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生意參謀必看的數據

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-12-12 07:27:17  來源:電商聯盟  作者:樂發網  瀏覽次數:0

經營分析的數據,在生意參謀里非常重要,理解了它,你幾乎可以發現你的寶貝所有的問題所在。發現了問題,解決起來就會有針對性了。

一、我們首先看流量分析

流量分析的路徑是:生意參謀→經營分析→流量分析流量。流量分析共有四個模塊,分別是:流量概況、流量地圖、訪客分析、裝修分析。

1、我們先說流量概況

流量概況是把整體店鋪的流量分析情況,把最重要的數據先替我們找到,更直觀的先了解整體店鋪流量的情況。

我們可以很直接的和行業的訪客數、瀏覽量、跳失率、人均瀏覽量、平均停留時間進行對比,發現自己的不做。

也可以從自己的流量來源排行里知道自己的流量構成,知道轉化率的變化,和同行比較自己的優勢在哪里,劣勢在哪里。

2、流量地圖

流量地圖的數據包含流量來源、店內路徑及流量去向三大模塊。

在流量來源里,可以看到“我的”和“行業”的來源情況,通過百分比的展示可以看到我們自選日期的來源對比,在這里我們要和行業進行對比,看是否正常。例如:如果我們的付費流量比行業要低,低多少?然后就可以去加大直通車或者鉆展的推廣,這個是每個店鋪的節奏問題,但是也是需要注意的,如果免費流量少于行業,看看是淘寶搜索、天貓搜索、類目等是不是最近流量來源比較低,然后進行SEO優化等。這樣便于我們找到和同行之間不足的地方,提升不足的地方.

而店內路徑呢,通過店內路徑可以很好幫助我們調整頁面和促銷活動。我們可以對整個數據進行排序,例如:商品詳情頁→店鋪首頁→搜索結果頁→店鋪自定義頁→商品分類頁→店鋪其他頁這樣就可以進行正確的頁面調整,裝修進行分級別,抓住客戶的瀏覽習慣,就可以把整個店鋪裝修貫穿的比較好,提高轉化和瀏覽深度,這是最直觀的數據提升。特別是在做活動的時候,知道可以怎么在你店鋪逛,比例是多少,就可以進行文案的策劃和美工的裝修,對于活動期間的流量價值提升是非常有效果的。流量去向就是相對的,我們也是按照剛才的方法排序,然后進行調整就是可以的。

流量去向就是相對的,我們也是按照剛才的方法排序,然后進行調整就可以的。我們剛才看完PC的流量來源,那么無線的流量來源也是一樣的道理。

注:下面我對流量來源詳細說一下:

流量來源主要分為了6個版塊:淘內免費丶自主訪問丶淘外流量丶付費流量丶其它。

淘內免費:

最主要的來源為“淘寶搜索”和“天貓搜索”,這些是自然搜索的流量,如果這兩個來源非常低,就要思考在標題關鍵詞優化丶寶貝上下架時間等下功夫,同時跑起銷量,增加搜索排名。

自主訪問:

主要為消費者直接訪問,如加購物車,收藏等,我們可以明確感受到這波消費者的購買意圖更強,轉化率相對會更高。

淘外流量:

大多是來自搜索引擎的流量,這樣對于一些定期投放這類搜索引擎的中大型賣家來說,可以更好地有的放矢的挑選轉化高、成交多的來源渠道,更大力度地推廣。

付費流量:

來源:淘客丶直通車丶鉆展等,可以簡單明了地了解這些來源的表現。哪些付費渠道帶來的轉化率高的就可以加大推廣,把錢花在刀刃上。

其它:

訪客通過上述列出的渠道之外,其他渠道進入您店鋪。這部分流量來源量一般比較小,可能是一些臨時的頁面丶活動等帶來的。

3、訪客分析

訪客分析包括訪客分布和訪客對比。通過訪客分布,我們可以找準訪客高峰時段,找到了高峰時間段,那就果斷上新呀!注意兼顧PC端和無線端訪客訪問習慣哦。

地域分布分為包括訪客數占比排行和下單買家數排行。看下圖,訪客集中來自于:遼寧省(391人),下單買家集中來自于:遼寧省(52人)、黑龍江省(2人)重視對這些地區重點推廣運營,提升流量和轉化哦!

