你可能想象不到，她已经成为“带货”冠军——小黄鸭与她中奖时佩戴的发饰一模一样，有的商家一个月就卖出了3万多单，义乌小商铺市场有的商家早已卖断货。
电子商务凭借种类繁多、价格低廉、物流快递便捷等优势，已经成为人们生活和购物的主流方式。额外的特殊事件导致了消费者心理的改变，全球电子商务销售额持续增长。根据Statista的数据，2016年全球在线买家为16.6亿，2021年这一数字将达到21亿。
电商是一个天生有数据的行业。数据在电商平台上高速运行，也催生了很多电商信息平台，包括物流系统、供应链系统、流量分析平台等等。对于零售电商企业来说，要想在未来十年在电商领域取得成功，需要重点关注:与拥有越来越多权利的消费者建立深度联系，而了解消费者行为的唯一途径就是持续测量和分析数据。今天小易就来告诉大家如何做好电商的数据分析。
一、什么是电商分析？
电子商务的分析过程大致是从网店各方面获取数据，利用任何可能对销售产生影响的信息，了解当前消费者行为的趋势和变化，做出数据驱动的决策，增加更多的网上销售。电商会用整个用户路径相关的指标，从发现到获取、转化、留存、推荐。
2。做好电商数据分析有什么好处？
德勤数据显示，49%的受访者认为电子商务数据分析可以帮助他们做出更好的决策，16%的人表示电子商务数据分析可以推动关键的战略计划，10%的人表示电子商务数据分析改善了公司、客户和商业伙伴之间的关系。具体体现在以下几个方面:
1。帮助优化产品管理
(1)数据驱动的产品研发
现在的消费者比以前有了更多的选择权和控制权，选择太多导致期望值更高。作为门店，需要更快的提升竞争力，才能跟上加速增长的预期值。所以，通过数据创造出消费者喜欢和不喜欢的产品，并在产品开发的过程中运用这些知识，才是关键。
(2)优化产品结构
商店里出售的每个产品组合都有最好和最差的产品——这很正常。电商分析之所以不只是数字呈现，是因为它可以利用这些数据来分析哪些产品畅销，哪些产品不畅销。我们可以深入挖掘，找出一些产品永远卖不出去的原因，利用分析洞察优化产品组合。
(3)改善库存管理
一个商店的可持续性取决于它的库存管理有多好。知道产品在哪里，最合理的补货时间是什么时候，会省去你很多麻烦。此外，电商数据分析还可以帮助你预测和规划未来的库存，减少商品卖不出去造成的损失。
2。帮助改善用户体验
(1)收集用户行为数据
作为电商卖家，我们要把握消费者快速变化的喜好和期望，最好的办法就是收集用户行为数据，了解他们的需求、期望和痛点。如果你想与他们并驾齐驱，你必须采取以消费者为导向的态度。
(2)个性化产品推荐
在电子商务领域，“一刀切”在需求面前是行不通的。根据Epsilon的研究，当品牌提供个性化体验时，80%的消费者更有可能购买，90%的消费者表示他们发现个性化很有吸引力。在世界新规则中，个性化远不止是简单的分类定制，而是利用电商数据分析，可以预测消费者的个性化需求，提出相关的产品建议。
(3)参与用户体验
如今，客户体验是一种新的品牌货币。除了价格和质量，我们还需要提供有吸引力的用户体验来保持客户的兴趣。通过数据分析，我们可以看到客户在网站上花了多少时间，哪些功能吸引了他们的注意力，哪些方面可以改进，以创造独特、有趣、简单、无障碍的用户体验，满足客户不断变化的需求。
3。帮助提高产品销量
(1)交叉销售和追加销售
许多电子商务卖家经常低估交叉销售和向现有客户追加销售的力量。据《福布斯》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，一个公司65%的业务来自现有客户，所以利用电商数据进行重定向策略可能更有利可图空。
(2)广告费用回报率最大化
利用电子商务数据分析可以帮助你发现一个企业是否像一个漏桶，你可以做什么来最大化广告支出。与其把钱浪费在无效的广告上，不如专注于针对正确目标受众的广告。
三、如何做好电子商务的数据分析？
1。基于用户画像的需求洞察
用户画像是对用户信息的标注。通过收集用户的社交属性、消费习惯、偏好特征等维度的数据，刻画用户或产品的特征，并对这些特征进行分析统计，挖掘潜在的价值信息，从而抽象出用户信息的全貌。
