引言

一名優秀數據分析師的‘好苗子’的判斷有三個:有數據邏輯、有結構化思維、有商業認知能力。

第1章 建立電商運營的“上帝視角”

第1課 服裝與電商發展近史

縱觀最近十幾年，國內服飾的電商發展可以分為四大階段：

????a) 第一階段:2000年~2006年，文藝風、復古風、設計師品牌等小眾 風格的春天。

????b) 第二階段:2006年~2009年，國外大牌ZARA等進入國內，并開始 渠道布局。

????c) 第三階段:2009年~2012年，快時尚品牌UNIQLO等進入快速發展期。

????d) 第四階段:2013年~2016年，潮牌、融合科技感的運動品牌這類宣傳自我個性的品牌興起。

服裝行業最重要的特點是周期——服裝的生命周期、風格的生命周期，就連時尚趨勢也是有生命周期的。理解了‘周期’的概念后，我們的數據分析就會在宏觀層面更具指向性。

國內的電商起步很早，最早的歷史可以追溯到1999年易趣網的成立。但是業內一般將2003年淘寶網的成立，稱為電商發展的元年。從2003年至2016年，我 個人將電商歸類為三個發展階段。

a) 第一階段:2003年~2007年電商1.0時代[流量為王]

淘寶網于2003年成立;京東于2004年從線下轉型為線上，并于2007年正式更名為京東商城。在這一階段，電商處于C2C的時代，主要以草根賣家為主，運營方式也以刷單、打爆款、砸推廣這樣簡單粗暴的手段為主。

b) 第二階段:2008年~2013年電商2.0時代[數據化運營]

2008年，以淘寶商城與唯品會的成立為標志，電商正式跨入2.0時代——B2C時代。電商的運營逐漸趨向規范 化和體系化。天貓平臺也在“正規軍”商家的逆向驅動下，認真鉆研服裝行業的獨有周期特性，并且完善和規范了一系列的運營體系。如在4月開啟連衣裙節，5月開啟T恤節，9月開啟風衣節等，而最具標志性的，則是在雙11和雙12開啟的年終大促。這兩期大促為所有服飾商家提供了一年兩個大季節庫存清洗的絕好時機。

c) 第三階段:2014年~2016年電商3.0時代[內容營銷]

從2014年開始，由于平臺流量增長緩慢、頭部與腰部商家集中等綜合原因，天貓開始提出“內容營銷”的口號，并且結合視頻直播、VR技術、網紅號召等多種形式，為電商賣家打開新的營銷思路，以便在流量穩定的情況下，提升商家的成交轉化率。

第2課 數據分析不是“造火箭”

? 什么是電商數據分析師

電商數據分析師，就是利用一些專業的數據工作與邏輯思維，從數據層面為電商店鋪提供某些參考意見與支持。

再具體一點，數據分析師是把‘運營、數據、工具’這三種能力綜合運用，為電商店鋪運營解決某一具體問題的職業。

一名合格的數據分析師必須有這三方面的能力:懂運營業務、有結構化思維、精通一兩門數據工具。

? 數據分析的四大步驟

要完成一份數據報告，通常我們要經過這些步驟：

????a) 明確目的:做任何數據分析之前，我們必須先了解本次數據分析的目的是什么。是診斷，還是預測，或者是總結?

????b) 構思結構/邏輯:針對本次分析的目的，我們需要從哪些角度來 構建數據分析邏輯?用線性式的因果邏輯，還是用分布式相關邏輯?

