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数据时代——淘宝店铺的内外部数据分析(二)
2016-01-21 11:27:40
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一. 数据分析的步骤(承上一篇,详细版) 1. 记录数据: 在开始之前,我强烈建议购买一些对于店内数据有细分且详细的数据软件。例如生E经,这是数据分析的基础。

许久不见,甚是想念。

第一部分传送门:http://bbs.paidai.com/topic/327662

本来第二部分应该是不会写下去了,感觉这部分用文字太难表达出我心中的想法。

但最近因某些不可逃避的压力,心里有些抑郁,整理下思绪,写出来,就当转移点注意力吧。

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一. 数据分析的步骤(承上一篇,详细版)

1. 记录数据:

在开始之前,我强烈建议购买一些对于店内数据有细分且详细的数据软件。例如生E经,这是数据分析的基础

2. 对比参考:

我们的数据一定要有一个参考,和我们采集的数据进行对比,两者想对比下,我们才能更清晰的意识到问题。(上一篇遗漏的重点

3. 细分数据:

对于第二点的对比数据我们只需要整体数据即可。当经过对比参考后,我们意识到了出了问题,这个时候,我们就需要将数据细分,细分到每一个小渠道,观察是哪个OR哪几个渠道的数据发生了变动。

4. 组合数据:

数据软件反馈我们的数据,我们需要对数据进行进一步的组合,将数据以比例或者其他更一目了然然的方式进行呈现,便于我们得出结论。

5. 得出结论:

通过以上的步骤,我们通过细分找出问题所在,接下来我们需要思考,数据的变动是否是因为我们对店铺进行了改动(在同事收集数据时,我会让他留一个备注栏,把我们所有可能影响店铺的改变工作,都按时记录下来,这样可以看出我们的改动,是否达到预期的效果,避免以上说的情况)。

6. 细分问题:

得出结论后,我们找出到数据异常或未达预期的问题所在。同时最重要的是务必将其细分到每一个,我们所能够作出改变的点。

7. 提出假设:

(1)首先思考有可能是什么原因导致数据异常,提出假设,然后寻找数据论证,得到论证后,根据当前情况,制定解决方案。

(2)制定解决方案时,根据当前数据和经验,提出假设,散发思维,心中预演一遍假设的可行性。(每一次假设预演,我们都尽可能想到当时做能想到的最好,所能考虑到的最周全。这不是追求完美,而是只有在这样的前提下,才能有更好的进步。)

8. 监管执行:

说了半天,想了半天。执行下去才是最重要的。

9. 对执行效果总结:

不断的的观察分析数据,不断的进行优化。未来总会更好

二. 两种不同情况的数据分析

1. 举例分析(一)

假设:我们想要分析店铺现今和去年同期相比的现状

(1)以自然月为对比参考。比如今年10月份,和去年10月份。

(2)收集包括不限于流量,访客丶转化率丶成交量丶成交笔数丶成交件数丶客单价丶销售额等指标

(3)对数据指标进行分别组合

①访客*转化率*客单价=销售额

②流量/访客=人均浏览深度

③成交量/成交笔数=人均成交件数

(4)将公式中的指标,进行同期对比,计算出上升/下降的比例。观察不同的指标中,哪些指标是上升了,哪些指标是下降了。 当我们发现核心指标中出现了问题,接下俩就需要我们将核心指标的数据进行细分了。

(5)接上面的例子,我们发现了访客提升10%的情况,由于客单价降低了10%,所以最后销售额没有增加。于是接下来我们需要将异常数据指标进行细分,观察细分渠道的数据。

①无线端客单价 的 客单价数据

②PC端客单价 的 客单价数据

(6)观察这两个不同渠道的数据,再将这两个数据,进行同期对比,这个时候。基本就知道到底是哪个端口的数据相比去年出现了异常。有了数据作为论证,我们就能够带有强烈的目标感,去寻找问题所在。

(7)比如我们发现是无线端的客单价相比较去年有一定的下降,最后寻找原因是因为没有套餐,人均成交件数降低,导致客单价降低。(仅假设)

(8)接下来依依将每个数据指标进行对比,发现问题,制定解决方案。长此以往,我们必能做到事事了然于心,不再迷茫。工作的效率和精准度也更高。

2. 举例分析(二)

假设:我们策划了两次优惠劵发放的活动,其中有不同也有相同。我们像对比两次活动的效果。

(1)第一次的发放效果:

结合自身的情况,我们可以作以下总结:

①100元的优惠劵只有5人领取,并无人使用。原因是我们的客单价太低,而目标要求金额太高。

②50元虽然有人领取,但只有1人使用,使用率勉强。原因同上。

③5元无门槛优惠劵,使用率高达28.57%,相比较而言非常成功,但是降低了客单价和利润

(2)接下来我们进行假设:

①假如下一次,我们取消5元的无门槛设置,能否改变客单价和利润被拉低的情况?

②50元和100元,虽然看起来金额高大上,但使用率太低,我们是否有保留大额优惠劵的必要?

③假如我们在取消无门槛优惠劵的情况下,能否维持28%的使用率?

(3)于是第二次优惠劵发放,我们根据假设做了以下工作:

①取消无门槛设置,目的为了避免客单价和利润降低。

②取消50元和100元优惠劵。

③在优惠劵创建的时候,取消了优惠劵推广的勾选。(当时我觉得这样领取的买家更精准,使用率会更高一些。)

2. 第二次优惠劵发放

(1)结合自身情况总结

①第二次优惠劵发放活动,的确我们的利润得到了很大提升。但优惠劵使用率降低了一倍以上,当我们做活动冲任务时,无门槛优惠劵能够提升买家使用热情。当然也会拉低利润和客单价,实际证明,鱼和熊掌不可兼得,需要我们二选一。

②优惠劵的领取数量大幅降低,除了活动力度的因素外。优惠劵推广的未勾选,是第二次优惠劵发放活动最大的败笔。(我错了,错得深刻)

3. 总结

经过两次优惠劵发放活动不同的尝试,我们虽然在第二次尝到了苦果,但在第三次,相信我们能够做得更好。

做电商,我们一定要勇于尝试,尝试不同的方法,记录不同的数据。

而最后,我们能够收获的——就是经验。

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全文总结:

记得上篇文章,我回复过一位派友:我的学习生涯数学一直是我的弱项。数据的统计和分析不难,难的是我们养成逻辑思维清晰的习惯。

以数据为依托,可以让我们的工作得心应手。明白我们能做什么,该做什么。

以数据反馈为收尾,可以让我们清晰的明白我们的工作是否达到预想的效果,并且是因为什么原因达到OR未达到,我们能够永远更上一层楼。

当我们不断积累源源不断的积累数据反馈给我们的经验,它会成为我们走向美好未来的基础。

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