電商平臺應(yīng)該分析哪些數(shù)據(jù)?

五大關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)、三個關(guān)鍵思路。

五大關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)是活躍用戶量、轉(zhuǎn)化、留存、復(fù)購、GMV;
三個關(guān)鍵思路是商品運(yùn)營、用戶運(yùn)營和產(chǎn)品運(yùn)營。
下面我會詳細(xì)展開來講具體分析方法。現(xiàn)在很多電商運(yùn)營團(tuán)隊缺少精細(xì)化運(yùn)營和數(shù)據(jù)驅(qū)動的經(jīng)驗和意識, 但是電商運(yùn)營正在成為電商自身增長越來越重要的因素。近幾年電商行業(yè)的各大網(wǎng)站紛紛通過降價、促銷等方式來吸引用戶,KPCB 的調(diào)查報告顯示,2009 年到 2015 年全球移動端新用戶的增長率持續(xù)下滑,可以預(yù)計在 2016 年這一增速將繼續(xù)放緩。這意味人口增長帶來的流量紅利正在逐漸消退,用戶增長將更加乏力,那么,通過單純的價格戰(zhàn)來吸引新用戶的方式還可行嗎?


圖1

嚴(yán)峻的市場市場形勢讓我們思考:1)通過降價促銷來帶訂單數(shù)的增長,但是這樣的活動吸引來的真是你的目標(biāo)用戶嗎?2)現(xiàn)在很多電商運(yùn)營團(tuán)隊缺少精細(xì)化運(yùn)營和數(shù)據(jù)驅(qū)動的經(jīng)驗和意識,依靠價格戰(zhàn)這種野蠻生長的方式,一旦團(tuán)隊面臨增長困境,又該如何應(yīng)對?

Part 1 | 電商行業(yè)需要關(guān)注的五大關(guān)鍵指標(biāo)
在眾多的互聯(lián)網(wǎng)細(xì)分行業(yè)中,電商行業(yè)起步早,發(fā)展時間長,行業(yè)特征顯著:
1)商品品類及 SKU 多,用戶覆蓋面廣,運(yùn)營難度大;
2)總體上客單價低(除旅游、奢侈品等外),強(qiáng)調(diào)留存與復(fù)購;
3)電商產(chǎn)品設(shè)計相對成熟,優(yōu)化運(yùn)營是重中之重;
4)電商行業(yè)競爭白熱化,精細(xì)化運(yùn)營是沖出重圍的必備技能。

要想實現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營,數(shù)據(jù)是必不可少的一個環(huán)節(jié)。電商網(wǎng)站要提高運(yùn)營效率,至少需要五大關(guān)鍵指標(biāo):活躍用戶量、轉(zhuǎn)化率、留存、復(fù)購和 GMV 。
1)活躍用戶量是一個基本的指標(biāo),有 DAU(日活躍用戶)、WAU(周活躍用戶)和 MAU(月活躍用戶)三個層次;
2)轉(zhuǎn)化是一個非常重要的指標(biāo),電商運(yùn)營需要關(guān)注主路徑、次路徑甚至精細(xì)到每一個品類 / SKU 的轉(zhuǎn)化率;
3)留存要從不同的時間周期上研究,包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存;
4)復(fù)購則要從 3 個角度去看,復(fù)購用戶量、復(fù)購率和復(fù)購金額比;
5)GMV 是最重要的指標(biāo),我們的運(yùn)營最終是圍繞這個來進(jìn)行的。GMV = UV??轉(zhuǎn)化率 ??客單價。

圖2

Part 2 | 商品運(yùn)營:流量優(yōu)化和品類優(yōu)化
前面提到電商行業(yè)的一大特點(diǎn)是商品品類或者 SKU 非常多,那么如此多的商品該如何運(yùn)營呢?

