常見的B2C網站運營核心數據分析
現在很多人都在做B2C,然而,做B2C到底有什麼技巧,我們有都需要分析哪些數據,哪些數據對於我們來説是有效的,哪些是無效的,這些問題也許一直都是大家很糾結 的問題,下面我們一起來探討下常見的B2C網站運營核心數據分析。 我們需要分析的數據分六部分:即日常性數據,這是基礎和每週的數據分析,這是核心和一些其他數據分析。這些是網絡營銷策略必不可少的環節。
第一項:日常性數據(基礎)
流量相關數據: IP 、 PV 、在線時間、跳出率、新用户比例;
訂單相關數據:總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、 毛利率;
轉化率相關:下單轉化率、付款轉化率。
簡要説明:因為我們已經實現基礎的 WEB 版數據分析系統(有些公司用進銷存軟 件),所以常規性的銷售額、利潤、利潤率,都是可以通過系統實現的。因 為 直接與商城後台對接,庫存管理都已經做進去了,分析數據時候,後台的原始數 據都有,設定好各項公式,想要的結果都出來了,這樣實現比用軟件效率更好, 且 可以根據各自的需求靈活開發。
由於會出現用户今日下單,明日付款,所以訂單有效率、銷售額、轉化率、客單 價會動態變化,靠 EXCEL 基本是做不來,所以靈活對接系統非常重要,如果沒有, 也可以參考這方面的需求去開發。
第二項:每週數據分析(核心)
用户下單和付款不一定會在同一天完成,但一週的數據相對是精準的,所以我們 把每週數據作為比對的參考對象,主要的用途在於,比對上週與上上週數據間 的 差別,運營做了某方面的'工作,產品做出了某種調整,相對應的數據也會有一定 的變化,如果沒有提高,説明方法有問題或者本身的問題並在與此。
網站使用率: IP 、 PV 、平均瀏覽頁數、在線時間、跳出率、回訪者比率、訪問深 度比率、訪問時間比率;
這是最基本的,每項數據提高都不容易,這意味着要不斷改進每一個發現問題的 細節,不斷去完善購物體驗。來説明下重要的數據指標:
跳出率:跳出率高絕不是好事,但跳出的問題在哪裏才是關鍵。我的經驗,在一 些推廣活動或投放大媒體廣告時,跳出率都會很高,跳出率高可能意味着人羣 不 精準,或者廣告訴求與訪問內容有巨大的差別,或者本身的訪問頁面有問題。 本文出自:
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