电商客户运营攻略:人人都可以做数据营销(基础篇)

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筛选条件:付款日期距今日分别为:0~100;100~100;100~90;90~120

思考方向:

基础3 各商品复购分析 ——运营的锅还是商品的锅?

基础5 各个生命层级的会员商品排 —— 客户“挂”在哪个商品上

纵轴维度:总购买次数(1/2/3/4/5/6/7) 

在数据驱动精准运营趋势下,做电商的已经 点数据分析为何么行呢?不论你在哪个岗位,都都要透过数据,去真正客观地了解业务现状、了解市场、了解对手,更了解另一方。今天,网聚宝数据分析师给朋友分享几种常用的数据分析思维妙招和应用场景,希望都都要给到各位电商运营同学或多或少启发,通过数据洞察,找到适合的符合自身店铺特点的运营妙招。后续,朋友也会陆续分享更多洞察数据的妙招。

哪几个数据让朋友可不都可以洞察客户的商品偏好。哪几个商品适合新客?哪几个商品向第2次进店客户推荐转化更高?哪几个商品是常客们的心头好?从而调整店铺商品陈列布局,调整对不同人群的营销及推荐策略。

横轴(时间维度):付款日期 2015.12-2017.2期间

对比维度:类目

思考方向:

基础1 新老客占比分析 ——你的流量还好吗?

思考方向:

时间维度:2014.1.1-2017.2.1

分析哪几个数据朋友发现:2015.12-2016.1老客户数量在增长,新客数量下降。那为哪几个会跳出已经 我的情况表呢?

横轴维度:会员数(百分比)

纵轴维度:总购买次数(1/2/3/4/5/6/7) 

时间维度:2014.1.1-2017.2.1

思考方向:

思考方向:

纵轴(会员量):会员数 

横轴维度:商品名称

时间维度:2016-11-11~2016-11-11

对比维度:

横轴维度:会员数(百分比)、付款金额 求和(百分比)

纵轴维度:会员数(百分比)

纵轴维度:会员数(百分比)

基础4 会员商品排行购买次数对比——哪几个商品是常客们的心头好?

作者:网聚宝分析师

地处不同活跃度的客户,已经 买哪几个商品?比如沉睡客户,朋友的最后付款时间正好地处双十一前,也已经 我购买了哪几个商品后,双十一都越来越 唤醒朋友,那是已经 哪几个商品意味着 朋友流失?

从数据中都都要看出,购买1次的新客的会员量占比63.79%,朋友的付款金额占比86%,新客的人均贡献>老客户。那为哪几个会跳出或多或少情况表?或多或少数据走势是好?还是坏呢?

对比维度:总购买次数(1次/2次/3次/4次以上)

洞察发现,购买商品A的新客户,二次回店购买率>购买商品B和C的新客户。不同的类目回购率不同。但类似的类目为何让有较大差异,意味着 是哪几个?是为何让产品五种社会形态造成的?还是运营策略方面意味着 的?

基础2 会员复购率分析 ——你的老客给力吗?

横轴维度:商品名称

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