首先，你需要创造用户对你品牌的认知，并把他们引到你的店门口。例如，通过宜信ABI，你可以看到网站访问者的人口统计信息，如年龄和性别。还有地理位置，兴趣，表现等数据。这些洞察可以帮助你做用户画像。
2。根据渠道数据分析用户来源
对于电商卖家来说，分析“访问量”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“量”和“付费转化率”，找出“付费转化率”较高的流量来源，并想办法提高，既能增加访问量，又能提高整体“付费转化率”。此时，数据分析工具可以提供不同渠道的性能概况，并给出目标转化率。
说到有机搜索，分析一些像搜索量、关键词排名这样的指标可以帮助你获得更多的洞察，比如广告预算花在哪里，如何让用户更容易搜索到你。
3。店内转化率数据分析
用户到店，我们要想办法把他们变成顾客，但是众所周知，并不是每个到店的用户都会点击“添加购物车”按钮。即使加入购物车后，你也可能会改变主意，离开网站。所以在这一步，我们可以用下面的电商转化指数来跟踪和优化网购体验:
(1)销售转化率——已经购买的用户占所有到店用户的比例
(2)平均订单价值——用户下单的平均金额
(3)废弃购物车率——未完成订单占所有已生成订单的比例
转化率表示进行购买的访客占总访客数的百分比，用特定时间段内进行交易的总人数除以总访客数得到。一次参观是顾客与我们店铺的一次独立互动，无论是三秒钟还是三个小时。
对于电商来说，转化率优化非常重要，通常需要花费大量的时间和精力。电商行业平均转化率为2%，业绩最好的店铺通常达到平均水平的两到三倍。亚马逊的转化率高达13%。这意味着，每100个逛商店的人，就有13个人会购买。这时，我们可以重点关注以下两个方面:
(1)购物行为-这可以告诉你用户在营销漏斗的每个阶段产生了多少访问量。从刚刚浏览过你的产品的用户，到加入购物车的用户，开始结账的用户，完成订单的用户。这个报告可以清楚地告诉你有多少用户已经转移到下一个阶段，并帮助你确定如何改善这个过程，以增加订单数量。
(2)支付行为-类似于购物行为的报告，但只关注结账和支付阶段。这份报告可以很容易地跟踪用户在支付阶段的行为，以及他们选择放弃购买的地方。
4。提高营销推广的投资回报率
对于店铺来说，现在流量已经进入存量时代，营销渠道分散复杂。卖家更需要在数字营销的基础上完善推广的RIO，通过数据分析加强线上营销的精准性，拓展新的线下营销场景，利用数据智能完成全场景、全环节的布局，实现高效转化和产品效率的结合。
在这里，宜信ABI可以从以下几个方面帮你衡量内外营销效果:
(1)内部营销报告——比如引导用户到不同区域的页面导航栏，我们可以根据数据查看内部推广的点击率、成交笔数、营收、每次内部推广点击后产生的成交笔数等等指标。
(2)订单优惠券报表-该报表提供订单优惠券与收入、交易量、订单平均值之间的关系分析。
(3)产品优惠券报告-与之前的报告类似，它将提供对产品优惠券和收入、买家数量以及每次购买产生的产品收入的分析。
(4)折扣代码报告-你可以清楚地看到合作伙伴/品牌大使/博主对你店铺销售的贡献。您还可以设置指标来跟踪相关收入、订单数量和平均订单价值。
5。产品数据分析
(1)产品数据分析
①整体分析:分为销售业绩和购物行为两部分。销售业绩包括每件商品带来的收入、至少购买过一次的用户数量、平均订单价格、数量、退款次数等等。购物行为，可以看到浏览过商品详情页并加入购物车的用户数量；或者浏览商品详情页后最终下单的人数。
这里还有一个重要的数据，即平均订单价值是指客户一次购买(一种或多种商品)的平均价值。毫无疑问，提高平均订单价值会增加销售额。平均订单价值通常是代表营收增长率的最直接指标之一，甚至比转化率优化更重要。如果我们在产品页面、购物车页面、结账后页面添加少量相关内容，可能会产生显著影响。
②购物行为分析-我们可以根据更多与商品相关的数据来分析用户的购物行为，比如商品浏览页面的访问次数、商品详情页的访问次数、购物车中添加/移除的商品、进入结算阶段的商品、购买人数等。