????c) 開始分析:確定了報表的說服邏輯之后，本次分析需要用到哪些維度的數據?取值范圍與口徑是怎樣的?這些數據能夠得出什么樣的結論?這些問題都需要在數據分析過程中考慮，最重要的是，對每次整理好的數據都要進行結論驗證。

????d) 制作/美化報告:對整理好的數據進行取舍，按報表的說服邏輯排序，并編寫相關文字觀點;報告的最終目的是讓讀者接受你的觀點，而不是僅僅把報告發送給對方，并寫上“請閱”兩個字。所以，適當的美化，讓報告更具有可讀性，是非常有必要的。

第3課 電商運營就是“開飛機”

? 電商的本質是零售

電商是平臺，是因為它充斥著各種必須遵守的平臺規則；

電商是渠道，因為它給品牌帶來了在網上交易的新機會；

電商=零售，零售=成交。

所以，在數據分析之前，我們首先便要記住:所有的數據分析，都要以輔助運營、提升業績為目標。

? 一個公式，三個指標

UV*轉化率*客單價=銷售額

UV就是訪客，轉化率就是買單人數與訪客的比值。這個公式是所有電商數據分析的基礎!

這個公式的具體應用，如：

1.監測店鋪運營狀態

2.制作年度運營目標

? 一個飛機模型

如果把我們事業部看成是一架飛機，那么，

????a) 運營部是駕駛員，他們負責根據外部(電商平臺)的氣候變化情況與飛機自身 (企業內部)的健康狀態進行匹配，選擇最適合的飛行高度與飛機路線。

????b) 商品部與市場部則是兩個機翼，負責事業部在飛行過程中的方向選擇。如果商品備貨過重，則飛機會向右側傾斜;如果市場推廣費過高，則飛機會向左側傾斜。

????c) 設計部是尾翼，負責飛機在飛行過程中的平衡，仔細想想，如果品牌的風格不穩定，是不是品牌就會陷入左右搖擺、飄忽不定的局面?

????d) 客服部，不就是負責在 機艙內照顧好已經登機的客人嗎?

????e) 商業智能部應該是飛行指揮塔。飛行指揮塔負責隨時監測飛機內部的各項飛行指標。商業智能部也要隨時監測企業經營過程中的一切指標，包括商品、流量、銷售額、利潤等，并且還要監測外部的行業情報、競爭對手情報，然后針對這些數據進行分析，提交可供決策人員參考的運營分析報告。

第4課 在正確的渠道賣正確的貨

? 渠道就是“機關槍”

1)天貓的新舊商品銷售為7:3，就是說天貓是一個以新品為主的銷售渠道(就是剛才所說的機關槍的特性)。

2)在新品中，天貓有一半銷售是以接近正價，也就是大于8折的價格銷售出去的。證明這家店鋪的新品很被消費者所接受，因此判斷，品牌調性與平臺屬性契合度比較高。

3)需要注意的是，這家店鋪的新品銷售中，退貨率接近35%，這意味著這家店鋪每賣10件新品，其中有4件可能被退回，我暫時還不能判斷這個退貨率與行業比較是不是正常，不過我個人感覺有點太高了。”

1)京東的商品新舊比接近6∶4，也算是以新品為主的銷售渠道。

2)不過有些不同的是，京東的新品中，以6~7折商品銷售為主，6~7折的商品應該是處于商品生命周期末端的產品。所以，這個數據說明對于服裝正價新品的消費力，京東不如天貓，也就是說，天貓以正價新品為主，京東以打折新品為主。

3)京東的退貨率約在25%左右，這一點遠遠低于天貓的35%。證明在同一單成交記錄中，京東的經營成本要小于天貓。因為每一筆退貨都會給品牌商帶來售后、物流上的經營成本。

1)在唯品會中，新品的銷售貢獻不到10%，也就是說，唯品會是幾乎完全以舊貨為主的銷售渠道。

2)在舊貨中，唯品會的主銷折扣帶在3~5折，幾乎占了總銷售額的一半。3~5折的商品有什么特性?它們幾乎是以微利的方式清倉出貨的，對吧。所以，唯品會為需要清倉的商品提供了一個較好的銷售渠道。

3)即使是清倉，品牌也不能不賺錢。所以，我們看到，在舊貨中，還有40%的銷售業績來自于舊品6~7折的貨。舊品賣到6~7折，自然可以給品牌提供足夠的利潤空間了。可是有個問題，這些貨同樣是舊品，為什么它們能夠賣到6~7折呢?這是從舊品中精細挑選出來的比較應季的款式。

