一、數據分析認知

大數據：樣本量大、數據種類多樣性、價值、高速。

1. 商務數據分析目的

（1）了解現狀
流量來源分析：多少流量，流量來自哪里。
客戶行為分析：多少客戶，具有哪些屬性。
（2）挖掘原因
轉化率分析：流量多，但訂單少；退貨和退款率高。
訂單漏洞分析：看的人多，買的人少。
（3）預測趨勢
營銷統計與預測：銷售額、客戶流失量、推廣費

二、數據分析流程

1. 明確目標
反映現狀、解決問題、期望效果、創造消費機會
2. 規劃框架
分析的整個流程、分析維度、所需的數據/時間段、數據分析所需的各環節、不同業務的具體數據
3. 數據獲取、篩選處理
來源：業務系統、網站、第三方平臺
篩選：完整、準確、一致

準確性、可比性、全面性
4. 數據分析
方法：定向性、檢驗性、探索性
可視化：
5. 總結評估
實現數據價值的橋梁

三、指標體系

1. 指標體系劃分

總體運營指標：

流量類：獨立訪客數（uv）、頁面訪問數（pv）、人均頁面訪問數（pv）
訂單產生效率指標：總訂單數量、訪問到下單轉化率
總體銷售業績指標：成交金額（GMV）、銷售金額、客單價
整體指標：銷售毛利、毛利率

網站流量類指標

流量規模指標：獨立訪客數（uv）、頁面訪問數（pv）
流量成本指標：訪客獲取成本
流量質量指標：跳出率、頁面訪問時長、人均頁面訪問數
會員類指標：注冊會員數、活躍會員數、活躍會員率、會員復購率、會員評價購買次數、會員回收率、會員留存率

銷售轉化指標

購物車指標：加入購物車次數、加購物車買家數、加購物車商品數；購物車支付轉化率
下單類指標：下單筆數、下單金額、下單買家數；瀏覽下單轉化率
支付類指標：支付金額、支付買家數、支付商品數；瀏覽支付買家轉化率、下單支付金額轉化率、下單支付買家轉化率、下單支付時長轉化率
交易類指標：交易成功訂單數/金額/買家數/商品數；交易失敗訂單數/金額/買家數/商家數；退款總訂單量/金額/退款率

客戶價值指標

客戶指標： 累計購買客戶數、客單價
新客戶指標： 新客戶數量、新客戶獲取成本、新客戶單價
老客戶指標： 消費頻率、最近一次購買時間、消費金額、重復購買率

商品及供應鏈指標

商品總數指標： SKU數、SPU數、在線SPU數
產品優勢性指標：獨家產品收入比重
品牌存量：品牌數、在線品牌數
上架：上架商品SKU數/SPU數/在線SPU數/商品數/在線商品數
首發：首發上架商品數/在線商品數

營銷活動指標

市場營銷活動指標： 新增訪問人數、新增注冊人數、總訪問數、訂單數量、下單轉化率、ROI
廣告投放指標： 新增訪問人數、新增注冊人數、總訪問數、訂單數量、uv訂單轉化率、廣告投資回報率

風險控制指標

買家評價指標： 評價數、評論上傳圖片數、評價率、好評率、差評率
投訴指標： 發起投訴數、撤銷投訴數、投訴率

市場競爭指標

市場份額指標： 市場占有率、市場擴大率、用戶份額
網站排名： 交易額排名、流量排名

2. 分析數據指標方法

流量增長因素：PC、APP

客單價增長因素： =人均購買件數*件單價

轉化率因素：詳情頁到達率、下單轉化率、支付成功率

3. 指標思路

先后順序的漏斗：入站uv、瀏覽商品詳情頁、提交訂單、支付成功；
參與深度漏斗：訪客數、登錄訪客數、點贊評論、原創

四、數據分析方法

大數據常見的分析方法有基礎統計方法、關聯規則方法、聚類方法、分類方法和回歸預測方法

1. 比較分析

靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，也叫橫向比較；
動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。

