《电商数据分析与数据化运营》读书笔记

  1. 电商1.0时代:流量为王,买流量,打爆款(平台红利期)。2.0时代:数据化运营。3.0时代:内容营销
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  2. 渠道分析:打折促销完成销售额与常规零售的占比分析/利润分析
  3. 在什么时候,以什么形式、折扣,卖哪些商品
  4. 数据只能做到更合理,但不一定会更有效
  5. 数据报告完成步骤:
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  6. 电商说服逻辑:网站的页面设计要尽量满足用户的使用习惯,活动策划要戳中用户痛点或是利益点,广告投放要选择精准的用户群体,商品配发要符合用户的需求,数据分析报告,以提升销售为目标
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  3. 监测店铺运营状态:UV,转化率,客单价这三个指标
  4. 电商就是卖图片,90%图片,9%文案,1%咨询
  5. 卖是表达,买是认同
  6. 首页承载功能:“信任感” 、“流量梳理”、“利益点”
  7. 数据参考:数据表明,首页前三屏的流量会占整体流量的40%以上
  8. 对用户的购买路径进行研究,提升用户在每个页面跳转适合转化率,研究好必要的连带销售和促成成交手段。熟知店铺内的主要购买路径,并进行路径数据分析。当发现店铺的整体购买转化率连续走低时,可从中寻找原因和优化方法。
  9. 针对某个单品直通车的页面来源于去向进行数据分析,如某项数据指标不达标,便会考虑优化此单品的详情页。
  10. 销售中的运营成本一般包括:销售折损,销售退货,平台扣点,物流,推广费用。
  11. 从数据指标角度来评估运营能力时,需要避免使用单一指标来评估组织的运营能力,一般使用业绩达标率,业绩增长率,销售利润额三个指标来进行综合评估。
  12. 在考评市场推广能力时,一般会采用ROI,付费用户销售额,付费流量转化率三个指标
  13. 对于客服而言,有三个指标:一个是咨询转化率,就是在指定店铺咨询过的访客中,有多少人最终成交了;二是人效,是指经过咨询转化得到的业绩除以客服总人数的人均业绩,人效是体现客服团队贡献值的一个重要指标;三十服务质量,这是店铺dsr评分中的一项,主要受店铺号评数,差评数,投诉率等影响,是客服售后团队需要重点关注的指标
  14. 库存准确率,也就是盘点差异。所有实体零售行业的仓储都必须对盘点差异负责,这是仓储模块最基本的要求。
  15. 在数据分析中,我们一般把商品分析分为四大类:库存分析,配货需求与有效性分析,销售分析,退货分析。
  16. 【《电商数据分析与数据化运营》读书笔记】订单to 订单 退货率的计算方法,这种退货率往往是比较可信的。“订单to订单”退货率的计算方式是按订单号来统计退货的一种方式,即不管客户滞后多久退货,只是退货所关联的订单号是属于同一个月的,便将退货额统计出来,并处以此月销售额。“订单to订单”退货率又称AtoA退货率。
  17. 杜邦分析法(dupont analysis)是利用几种主要财务比率之间的关系来综合分析企业的财务状况。具体来说,它是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平,从财务角度评价企业绩效的一种经典方法
  18. 大促活动中的主推款会承接30%~50%的店铺流量
  19. 加购倍率=加购数/备货数,如果高于100%,则可视为预热良好,如果低于100%,则预热表现差。如果高于500%则是非常热销的产品
  20. 聚划算商品的平均折扣是6.5折
  21. 电商环境中,一般大促活动周期都在3天以上,因此,在经过第一天的流量测试后,迅速将商品的ABC分级表格分析结果提供给运营团队,可以帮助他们发现问题并及时调整商品运营策略,为业绩带来极大的推动作用。
  22. 关于‘活跃度’,每家公司都有不同的分类标准。一般的做法是,最近30天内有过消费的客户称为“活跃用户”,最近连续60天内没有消费记录的客户称为沉睡用户,最近连续90天内没有消费记录的用户称为即将流失客户。
  23. 数据参考:
    a. 在大促活动中向约5000名即将流失客户发送情怀短信以及高额优惠券,发现挽回率可达1.8%
    b. 在绝大多数电商商铺中,促销活动的销售占比达到了全店销售的50%-80%
    c. 从时段来看,全天大约共有三个时段为销售及流量的高峰期,分别是0点至2点,8点至9点,以及21点至23点。
  24. 优惠券设置方法:
    店铺的平均客单价代表了店铺目前用户群体的消费力水平,譬如某店铺的平均客单价为270元,那么,说明此店铺客群的消费力大致也是270元左右(一般是学生或者刚入职场的年轻人)。因此我可以把优惠券门槛设置为300元,这样便可以达到鼓励用户进行高客单消费的目的。促销期间,客单价肯定会比日常略低,因此可以根据活动商品的平均折扣,或者过去同类活动来预估。
  25. “平均客单价+搭配物件价格-可以承受的销售折损金额” 便是优惠券的面额档级。

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