电商怎么做数据分析的(电商怎么做数据分析报告)

文章来源:硬核运营圈

互联网数据分析是一项运营必备的底层技能,今天给大家分享下数据分析入门的一些技巧和方法。

01

什么是数据分析?

不是把数据全部汇总出来,就叫数据分析,这种汇总过程充其量叫做数据采集。

数据分析,应该是围绕着具体的业务目标,去利用各种分析工具和方法,对已清洗的数据进行各维度或者成体系的分析,提炼出有价值的观点,形成有效结论。

举一个最简单的例子:

GMV = 用户订单数 * 客单价

那如果想要提升GMV总额,就有两个关键提升指标,要么提升“用户订单数”,要么提升“客单价”。

然后在一个预估区间内不断尝试,最终达到总额最高。

这也就带出了另一个关键问题:

02

为什么做数据分析?

数据分析的作用体现在哪?

数据分析是个环。这个环不断帮助业务完成决策提升:

→通过观察数据

→了解到当前的业务状态

→然后通过目前的数据情况预测将来一段时间的业务变化情况

→最后通过数据趋势想办法调整不足的地方,发挥优势

→继续观察调整后的数据情况电商怎么做数据分析的(电商怎么做数据分析报告)

再举一个简单的例子:

你负责一款电商APP的商品运营,最近做了一个活动,改版了主页商品的展示逻辑,新增了几个促销活动卡片跳转到促销商品。你想评估这个活动做的如何。

这个场景下,主要的数据核心指标有两个:

①、改版后点击活动卡片的点击率;

②、点击进入活动卡片用户的付费转化率;

那么你在评估活动成功与否时,主要做活动前后的以下数据对比:

①、改版前后的卡片点击率对比;

②、改版前后的商品转化率对比;

当然这只是一个简单场景的举例,实际的电商活动数据分析要比这个逻辑复杂得多。

从这个简单的例子出发,你需要了解到:

数据分析也是区分等级的。

· 入门级的分析:

理解各项数据指标的定义,进行简单的数据维度分析,并找出数据中的问题,及时复盘提建议;

· 进阶级的分析:

能够根据不同的业务数据需求,选择不同的分析维度,对数据进行进一步的挖掘,发现长期持续的规律性,为业务的实际运转提供优化建议;

· 骨灰级的分析:

能够参与到业务规划中,构建一整套数据分析体系、罗盘、看板。从不同角度获取到对市场和竞品的数据分析,并且结合自身业务逻辑,对整体业务的下一步方向,给出合理化建议。

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如何进行数据分析?

前提假设:

负责数据分析的人员懂得业务的流转逻辑。

如果是运营人员本身要做数据分析,那就没有这个顾虑了。

如果是要提交数据分析需求给到数分从业人员,那么务必说清楚/了解到整体业务的运转逻辑。

1、数据分析的前提:

①、有数据可分析

如果整体业务建设前期,根本没有考虑到数据埋点的问题,那么肯定就没办法获取到数据。

比如网站分析无法获取到浏览量、点击率;

APP分析无法获取到DAU、付费人数;那也就无从谈起数据分析了。

不过绝大部分业务,即便自身没有搭建数据后台体系,也一定会依赖第三方软件获取一些数据。

②、数据整理

如果在整理过程中发现数据有很大的异常,比如空值过多、波动太大,就要及时联系开发人员,询问下是否是系统故障或者人为因素。在数据清洗时就要删除掉异常值。

2、数据分析指标:

不同的业务逻辑,对于分析指标的要求也是不同的。

  • 比如网站,通常分析指标包含:

    • PV、UV、点击率、转化率、网页停留时间、跳出率等

  • 比如活动,通过分析指标包含:

    • 活动参与人数、活动点击率、页面跳转率、活动转化率、活动ROI

  • 比如私域流量,对用户进行分析,指标通常包含:

    • 新增用户、留存用户、活跃用户、付费用户、流失用户等

3、数据分析体系搭建:

当你进行了数据的整理、了解到业务的分析指标和定义后,就可以开始搭建数据分析的体系。

我以几个全面的数据分析体系的拆解,来教你一套数据分析的方法。

基本逻辑:金字塔原理。也叫做结构化思维。

①、我们先以开头的GMV计算体系来拆解下

GMV = 用户数 * 订单量 * 商品价格电商怎么做数据分析的(电商怎么做数据分析报告)

你就可以针对大的业务维度,去细分出更多的单个指标,然后根据业务的需求分析出不同指标下的数据影响程度。

②、再比如我要分析一款APP内的产品转化率

那就是一级级的漏斗转化率电商怎么做数据分析的(电商怎么做数据分析报告)

另外,不同的产品类型或者业务不同阶段,对于数据核心指标的关注情况也是不同的。

比如电商类产品,主要看GMV、毛利率等核心一级指标;看流量、转化率、客单价等核心二级指标;

比如工具类产品,主要看活跃用户数等核心一级指标;看新增流量、激活率、老用户留存率等二级指标;

……

另外,我认为做数据分析的同学,一定要掌握这个业务增长八卦模型图

如果你和我一样,认为数据是服务于“业务更好的发展”,那么首先,你需要知道用户全生命周期模型,知道该在业务的哪个阶段去重点关注哪些场景。

增长八卦图就可以很好地帮助你梳理出用户行为理论:

认知→接触→使用→首单→复购→习惯→分享→流失电商怎么做数据分析的(电商怎么做数据分析报告)

当然,还有很多大牛会推荐你使用5W2H分析法。也是不错的选择:

  • What

    • 产品提供什么服务?用户的核心需求是什么?

  • Who

    • 谁是目标用户?用户有什么特点?

  • Where

    • 用户一般在什么场景使用产品?用户主要分布在哪里?

  • When

    • 用户在什么时候使用产品?

  • Why

    • 用户为什么要使用产品?产品有什么地方吸引用户?

  • How

    • 用户如何使用产品?用户的使用路径是什么?

  • How much

    • 用户在产品上花费了多少钱或多少时间?

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如何做数据分析报告

所有的分析结果,都应该形成落地的文字说明。

通过可视化的图表和文字结论,来反映业务的现状和问题、分析研究原因、得出结论、提出解决方案。

1、通常我们要做的是两种报告:

基础日报/周报、竞品分析报告

①、基础数据报告(日报/周报)

  • 列出重点关注的数据指标

  • 列出波动异常的数据,说明原因

  • 列出近期将会持续关注的重点动作改善

②、竞品分析报告

  • 通过对比自身业务和竞品数据的同比和环比,找出业务的问题和机会点

  • 注明当前重点项目的进展和问题情况

  • 总结成败得失,给出具体的业务发展建议

2、报告呈现方式:

  • 讲明业务或活动的背景和目的

  • 说明取数的时间和逻辑,如果是采用第三方的数据,要注明数据来源

  • 不要出现逻辑的错误,比如数据呈现和结论互相矛盾

  • 你的结论,一定是基于报告中呈现的数据分析得出的,避免主观猜测

  • 一图胜前言

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