4)用商品運營的專業術語來講，6~7折是盈利款，而3~5折是走量款。盈利款與走量款的銷售占比能夠達到4∶5，這是品牌與唯品會平臺之間達成共識的結果。簡單來說，品牌方與唯品會平臺的共同目標，就是“唯品會既讓品牌達到清倉甩貨的目的，又能保證品牌賺錢”。這就是唯品會的屬性。

首先，天貓渠道是一個適合新品銷售的渠道，并且它的正價新品消化能力也很不錯，所以，我們可以將新品的商品重點向天貓渠道傾斜;其次，京東渠道就顯得比較均衡了，它的新舊貨占比接近5∶5，而且京東的新品銷售集中在6折左右，說明京東平臺的新品銷售利潤率并沒有天貓渠道高，而且京東的舊品銷售也可以占到50%的銷售，說明京東同時也承擔了一部分庫存清理的功能;最后，唯品會的特征是最明顯的，它本身就定位于一個專門做特賣的網站，所以我們往上面鋪的貨也幾乎都是舊貨，而且是超低折扣的舊貨。

第5課 圖解渠道的運營節奏

? 認識服裝行業的周期

任何一個產品在其銷售過程中，都會經歷‘介入—成長—成熟—衰退’四個階段。

在包括服裝在內的零售行業中，幾乎所有公司的零售策略、運營節奏都是根據產品生命周期來制定的。

? 天貓的運營節奏

天貓年度營銷活動節奏

1)SS級是指天貓平臺方策劃的最大型營銷活動。這其中包括雙11、雙12等重磅活動，也包括“春上新”“春清倉”之類的服裝生命周期相 關的主題活動。

2)S級是天貓平臺特意留出來的一些可供品牌合作的空白活動檔期，如××品牌日、品牌周年慶等活動。S級活動一般會配備品牌團資源，天貓也會從各個渠道優先將資源分配給正在做品牌合作的商家。

3)A級活動是天貓平臺方根據不同風格的品牌主動策劃和包裝的不同主題的活動。如“就是在mall買”是一場針對線上線下同款的O2O主題的品牌活動，“獨愛設計師”是為了凸顯設計師品牌的主題活動。

4)B級活動是天貓平臺根據不同服裝品類而主動策劃和包裝的一系列活動。如“連衣裙節”“T恤節”等。

? 京東的運營節奏

京東年度營銷節奏

1)京東的活動分為三大級別，這個與天貓的四大級別的劃分邏輯類似，這里就不再詳細描述了。

2)京東的營銷活動有個特點，就是重要活動是呈現“一頭一尾盆地狀”策劃的。比如“雙11”之后，緊跟著會出現一個“雙11返場”的活動，而“圣誕活動”也是“雙12”的返場活動。這樣策劃的結果，就會使商家呈現出“兩頭高，中間低”的盆地式銷售趨勢。而天貓則是“倒三角形”式的銷售趨勢。這個區別呈現出來的特征是，天貓的活動流量是有計劃地爆發式分配給商家的;而京東的活動流量是按計劃均分式分配給商家的。

3)京東營銷活動節奏的另一個特點是，沒有像天貓一樣，留給商家明顯的“品牌合作”機會。

第6課 建立店鋪的說服邏輯與購買路徑

? 電商的說服邏輯

電商店鋪又是怎樣來說服用戶成交的呢?