2. 交叉分析

分析兩個變量之間的關系

3. 趨勢分析

按時間發展的順序來進行預測，主要用于不規則性數據，也不考慮數據間的因果關系。
移動平均法、指數平滑法、季節分解法。

4. 多渠道歸因分析

對完成轉化時，各渠道貢獻進行分析

5. 綜合分析

權重

6. 漏斗圖分析

五、流量來源分析

店內流量：質量最高的，店鋪收藏、直接訪問、購物車、已買到的商品、寶貝收藏
站內流量：免費流量（搜索、首頁類目）、付費流量（鉆石展位）
站外流量：除了平臺以外的所有渠道，搜索行為、硬廣告、社會軟文轉化、社區互動工具、直接訪問

六、成交轉化率分析

達到店鋪產生購買行為的人數與所有到達店鋪人數的比率。

常用指標
call in轉化率=咨詢人數/訪客數
詢單轉化率=咨詢后支付人數/咨詢人數
靜默轉化率=直接拍下付款人數/訪客總數

影響轉化因素的分析
call in轉化率：網站頁面、銷量口碑、頁面設計、銷售；
詢單轉化率：售前咨詢、售中催付

七、網店商品分析

指標
庫存、銷售狀況、動銷率、出貨率、存銷率、產銷率、售罄率
銷售狀況分析：同環比趨勢、實際銷售與計劃的差距
價格帶：商品銷售價格上限與下限之間的范圍

網店商品結構：引流款、利潤款、活動款、形象款

八、網店客服服務分析

不同階段、不同客服團隊規模的績效考核組成要素相同：工作態度、工作能力、銷售業績

九、 行業數據分析

1. 行業生命周期分析法
利用行業周期分析方法需要分析的內容：
行業趨勢：權威報告、數據，各電商平臺數據
市場規模：阿里指數、貨源分析、熱門
買家情況分析：地域分布、熱搜地域、年齡段、性別
競爭對手分析：競爭對手銷量、收藏量、價格、客戶評價

方法
行業生命周期分析圖：初期、成長期、成熟期、衰退期；
國民經濟變動的密切程度分類：增長性行業、周期性行業、防御性行業、增長/周期性行業
經濟結構分析：
行業上下游關系： 行業相互需求
行業外部因素： 技術變動、政府政策

2. 波特五力模型分析法

行業形勢的衡量指標，企業的平均盈利空間
新進入者的威脅、替代品的威脅、供方的議價能力、買方的議價能力、競爭對手的競爭能力

十、 客戶行為分析

1. 分析客戶的價值度

客戶的忠誠度：最近購買商品的種類、最近購買的時間（R）、購買的頻率(F)
客戶的消費能力：平均每次交易額(M)、單次最高交易額
RFM客戶分類： 求取總體平均值，再分別判斷是大于還是小于總體平均值，據此分類：
重要保持客戶：最具忠誠度、最有購買力、最活躍
重要發展客戶：活躍度高但購買頻次低
重要保持客戶：
重要挽留客戶：
。。。

2.客戶分析的主要內容

客戶價值分析
用戶畫像分析：標簽的集合
客戶留存分析

十一、 訂單漏斗分析

1. 漏斗模型的原理

成交轉化率：全店的銷售額=成交人數*客單價
成交人數=訪客數 * 全店的成交轉化率

流程示意圖：商品瀏覽頁—>加入購物車—>提交訂單—>支付完成—>完成交易

商品瀏覽：頁面瀏覽量PV、貢獻用戶數、日均流量、人均訪問數、平均停留時間、平均訪問頁數
加購物車：加入購物車買家數、加入購物車次數、加入購物車商品數、加入購物車時間節點
提交訂單： 提交訂單金額、提交訂單商品數、提交訂單買家數、加入購物車后的下單轉化率
支付： 支付金額、支付買家數、支付商品數、支付買家轉化率/支付金額轉化率/各訂單支付時長分析
完成交易： 交易成功（訂單數、商品數、買家數、金額）、交易失敗、退款統計。

2. 訂單漏斗模型的目標

使潛在的需求客戶達到實際購買消費的目的，發現達不到指標的環節

十二、 店鋪優化方案實施與效果評估

1. 店鋪運營評估

流量：直接決定網店市場份額
轉化率：一般1%
客單價：
返單率：回頭率
推廣ROI：不能一味求短期效果
活躍用戶：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的商务数据分析与应用学习笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。