零售O2O该如何做数据分析

来源:36大数据  
2014/10/24 9:11:44
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。

本文关键字: 零售 O2O 数据分析
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。
 
有哪些数据?
 
线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。
 
线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。
 
ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品价格变化、SKU数量变化、周转率、退货率、品类销售占比、会员注册量、注册会员转化率等。
 
客服回访问卷投诉数据主要包含:投诉分类、UI印象、品类印象、价格印象、网站功能印象、物流体验印象、售后印象等。
 
以上数据相互关联,比如分析促销活动效果时,需要分析访问量的变化,注册下单转化率的变化,促销商品和正常商品销量的变化。
 
怎么分析数据?
 
有的公司成立专门的数据分析部门,数据部门不仅提供数据,还要完成数据分析工作。这种工作方式,虽然基础数据准确,但分析结果可能有较大偏差。因为数据分析人员不熟悉业务,对各种信息的了解也不如市场部和运营部等业务部门。
 
比如,某个品类销售占比突然降低,这可能是因为市场部推广方式的改变,也可能是遇到季节因素。如果数据分析人员不了解这些信息,则可能简单的判断成顾客不欢迎这类商品,并且做出建议商品部门降低这类商品占比的决定。
 
更合理的数据分析方式是,由数据专员提供基础数据,由相关部门骨干人员共同分析,比如转化率降低,应该由市场部、运营部、商品部共同分析,得出是由哪些方面的因素造成的。
 
对于新项目而言,可以引入目标分析法,目标分析法是以分析“新客引入成本”和“忠实顾客转化率”为核心,设定合理目标,以此判断商业模式是否可行。
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责编:李玉琴
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