淘宝数据分析的特点有哪些?(浅析淘宝数据分析的4大特点)


对于一个体量中等的淘宝电商而言,其数据分析的特点包括:

1、庞大的指标体系:

经营淘宝网的指标体系非常庞大,包括包括流量、转化率、客单价等。据不完全统计,指标达到200多,而且随着分析的细化和深入,还在不断增长。

2.分析目标务实且分散

淘宝网数据的分析目标非常务实但很分散。比如,做淘宝页面的装修,就是去分析什么主题、页面装修会带来更多的网销量。

3.分析工具讲究实用

简单的淘宝网数据分析工具目前还是以Excel为主,但是如果你的Excel工作表在一个月之内就可能突破10000条记录的话,这个时候建议你还是选用数据库产品(相信月记录一万条的销量足以买得起一个数据库了)。尽管在Excel和数据库之间可以进行数据转换,但是当Excel的数据量过大的时候,它的查询和计算的速度会明显下降。

4.以报表工具为客户提供业务支撑

很多大型淘宝电商都会有自己的CRM系统(客户关系管理),比如你想分析复购率(二次购买),可以从CRM中取出各用户最近一次的购买时间、购买的频率以及购买的金额大小,这三个因素大体就能分析出客户再次购买的概率。而如果我们需要拿到这些数据做自主分析(因为有些分析工具提供的分析维度有限),往往需要借助FineReport一类的报表工具来做数据分析支撑。

曾经在知乎上看过作者jiago王的专栏“撩撩数据吧”,关于各个指标的分析细致入微,很让人受启发,他是从业务角度和运营角度来分析的。

以下,我就有关数据分析方法论和可视化的角度来谈谈关于淘宝电商的数据分析。

刚刚第四点提过,关于二次购买率的分析,如果用下方(excel)制作的表来分析,是不是很头疼。

这里犯了两个错误,一是没有按照分析的目的,而是选错可视化表达方式

数据分析方法论:

分析复购率的目的是对产品对渠道做出调整。影响复购率的因素有哪些?商品质量、服务质量、物流体验等等,因此,我们的数据分析就应该是为了分析出,这几个因素是否在影响着销量,如何影响。

关于新老用户的复购率,明显老用户复购率大一些,那说明用户对产品的需求度没什么问题,需要进一步提高新用户的黏性,无论从服务,产品还是营销手段上都需要做针对调整。

可视化图表选择:

如果你的数据分析报告是要给领导看的,在制作数据可视化图表上绝不能大意。

现在除了用淘宝自带的数据分析工具、EXCEL,很多大型电商都甚至用一些BI工具来做可视化分析。因为

1、不仅淘宝有店铺,还有京东,苏宁易购,聚美优品,唯品会等等;

2、都有平台数据体量足够大,采用数据库甚至不止一个系统;

3、电商本身是一个企业而非小的经营者,从订单、库存到物流都形成一个完整的运营体系。

比如下方用FineBI做的人群特征分布分析

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