再往下是特征分布及行為分布,特征分布是進行人群畫像刻畫的重要數據。

通過上圖的特征分布,結合訪客對比,我們可以很好的知道我們店鋪的人群畫像。知道了我們客戶的人群畫像,我們也就能對我們的店鋪、主圖、詳情頁進行針對性的優化。這樣對于轉化率的提高有很大幫助。具體的我們看訪客對比:

4、裝修分析

這塊的裝修分析很實用,分為PC端及無線端。對自己店鋪整體裝修一目了然。

這塊功能的界面更清晰,更容易操作;運營可以通過每個模塊,每個鏈接的點擊進行針對性的調整,也是測試店內圖片最有效的手段之一,也能避免和美工的矛盾。

二、商品分析

商品分析版塊分為商品概況、商品效果、異常商品、分類分析四塊。

1、我們首先說商品概況

看下圖的箭頭,我們可以選擇的周期有一天、七天、三十天,而且可以和以前的任意一天作比較,來看我們個個數據變化。這樣就能很直觀的從數據看到我們店鋪的變化,然后做出相應的應對(新品優化離不開流量銷量計劃,這個是產品能否打爆的基礎,不會做的可以加文章最后的旺旺群,聯系群主送你)。

而且他會給出七天數據解讀,如下:

流量相關解析:

糟糕!雖然流量有上漲趨勢,但進店的訪客才95.99%到商品詳情頁,低于同行平均哦,趕緊使用商品溫度計與單品分析,做好店內商品之間的關聯導購吧。

訪問質量解析:

雖然商品詳情頁日均跳出率比同行平均好,但平均停留時間低于同行平均,請關注頁面性能,快使用訪客對比,幫你診斷及優化詳情頁。

轉化效果解析:

不錯哦,加購與支付轉化率都高于同行平均,請繼續保持關注。

雖然不太精準,但是可以參考一下。

商品信息總匯的下面是商品銷售趨勢,有以上數據可選,在這里我們也可以發現我們店鋪的問題所在。

2、商品效果

這塊的數據我認為很關鍵,因為可以讀出很多我們店鋪的問題所在。看下圖:

這里我們選擇的數據是商品訪客數、曝光量、點擊次數、點擊率。然后周期選擇最近7天,為什么選擇最近7天的數據?因為一天的數據,偶然性太強,30天的數據,及時行又比較差,所以選擇最近7天的數據。這樣的數據最有價值。

下面我們就對如上的數據進行分析:

如果有了曝光,但是沒有流量,那么我們需要的優化的就是你的主圖;

如果有了流量,但是沒有轉化,但是需要考慮的就是價格、詳情頁、評論等因素了。

如上圖第一款寶貝,明明有幾百的展現,幾百個客戶看到你了,但是沒有一個人點擊的鏈接,那說明你的寶貝肯定有問題,而且主圖出問題的可能性最大。

3、異常產品

這個數據包含流量下跌、支付轉化率低、高跳出率、支付下跌、零支付、低庫存等6項數據。它提供各類異常商品的TOP50.可能會有一個商品存在多種異常的情況。如果有這種情況就要重點分析問題所在,然后進行優化。

我們下面以流量下跌舉例,看下圖:

大家可以看到,他會給出一定的建議,如上圖所說的:

流量下跌商品:最近7天(2017.03.15~2017.03.21)瀏覽量較上一個周期7天(2017.03.08~2017.03.14)下跌50%以上;

建議:優化商品標題和描述,使用“營銷推廣”功能,或其它營銷手段進行引流。

當然建議都是比較籠統的,但是讓新手有一定的方向性,不是很盲目的去修改。

4、分類分析

在這里我們可以看到我們店鋪那類商品流量高、轉化高,那個流量低轉化低,可以刪除無用的分類及產品,對高轉化產品加大流量投入。

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