1.電商靠的是視覺呈現

1)90%的圖片: 電商店鋪幾乎都是由圖片構成，如POP、banner、 產品列表圖，詳情頁的產品大圖、模特試穿圖、細節圖、禮品圖、優惠券圖等。

2)9%的文案: 文案是圖片的點睛之筆，好的文案可以瞬間擊中顧客內心的痛點、笑點，或者利益點。

3)1%的咨詢: 現在電商店鋪的咨詢率已經越來越低了。除非是對品牌有真愛，否則用戶寧愿去逛另一家店，也不會浪費精力使用敲打鍵盤或者手機屏幕的方式來和你進行文字交流。

2.視覺的呈現必須有條理、有結構，這樣才能保證“說服”是有效的

這是一個看臉的時代。首頁是每個電商店鋪的“臉”，是店鋪重要的戰場。首頁需要承載以下重任:

1)突出品牌形象，通過視覺(圖片、文案、音樂等)建立用戶對品牌的信任感;

2)做好流量梳理，(通過導航條、入口圖、POP等)讓用戶更精準地找到目標需求產品;

3)抓住利益點，讓用戶找到留下來的理由(主要是POP文案)。

? 電商的購買路徑

購買路徑是指用戶在網頁上購買商品時，所要經過的網頁。

首先，業內一般把流量分為“站內流量”和“站外流量”，站內是指電商平臺本身的流量，即用戶是先登錄“天貓”或“京東”，然后再通過直通車、搜索、購物車等方式進入店鋪的;站外是指用戶是從電商平臺之外的渠道進入店鋪的，如百度、淘寶客、微信、微博等。由于在行業中，站外流量在店鋪流量總和的占比中很少(一般不超 過2%)，所以它注定不會成為我們研究的主要流量類型。

其次，我們會把所有流量都分為“免費”和“付費”兩種。由于免費流量與付費流量的路徑有很大不同，這樣的分類便于針對某一特定路徑進行刻意的分析，然后進行優化。

同時，不管通過何種渠道而來的流量，當它第一次出現在電商店鋪時，它只有可能出現在三個位置，即首頁、詳情頁、二級頁(又叫活動頁)，此時這三種頁面統一稱為“登錄頁”。長期的數據跟蹤結果顯示，流量第一次出現在店鋪時，在首頁登錄的流量占到70%以上。因此，首頁的“說服邏輯”是否有效便顯得非常重要。

當用戶在店鋪“著陸”之后，便會在店鋪內“隨意逛逛”，他們會在首頁、詳情頁、類目頁等頁面之間來回跳動。此時的流量追蹤是非常困難的，并且他們在“逛”的過程中，可能隨時都會“逛”到別的同類店鋪中去，甚至還會直接關閉瀏覽器或者APP，于是就造成了大量的“跳失”。

最后，當用戶在店鋪看好了意向的商品時，便會將其“加入購物車”，然后選擇“付款”。當然，也有少部分人會不經過“購物車”而選擇“立即購買”。但絕大多數人都會選擇“加入購物車”。

只要用戶沒有“付款成功”，便永遠存在“跳失”風險。因此，在電商數據分析領域，便出現一種名為“頁面分析”的細分工作。這項工作的核心就是:抓住店鋪內的主要購買路徑，并分析路徑中重要的頁面，優化頁面的說服邏輯。

第2章 像“堆積木”一樣認識數據指標

第7課 能夠診斷業務的KOL數據指標

? 以運營為導向的業務框架

在實際運營場景中，一次正常的運營閉環一般會經歷圖2-1中的7個步驟:

首先，運營者們會制訂本次的銷售目標、銷售計劃(包括促銷方案);在銷售計劃中，運營者需要著重提出，他們需要的商品資源與推廣需求;

然后，商品與市場推廣的負責人會根據運營的需求，提供相應的解決方案，并協商達成一致;

同時，視覺部門的同事會根據促銷方案、活動主題、主推商品等設計店鋪的活動二級頁、詳情頁等。他們的頁面設計直接影響到活動的促銷效果;

于是，進入下面的客服接待、訂單處理、物流發貨等環節。

最后，財務對這一時期的銷售業績與平臺對賬，以便初步核算出期內業務達標率等財務指標。

? 能夠診斷業務的KPI指標

1.運營模塊

[重要職能]: 運營模塊有兩大重要職能，首先是負責達成整個品牌的業績目標; 運營人員還要注意控制運營成本。銷售中的運營成本一般包括銷售折損、銷售退貨、平臺扣點、物流、推廣費用等。

