电商数据怎么分析?电商数据接口助力电商运营中每日必看5个底层数据

news2024/11/10 17:39:07

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电商运营店铺涉及大量数据,包括用户行为、交易记录、库存信息等,如何有效做好电商数据分析?

电商运营每天到底要看哪些数据,才能准确评估店铺运营状况,有效提升运营成效?

本篇根据数据分析的底层逻辑,梳理出电商5看;

1、看店铺经营数据

2、看商品销售数据

3、看运营推广数据

4、看行业大盘

5、看竞店动作

电商运营可以根据这5个维度,整理专属自己电商店铺的数据看板,每天早上先看一遍数据再开展工作,不仅能够做到对自己的店铺心中有数,还能及时观测市场情况,追上热点。

一、看店铺总体数据

站在店铺整体视角,分析经营数据,对店铺的总体经营情况做到心中有数

关键指标

1、店铺销售表现:

  • 销售毛利

  • 毛利率

  • 订单数量

  • 成交金额(GMV)

  • 销售金额

  • 客单价

2、店铺流量表现

  • 曝光

  • 点击

  • 访客(独立访客数UV、页面访客数PV)

  • 跳失率

  • 平均浏览时长

  • 加购率

  • 访问-加购-下单转化率

3、经营成本及费用

  • 营销费用——推广费用

  • 经营成本——人工成本等

  • 人工台账——其他经营费用等

分析维度:

以下为一般建议重点关注维度:

1、成交金额、买家数、客单价、交易商品;

成交金额直接衡量电商业绩的最直接指标;买家数显示了购买产品的独立消费者数量,有助于理解店铺吸引新客户和维护老客户的能力;客单价有助于衡量顾客购买力和产品定价策略是否合理;交易商品帮助商家了解消费者的偏好,预测市场趋势;

2、成交金额趋势

通过分析成交金额的变化趋势,能够反映市场供求关系、消费者行为和价格波动等多个方面的信息;如通过分析年成交额趋势,可以预测店铺销售淡旺季;分析季度成交额趋势,可以观测气温对成交额的影响;

通过成交金额变化趋势分析,也可以快速定位成交金额异常高、低的时间,争对性查找原因,找到有效运营的方法论

3、加购率趋势

加购率是衡量用户对商品感兴趣程度的重要指标。关注加购率趋势,有助于我们及时发现推广是否异常、页面是否异常;

4、访客-加购-购买转化漏斗

访客-加购-购买转化,帮助商家了解顾客在购物过程中的行为模式,通过漏斗模型衡量这一过程,有助于及时发现异常转化环节,针对性采取措施,提升转化率;

二、看商品

主要分析商品的种类,哪些商品卖得好?哪些商品转化率高?哪些商品连带率高?

关键指标:

产品总数指标:SKU商品数量、SPU、在线SPU、电商商品销售数、电商商品库存数

产品优势性指标:主要是独家产品的收入占比

品牌存量指标:包括品牌数和在线品牌数指标。

上架:包括上架商品SKU数、上架商品SPU数、上架在线SPU数、上架商品数和上架在线商品数。

首发:包括首次上架商品数和首次上架在线商品数。

分析维度:

1、店铺商品数目、商品类别、不同商品类别销售额、销售数量占比

2、店铺主销sku、近7天销量增速增长/下降top

3、商品连带购买情况

使用购物篮分析模型,分析用户一起购买概率大的产品,方便做出搭配购买推荐,提升客单价

4、店铺商品价格段搭建情况

使用波士顿矩阵进行分析店铺商品,右上角象限着重提高销量,左上角象限着重进行成本控制,右下角象限着重解决库存积压,左下角象限时着重减少投入,优化处理

三、看推广

店铺推广情况直接关系到店铺的可见度、品牌形象和销售业绩。

关键指标

市场营销活动指标:包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、活动下单转化率以及投资回报率(ROI)。

广告投放指标:包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、UV订单转化率、广告投资回报率。

分析维度

1、推广整体效果数据及趋势:总花费、展现量、点击量、加购量

2、店铺整体流量来源

3、关键词推广效果

4、单个商品推广花费及成效

四、看行业

通过行业媒体、电商平台后台数据、rpa工具抓取数据,观测行业行情

  • 观看行业行情趋势,上涨还是下降

  • 行业搜索词变化,最近是否出现热词、热词排名如何

  • 行业商品榜单,是否有突然爆火的单品

五、看竞店

通过关注竞店店铺、第三方平台后台数据等

  • 竞店是否调整总体价格段、是否调整竞品价格、是否进行推广促销活动

  • 竞店推广渠道的关键词访客数多少,点击单价如何,交易金额如何,对比自己产品找出不足关键词

  • 流量渠道访客数,观察搜索、推鉴、活动、内容、付费不同渠道的访客数


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