大多数情况下,一个常见错误是用直觉而不是靠数据得到的见解做决策。

真相是,指标的确很多,但你只需从最基本的开始,然后宏观地去看待它们。我们从用户路径的5步骤来逐步分析出关键的指标。

第一步:明确用户是如何发现你的

首先,你需要创造出用户对你品牌的认知,将他们带领到你的店铺门口。在Google Analytics里,你能看到网站访问者的人口信息,比如年龄和性别。也有关于地理位置、兴趣、表现的数据。这些见解能帮助你做出用户画像。

除了这些最基本的指标外,你也应该关注邮件和社交媒体互动的指标:

送达(Reach)——看到邮件或者社交媒体内容的人数。这和你的订阅者和关注人数有关。提升这个指标的方法是定期做推广活动,吸引用户来注册或关注你的社交媒体账号。

印象(impressions)—— 发帖被浏览的次数。送达是指看过你内容的人数,印象的值永远高于送达值,因为一个人可以重复看多次你的内容。

参与度(Engagement)—— 另一个非常重要的指标,即关注者中与你某个帖子互动的人数。收到点赞和分享是定期在不同渠道与用户交流的最终目标。

当涉及到有机搜索(organic search)时,分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解,比如该将广告预算花在哪儿,如何让用户更容易搜索到你等等。

第二步:测量访客人数和获客成本

如果看到发帖的人最终来到你的店铺,那么花掉的时间和金钱成本都是值得的。谷歌分析能为不同渠道的表现提供总览,并给出目标转化率。

以下是与用户获取十分相关的一些指标:

点击率(click through rate)—— 点击特定link的用户与所有看到某邮件或社交媒体帖子的比值

成功注册成本 (cost per lead)—— 产生新注册用户所需的平均成本

获客成本 (cost per acquisition)—— 这一指标更近一步地测量了获取一位用户的成本。

第三步:计算当前转化率

现在用户已经被成功引到了店铺,是时候将他们转化成你的顾客了。但并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后,也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验:

销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。

平均订单价值 (average order value)—— 用户下单的平均金额

放弃购物车率 (cart abandoned rate)—— 在所有产生的订单中,未完成订单的占比。

第四步:测量用户留存

聪明的企业知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是,获取新用户比留住老用户成本大得多。

研究显示,用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

以下是一些帮助你更好测量用户留存的指标:

用户终生价值 (customer lifetime value)—— 代表一个用户终生会在你店铺花费的总金额,每个公司的目标之一都是提升这个指标。

用户留存率 vs 流失率 (customer retention rate vs.churn rate)—— 用户留存率代表在一段时间内公司留住的用户。相反,流失率代表一段时间内公司失去的用户。

第五步:测量用户推荐意愿度

你要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品,也愿意向家人和朋友推荐,他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

净推荐指数(Net promoter score)—— 测量你的用户有多愿意向其他人推荐你的产品,这些有价值的见解会帮你将用户分为三类:

推销型用户 —— 他们是你最忠实的顾客;

消极型用户 —— 他们对你的产品还算满意,但没有意愿推广你的产品;

厌恶型用户 —— 他们不仅不愿再来购买,还会劝身边的人也不要来买。

Google Analytics里的高阶电商分析

除了基本的追踪功能以外,谷歌还提供了高阶电商功能的插件(Google Analytics Enhanced Ecommerce),提供了很多有价值且免费的数据。

虽然设置好跟踪方案要花些时间,但你能额外拿到的数据是完全值得的。不像从Google Analytics上拿到的普通数据,高级电商工具能帮助你获得用户旅程中的所有信息,洞察增长的关键点,提升产品销量和你的营销效果。

谷歌分析的高阶电商分析报告中包含三类数据:用户行为数据,产品数据,和营销数据。

1. 用户行为数据

从用户行为数据中你能获得用户在购买过程中和完成订单产生的所有数据。

1)购物行为报告——这个报告能告诉你用户在营销漏斗的每个阶段产生了多少访问量(session)。从只是浏览过你产品的用户,到加入购物车的用户,开始结账的用户,和完成订单的用户。这份报告能清晰地告诉你有多少用户转移到了下一个阶段,并帮助你识别如何改进这个过程来提高订单量。

2)支付行为报告——和购物行为报告很像,但只关注结账付款这一阶段。这个报告能轻易地跟踪用户在支付阶段的行为,以及他们在什么地方选择放弃购买。

2. 产品数据

通过告诫电商工具,营销团队可以收集到对产品和销售情况非常有价值的信息。

1)产品效果报告——包含概览报告和购物行为报告这两种报告。

概览报告—— 分为销售表现部分和购物行为部分。销售表现部分包括各个商品带来的收入,至少购买过一次的用户数,平均订单价格、数量,退款数目等等。购物行为部分,你可以看到浏览了产品详情页的用户里,加入购物车的人数;或浏览产品详情页后最终下单的人数。

