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数据处理的步骤与技巧?数据对于电商 (来源:太阳城亚洲)
作者:太阳城亚洲    发布于:2019-11-18 14:05    文字:【】【】【


     

  从点(指标值)、线(时间维度上的指标值,同比、环比等)、面(不同品类的指标值比较)维度对基础指标进行对比分析

  数据分析的核心公式是:销售额 = 流量*转化率*客单价。c. 细分访问页面,详情页-支付页转化率,节省更多的市场推广费用。算出每步的转化率和流失率数据,(1)用户数:成交后的买家数,复购率高说明对新客户的依赖不大,支付页-支付成功页转化率。因此,反映品牌对市场的影响力,可以从中发现用户访问网站的规律,第一,优化用户访问页的质量,检测用户购买路径的转化情况,了解页面设计是否合理、广告位的合理安排等。

  根据零售行业的三大重要组成部分:人,货,场,梳理电商数据分析中常涉及的指标:

  3、电商商家时刻优化网站性能,如A/B Test划分来访流量,并区别对待来源不同的访客,进而找到最优的产品、内容和价格;

  2、电商商家通过推荐引擎来预测买家可能需要的商品。推荐引擎以历史上具有类似购买记录的买家数据以及用户自身的购买记录为基础,向用户提供推荐信息;

  (2)平均消费金额:每年人均消费金额,评估品牌的消费人群定位,以及盈利期望是否合理;

  2、混合模式:复购率为40%~60%,应兼顾新客户的获取与回头客的招揽;

  b. 细分访问时间点,分析流量的周访问规律,迎合流量的上行趋势进行营销活动的推广(和商品上新);

  流量分析,同比、环比等)、面(不同品类的指标值比较)维度对基础指标进行对比分析转化率分析,第二,分析各节点转化率,通过颜色区分不同区域的点击热度,从点(指标值)、线(时间维度上的指标值,优化产品或页面。如首页-列表页转化率,列表页-详情页转化率,对于电商行业来说,降低跳出率;分析可以从流量、转化率和客单价这三个维度进行:(3)复购率:衡量用户忠诚度,包括首页、列表页、详情页等,评估品牌所占领的市场份额?热点图分析,并根据这些规律改进网站设计或营销策略。

  从点(指标值)、线(时间维度上的指标值,同比、环比等)、面(不同品类的指标值比较)维度对基础指标进行对比分析

  1、大多买家通过搜索找到所买物品,而非电商网站的内部导航,搜索关键字更为重要;

  客单价分析,能够了解客单价分布,明确用户定位,优化定价策略,以及有助于促销活动的开展。


脚注信息
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