同样，这里主要关注一个数据，即客单价。“客单价”的提升主要依靠商品单价和相关销售额:首先，在相同流量下，尽可能将流量导向单价高、转化率高的商品，降低单价低、转化率低的商品的流量，直接提升销售额和客单价；其次，优化宝贝介绍、营销活动、满赠规则、客服演讲技巧等。，并从客户需求出发，尽量吸引客户购买更多宝贝。买的越多，客单价越高。
(2)销售数据分析
我们可以从后台数据分析中找到收入、税费、运费、退款金额、售出商品数量等信息。其中，销售总额以金额的形式呈现，是衡量我们网店经营状况最好的“整体主要指标”(OMM)之一，可以用来衡量业务的整体增长和发展趋势。
这个指标反映了几乎所有电商运营环节的效果——比如营销、流量积累、产品优化、产品迭代等等。只要我们的销售额逐月增长，就基本可以确定我们的策略是正确的。
需要注意的是，在跟踪总销售额的过程中存在潜在的陷阱，确保销售额的可持续长期增长对我们来说是最重要的。如果只关注短期效果，可能会误以为战略是正确的，反而不利于整体业务。但通常情况下，当我们以总销售额(总收入)作为核心指标时，基本不会出现错误。
6。用户留存数据分析
聪明的企业知道忠诚客户的价值。能够留住用户，才能给你带来长期的收入。永远记住，获取新用户比留住老用户要昂贵得多。研究表明，用户留存率提高5%，可以带来25%到95%的利润。以下是一些指标，可以帮助您更好地衡量用户保留率:
(1)购买频率
购买频率一般是指消费者在给定时间段(通常为一年)内的购买次数，用过去365天的总订单数除以同期客户数得到。增加购买频率并不容易，这涉及到站外的维护，比如客户购买商品后通过邮件、再营销、社交媒体等方式与客户建立关系。
(2)保持期
保持期是指客户保持活跃的平均时间长度。超过6至12个月没有再来购物的普通顾客通常被视为非活跃顾客。保留期或“客户寿命”可能难以计算。但本质上，它是对客户第一次购买和最后一次购买之间的时间的衡量，需要历史数据来计算这个数字。一般来说，一到三年是一个比较好的估算范围。
(3)客户生命周期价值
客户生命周期价值是平均订单价值、购买频率和保持期的乘积。举个例子，假设一个商店的平均购物金额是100美元，顾客平均每年购买5次，保持期为两年，那么你的顾客生命周期价值计算方法就是100美元x 5 x 2 = 1000美元。
当我们优化以上三个指标时，客户生命周期价值就会增加。
如上所述，流量和转化率是另外两个至关重要的指标，是形成完整优化策略的基础。在提升客户生命周期价值的时候，其实是在提升已经拥有的客户的价值；优化转化率可以增加客户数量；当吸引了更多的流量，实际上更多的人可以作为转化的基础。
(4)单次转换成本
单次转化成本是指获得一个新客户的成本。这可能是一个相对困难的指标，因为它需要我们监控所有营销活动中的数据(包括搜索引擎优化)。
计算单次转化成本的方法是用给定期间的营销总支出除以新订单总数。例如，如果一家公司在30天内花费1000美元进行营销，产生100个新客户，那么CPA就是10美元。如果我们的营销活动要盈利，我们的CPA必须低于客户生命周期价值，无论是常规的还是特殊的营销活动。
7。用户推荐数据的分析
对于卖家来说，我们需要识别哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，还会推荐给家人朋友。他们只是你的品牌大使。成功的电商会密切关注现阶段的指标，并及时做出反应。
(1)净推荐指数——衡量你的用户向他人推荐你的产品的意愿。这些有价值的见解将帮助您将用户分为三类:
(2)推广用户-他们是你最忠实的客户；
(3)被动用户——他们对你的产品相当满意，但不愿意推广；
(4)恶心的用户——他们不仅不想再买，还劝周围的人不要再买。
四。摘要
用户会选择把他们当人而不是数字的公司。电子商务分析的最终目的是收集数据，了解客户，优化产品和流程，以满足并超越用户的期望，最终帮助企业提高市场份额和核心竞争力。