[數據指標]:從數據指標角度來評估運營能力時，需要避免使用單一指標來評估

組織的運營能力，一般使用業績達標率、業績增長率、銷售利潤額三個指標來進行綜合評估。

2.商品模塊

[重要職能]: 商品模塊主要分為商品企劃與商品運營兩大職能。

[數據指標]:對商品企劃而言，主要對當季庫存率(量/額)負責。從更細致的角度而言，就是要隨時跟蹤品類與主推款的售罄率:各品類的銷售進度是否與預期一致?主推款的銷售進度是否與預期一致?如果超出預期， 是否需要及時補貨?如果不達預期，是否需要提前促銷?

對商品運營而言，商品的周轉天數、新品動銷率/售罄率、活動動銷率/售罄率、銷售折損都是非常重要的數據指標。周轉天數越低，證明商品流動越快，則倉儲成本更低、資金周轉越靈活;銷售折損越低，代表商品以更高的價格成交，銷售利潤就越高;動銷率與售罄率則需要根據不同的商品生命周期與銷售環境來考慮。

3.市場模塊

[重要職能]: 市場模塊主要有三大重要職能:市場推廣、會員維護、活動包裝

[數據指標]:在考評市場推廣能力時，一般會采用ROI(投入產出比)、付費用戶銷售額、付費流量轉化率三個指標;

4.視覺編輯模塊

[主要職能]:在傳統服飾行業中少有“視覺部”這個部門，這是頗具電商特色的一個部門，主要負責三方面的職能:店鋪視覺、詳情頁邏輯設計、頁面框架設計。

[數據指標]:由于訪客在店鋪的瀏覽行為是動態的、不斷變化的，因此很難用某一個單一的指標來衡量其成效。因此，行業都會采用“流量漏斗”+“熱力圖”的方式來分析與診斷。

5.客服、倉儲、財務模塊

[主要職能]:從運營角度而言，客服、倉儲、財務屬于銷售末端的支持部門。客服模塊負責用戶進店之后的咨詢、成交引導，以及用戶購買之后的售后服務。倉儲也是一個重要的支持部門，電商的一大特色是幾乎所有電商平 臺都有發貨時間限制(如天貓最新規定是48小時內)，如用戶下單后，商家未及時發貨則會面臨積分賠償、用戶投訴等各種風險;

[數據指標]:

對于客服而言，有三個重要指標:一是咨詢轉化率，就是指在店鋪 咨詢過的訪客中，有多少人最終成交了;二是人效，是指經過咨詢轉化得到的業績除以客服總人數的人均業績，人效是體現客服團隊貢獻值的一個重要指標，目前行業里有一個重要趨勢，越來越多的品牌正在將自營的客服團隊外包給第三方服務公司，這里面客服的人效降低是一個重要因素;三是服務質量得分，這是店鋪DSR評分中的一項，主要受店鋪好評數、差評數、投訴率等影響，是客服售后團隊需要重點關注的指標。

對于倉儲與物流而言，有兩大指標需要重點關注。一是日均發貨單數，在銷售訂單能夠滿足的前提，以滿負荷的工作狀態下，日均能夠發出多少個訂單是一項重要的能力。二是庫存準確率，也就是盤點差異。

第8課 人、貨、場下的數據指標庫

數據分析指標非常多，為了便于理解和記憶，我把常用的指標按‘人—貨—場’的邏輯分為三類。

? 有關“人”的那些指標

流量與用戶的區別:“需要注 意的是，在行業中，凡是在店鋪內有過成交記錄的，都稱為用戶;而流量的定義明顯要高于用戶，只要登錄過店鋪的，都稱之為流量。用戶有ID與聯系方式可以作為單個的‘個體’被追溯和聯絡;而流量只能作為‘群體’而被統計。”