购物行为浏览——如果你切换为购物行为浏览模式,你会找到更多和商品有关的数据,比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品,进入结算阶段的商品,以及购买人数。

2)销售表现报告——在这个报告中,你可以找到关于收入,税费、运费、退款金额,和卖出的商品数量。你可以使用交易ID或日期来追踪。

3)产品列表报告——这份报告会提供类似/相关产品、交叉销售、向上销售的见解。基于你店铺内的产品分类,你可以收集到关于产品浏览页的访问量、产品列表点击率,和产品列表 → 产品详情页转化率。

3. 营销数据

除了你在购物行为和产品表现方面收集的数据以外,高级电商追踪功能可以帮助你衡量内部和外部的营销效果。

1)内部营销报告——可以提供内部推销工具的分析,比如能引导用户到不同区域的页面导航栏。在这个报告中,你可以看到像内部推销点击率、交易数量、收入、和每个内部推广点击后产生的交易数等等的指标。

2)订单优惠券报告——这份报告会提供订单优惠券和收入、交易量、订单平均价值的关系分析。

3)产品优惠券报告——和之前的报告相似,它会提供有关产品优惠券和收入、购买人数、每次购买产生的产品收益的分析。

4)折扣码报告—— 能够清楚地看到合作商 / 品牌大使 / 博主对你店铺销量的贡献。也能够设置指标追踪相关的收入、订单量、和平均订单价值。

电商分析的9大应用场景

说了那么多电商分析的指标和报告,那么我们来看看追踪这些数据到底可以为我们的电商业务带来什么实际的好处吧!

1.数据驱动的产品研发

消费者比以往拥有了更多选择和控制权。选择过多导致更高的期待。电商企业需要更快速地提升竞争力来跟上加速增长的期待值。掌握消费者喜好和厌恶的信息,并在产品开发过程中利用这些知识,是创造出消费者喜爱的产品的关键。

2.提升库存管理

一家电商的可持续性取决于它的库存管理有多好。知道产品在什么位置,最合理的补货时间是什么时候,将为你省去许多麻烦。另外,电商分析还可以帮你预测和计划未来的库存。

3.交叉销售和向上销售

公司往往低估了给现有客户交叉销售和向上销售的力量。根据福布斯的报道,吸引新客户的成本是留住现有客户的5倍。最重要的是,一家公司65%的业务来自现有客户,因此利用电商数据进行重定向战略可能有更大的利润空间。

4.收集用户行为数据

你必须掌握消费者快速变化的偏好和期望。最好的方法是收集用户行为数据,了解他们的需求、期望和痛点。如果你想和他们保持同步,就必须采取消费者至上的心态。

5.个人化的购物体验(产品推荐)

在电商领域,一刀切是行不通的。Epsilon的研究显示,当品牌提供个性化体验时,80%的消费者更有可能进行购买,90%的消费者表示他们觉得个性化很有吸引力。新世界的规则里,个性化远远不止是简单地分类定制。使用电商分析,能够预测消费者个体的需求,并提出相关的产品建议。

6.参与用户体验

客户体验是新的“品牌通货”。除了价格和质量,你还需要提供吸引人的用户体验来保持客户的兴趣。通过这些数据,你可以看到客户在网站上花费了多少时间,哪些特性吸引了他们的注意力,以及可以改进哪些方面来创建独特、有趣、简单、无障碍的用户体验,以满足客户不断变化的需求。

7.优化产品组合

每个产品组合中都有最好和最差的——这很正常。电商分析之所以不仅仅是数字的原因,是因为能够利用这些数据来分析哪些是最畅销的产品,哪些是不畅销的产品。你可以更深入地挖掘,找出一些产品永远卖不出去的原因,并利用收集的简洁来优化产品组合。

8.最大化广告开支回报率(returnon ad spend)

使用电商分析可以帮你发现企业是否像一个正在漏水的桶,可以做些什么来最大化广告支出。与其把钱浪费在不起作用的广告上,你可以专注于针对正确目标受众的广告。

9.满意的顾客

用户会选择那些把他们当作人而不是数字来对待的公司。电商分析的最终目的是收集数据,了解客户,优化产品和流程,以满足直到超越用户的期望。

结论

创造一个有竞争力的客户体验意味着在整个客户生命周期中整合电商分析。这些见解将为优化用户体验提供方向,包括发现、获取、转化、留存和推荐。如果你想要系统性学习如何高效增长电商的海外市场,那么千万不要错过MarTechApe《北美电商增长营销实习实战项目》,已成功举办了6期。我们以电商企业平台远程实操 + 硅谷增长总监远程培训的形式,为有志于求职电商行业、为电商品牌与企业做海外市场增长的人,全方位培养电商增长领域的相关技能,增添高含金量的履历。

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