圖3

這是三個電商 APP 的首頁界面(各家 Web 端布局也比較相似):前兩個是京東和國美,屬于平臺型的電商;第三個是生鮮水果平臺,屬于垂直型電商。不難發(fā)現(xiàn)電商的產(chǎn)品在設(shè)計上非常類似,首頁上面呈現(xiàn)的是輪播的 Banner ,下面是活動專區(qū)。在商品運(yùn)營中,尤其是首頁商品更新速度快,我們要格外重視轉(zhuǎn)化,甚至要精確到不同時間區(qū)間、不同位置、不同商品的轉(zhuǎn)化率。然后根據(jù)轉(zhuǎn)化率,結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗,不斷調(diào)整運(yùn)營策略。然而目前,即使是大型的電商網(wǎng)站,也沒有很好地做到這一點(diǎn),對于每個商品品類 / SKU 的轉(zhuǎn)化率的分析仍存在一定的空缺。商品運(yùn)營有一個非常大的優(yōu)勢:投入低,見效快,效果明顯,商品運(yùn)營的本質(zhì)是通過不同坑位、不同活動、不同商品的分析來提高我們的轉(zhuǎn)化率和 GMV 。下圖展示了一個電商購買流程的主路徑:首頁——活動頁——商品詳情頁——支付完成。從精細(xì)化分析的角度出發(fā),我們關(guān)注轉(zhuǎn)化路徑每一步的轉(zhuǎn)化率;通過分析不難發(fā)現(xiàn)最后一步“支付完成”的轉(zhuǎn)化率偏低。
圖4
我們更需要基于三個關(guān)鍵轉(zhuǎn)化“UV-點(diǎn)擊”、“點(diǎn)擊-加入購物車”、“購物車-支付成功”,對不同的商品進(jìn)行比較分析,從而及時調(diào)整運(yùn)營策略,下圖就是各個步驟的轉(zhuǎn)化率:

圖5

電商網(wǎng)站的運(yùn)營節(jié)奏非??欤绕涫腔顒訉^(qū)的“秒殺”、“搶購”等活動,需要實時監(jiān)測 SKU 的更新變化。上圖中,某電商平臺進(jìn)行了一次微信上的促銷活動,通過實時監(jiān)測到對應(yīng)的平臺訪問情況,便于運(yùn)營人員及時調(diào)整運(yùn)營策略。

圖6

電商網(wǎng)站上的商品品類非常多,每一個品類都應(yīng)該有明確的定位,不同定位的品類應(yīng)該有不同的運(yùn)營策略。根據(jù)商品品類的利潤率、轉(zhuǎn)化率等表現(xiàn),我們將商品品類分成 4 種:導(dǎo)流型品類、高利潤品類、高轉(zhuǎn)化品類、未來明星型品類。
1)導(dǎo)流型品類:利潤非常低,但是購買量大、市場需求大,目的在于導(dǎo)流。
2)高利潤型品類:利潤率高,希望用戶更多購買此類商品。
3)高轉(zhuǎn)化品類:帶量。
4)未來明星型品類:這是電商平臺的潛力股,雖然曝光量很低,但是轉(zhuǎn)化率極高。明確了商品的品類后,我們就可以針對性地展開運(yùn)營。

圖7

這是新型的波士頓矩陣,橫坐標(biāo)代表商品的曝光量,縱坐標(biāo)是商品的轉(zhuǎn)化率,圖中的每一個圓圈代表一個品類的商品。右上角的商品品類曝光量大、轉(zhuǎn)化率高,是現(xiàn)金流的重要業(yè)務(wù);而左上角的商品雖然曝光率非常低,但是轉(zhuǎn)化率極高,屬于我們上面提到的未來明星型品類,對于這一類商品,我們在后期的運(yùn)營中可以增加其曝光量。

Part 3 | 怎樣進(jìn)行用戶運(yùn)營?
正如開頭提到的,隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶增長速度的放緩,用戶體驗愈發(fā)重要,之前無目的的短信推送、APP 通知有可能使用戶厭煩,破壞用戶的體驗;甚至可能導(dǎo)致用戶退訂、卸載。精細(xì)化運(yùn)營的情況下,做好用戶運(yùn)營主要從兩個角度出發(fā):一是找到用戶留存的關(guān)鍵點(diǎn);二是采取差異化的運(yùn)營策略,區(qū)分不同的用戶群體,對不同群體采取差異化的運(yùn)營方式。

1. 找到用戶增長的“魔法數(shù)字”
留住一個客戶的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于重新獲取一個客戶的成本,所以留存至關(guān)重要,它關(guān)系著一個平臺能否持續(xù)健康發(fā)展。

圖8

曲線分成三個周期,開始是震蕩期和選擇期,經(jīng)過這兩個周期,如果用戶能夠留下來,就會進(jìn)入一個相對平穩(wěn)期。在硅谷流向的 growth hacking 中,經(jīng)常提到 magic number(魔法數(shù)字)。那么作為一個電商平臺,你的平臺的魔法數(shù)字是什么?

