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O2O商城系統的數據分析

2014-11-27|HiShop
導讀O2O這個詞,大家應該都不會陌生吧,實下最火爆的一種商業模式。但是如果說O2O商城系統又有多少人知道呢?O2O商城新系統的數據統計又有多少人會呢?...

  O2O這個詞,大家應該都不會陌生吧,實下最火爆的一種商業模式。但是如果說O2O商城系統又有多少人知道呢?O2O商城新系統的數據統計又有多少人會呢?下面我們就來談談O2O商城系統數據統計:

 

  首先,O2O商城系統需要掌握的有哪些數據?

 

  線上平臺的數據來源有網站統計工具、客服回訪問卷投訴等。線上數據主要包含:訪問量(IP UV PV)、平均瀏覽時長(瀏覽量)、新UV比例、跳出率、轉化率(注冊、訂單、支付)、流量來源(搜索、直接、連接、地區、推廣)、網頁打開時間、網站熱點、搜索分析等。

 

  客服回訪問卷投訴數據主要包含:投訴分類、UI印象、品類印象、價格印象、網站功能印象、物流體驗印象、售后印象等。

 

  以上數據相互關聯,比如分析促銷活動效果時,需要分析訪問量的變化,注冊下單轉化率的變化,促銷商品和正常商品銷量的變化。

 

  其次,O2O商城系統怎么分析數據?

 

  有的企業成立專門的數據分析部門,數據部門不僅提供數據,還要完成數據分析工作。這種工作方式,雖然基礎數據準確,但分析結果可能有較大偏差。因為數據分析人員不熟悉業務,對各種信息的了解也不如市場部和運營部等業務部門。

 

  比如,某個品類銷售占比突然降低,這可能是因為市場部推廣方式的改變,也可能是遇到季節因素。如果數據分析人員不了解這些信息,則可能簡單的判斷成顧客不歡迎這類商品,并且做出建議商品部門降低這類商品占比的決定。

 

  更合理的數據分析方式是,由數據專員提供基礎數據,由相關部門骨干人員共同分析,比如轉化率降低,應該由市場部、運營部、商品部共同分析,得出是由哪些方面的因素造成的。對于新項目而言,可以引入目標分析法,目標分析法是以分析“新客引入成本”和“忠實顧客轉化率”為核心,設定合理目標,以此判斷商業模式是否可行。

 

  通過數據分析可知當新客引入成本大于50元,忠實顧客轉化率低于30%時,項目不能達到目標。如果目標和實際業績數據相差不多,可以通過優化內功改善業績,如果數據相差太大,則說明商業模式可能不可行,應該早點調整商業模式,并在試錯過程中重復以上數據分析步驟。

 

  最重要的數據,小編認為是流量引入成本,新客引入成本,忠實顧客轉化率。流量引入成本數據主要考核市場部,新客引入成本數據由市場部、運營部、商品部共同負責,忠實顧客轉化率主要由運營部和商品部負責。

 

  對與做運營的來說,不管你是運營O2O商城系統,還是平臺或者是網站,都是用數據來說話,光會統計數據是不夠的,還要學會的是分析這些數據,從數據中看到問題。

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