圖9

以某電商平臺為例,在該網(wǎng)站上 7 天內(nèi)完成 3 次購買的用戶的留存度(紅色)是一般用戶(綠色)的 4 倍左右,因此在一周內(nèi)讓用戶完成 3 次購買就是他的魔法數(shù)字。

2. 差異化的運(yùn)營策略
不同用戶的活躍度、商品偏好、購買決策階段都各異,我們需要采取差異化的運(yùn)營策略。差異化的運(yùn)營策略主要從3個角度出發(fā):基于用戶的活躍度、基于用戶對不同商品的偏好、基于用戶所處的決策階段。
基于用戶的活躍程度,我們可以將用戶大致分成“流失用戶”、“低頻活躍用戶”和“高頻活躍用戶”。一般情況下,一個用戶 30 天甚至更久沒有登錄你的平臺,我們基本可以認(rèn)為該用戶流失了。對于流失客戶,是否要考慮采取召回策略。30 天內(nèi)活躍 10 天以上的高度活躍用戶,我們是否可以向其推薦更多精準(zhǔn)的商品。
其次基于用戶對不同商品的偏好,我們采用用戶分群,將用戶區(qū)分成“美妝類”、“鞋帽類”、“數(shù)碼類”、“書籍類”等不同群體,然后精準(zhǔn)推送新品。
最后,基于用戶購買決策的不同階段。一個標(biāo)準(zhǔn)的購買流程,先后經(jīng)歷“首頁瀏覽/搜索——瀏覽商品詳情頁——商品對比——加入購物車——支付成功”等幾個環(huán)節(jié),用戶在每一個節(jié)點(diǎn)都處于不同的決策階段。我們從維度(屬性數(shù)據(jù))和指標(biāo)(行為數(shù)據(jù))出發(fā),對用戶分群,如“領(lǐng)取了優(yōu)惠券,但是未使用”的用戶,采取精準(zhǔn)的推送。我們從 GrowingIO 提供的 API 導(dǎo)出這些用戶的 ID 和屬性,然后對接企業(yè)內(nèi)容的 CRM 或者 EDM 進(jìn)行精準(zhǔn)的推送和提醒,刺激用戶的轉(zhuǎn)化。

Part 4 | 優(yōu)化產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化效率
目前電商產(chǎn)品的設(shè)計總體成熟、界面布局類似,我們主要結(jié)合用戶的使用情況去優(yōu)化產(chǎn)品。我們的思路主要是:優(yōu)化產(chǎn)品不同路徑的轉(zhuǎn)化率,注重用戶點(diǎn)評的管理。

1. 優(yōu)化產(chǎn)品,從轉(zhuǎn)化做起
一個購買行為可能有多種轉(zhuǎn)化路徑:
1)首頁——商品——訂單轉(zhuǎn)化
2)首頁——商品列表——詳情頁——訂單轉(zhuǎn)化
3)首頁——搜索——商品列表——詳情頁——訂單轉(zhuǎn)化
4)首頁——單坑位Banner——活動頁——詳情頁——訂單轉(zhuǎn)化
除了不同路徑的轉(zhuǎn)化率,我們還關(guān)注轉(zhuǎn)化的每一步:

圖10

功能展示了一個用戶的購買流程及每一步的轉(zhuǎn)化率,我們發(fā)現(xiàn)“加入購物車”到“支付成功”的轉(zhuǎn)化率不到 1/3,偏低,需要排查具體的問題出在哪里。

圖11

一旦覺察到問題可能存在,我們就需要層層下鉆,直接抵達(dá)問題的核心。我們通過用戶分群,將“提交訂單,但是未支付完成”的用戶全部篩選出來。然后抽出 3-5 個符合條件的用戶,借助“用戶細(xì)查”仔細(xì)觀看每個用戶的操作流程,一般就能發(fā)現(xiàn)問題了。

2. 用戶評價的重要性
越注重用戶體驗的商品,用戶評價的管理就越重要,例如旅游類商品、生鮮類商品、鞋服類商品等。

圖12

借助轉(zhuǎn)化漏斗,我們發(fā)現(xiàn)觀看過“商品評價圖片”的用戶的購買轉(zhuǎn)化率是一般用戶的 4 倍,但是其數(shù)量只占總體的 1/10。如果我們能引導(dǎo)用戶參與點(diǎn)評,將優(yōu)質(zhì)點(diǎn)評展示給更多的新用戶,那么我們的總體購買轉(zhuǎn)化率將會有更大的提升。

來源:知乎
作者:張溪夢 Simon
鏈接:https://www.zhihu.com/question/40720286/answer/123206909
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