1)流量來源:流量來源分為自主、免費、付費、淘外、其他這五類。

2)新客/老客:在傳統零售行業中，一般會根據RFM模型原理，將用戶分為幾大VIP等級，而在電商行業中，目前普遍的做法是將用戶分為“新客戶”“老客戶”。其中“新客戶”是指在店鋪內第一次成交的客戶，反之則稱為“老客戶”;

3)活躍/沉睡用戶數:根據客戶生命周期，可以將客戶大致分為新客戶、活躍客戶、沉睡客戶、流失客戶四大類。活躍客戶和沉睡客戶是在做用戶質量分析時需要重點關注的;活躍客戶是指××天內有成交記錄且購買次數>N次的客戶，活躍客戶數量越大，店鋪的主動和免費流量就越多;沉睡客戶是指連續××天內沒有購買記錄的客戶，用戶運營團隊需要定期執行沉睡客戶的“喚醒計劃”，因此，針對沉睡客戶的監控顯得非常有必要。

? 有關“貨”的那些指標

? 有關“場”的那些常用指標

第3章 表作骨，美化為肉，方法是靈魂

第9課 快速建立實用美觀的數據表

? 快速構成實用的數據表

1.三種常見的Excel表格類型

“為什么這三種表會叫一維表、二維表和三維表呢?”“從語義上很容易理解。一維表是指表格的每一行都是一條獨立而完整的信息;而二維表和三維表中，每表格的‘行’必須與‘列’上的字段結合起來，才能夠形成一條完整而獨立的數據。不同點在于，二維表中，‘行’只需要與‘列’上的一個字段結合;而三維表中，‘行’需要與‘列’的兩個字段結合。”

2.[指標—維度]快速構表法

‘指標—維度’構表法很容易理解，就是把‘維度’放在數據表格的第一列，而‘指標’放在表格的第一行。當指標與維度交叉時，就會形成數據。

? 建立報表輸出標準

1、數據分析的六大過程:

1)數據收集:做數據分析之前也需要先收集能夠被使用的數據。

2)數據處理:在數據分析時，數據的清洗工作非常重要。

3)數據建模:把一個個清洗好的數據放置于一個數據表格的模板中。需要注意的是，這個數據表格的結構與邏輯，必須確保是能夠滿足分析目的的。

4)報告出樣: 當我們根據設定好的“模型”把數據填充好后，數據報告便基本出樣了。

5)報告美化: 再有用的數據與數據化建議，只有在美化后才更能打動用戶。

6)報告結構: 假設一份數據報告過長(如超過5個數據表格，或者7頁PPT)，數據分析師便非常有必要把數據分析的重要結論摘抄下來，單獨形成一頁，并放置在數據報告的前文。

2、建立報表輸出標準

1)表格的行與列，分別用相同色系，但色差相鄰的兩個顏色填充。這樣，可以達到立體化的視覺效果，便于用戶閱讀。

2)表格的字體:標題用“宋體”11號字體、表格中其他漢字及數字均用“微軟雅黑”9號字體。

3)關于數字的處理:表格中所有數字，均要使用千分位記數法， 同時過大的數字無須保留小數位，過小的數字可以保留1~2位小數，另外，表格中的數字的單位一定要在表格中備注好。

4)關于小計與合計:表格中所有小計類數據均為斜體，并加單下劃線;所有合計類數據，需要加粗，加雙下劃線，并且用淡灰色填充。

5)關于表中重點/異常數據:對于表格中的重點數據，或是異常數據，必須用亮黃色填充，并用紅色字體凸顯，如此可引導表格的讀者迅 速發現數據重點，或異常數據。

第10課 簡單而實用的三大分析方法

數據分析的三大基礎方法，分別是對比分析、細分分析、轉化分析，在電商數據分析中，由于通常涉及的數據量并不大，這三者是非常基礎而且常用的數據分析方法。

? 對比分析

1.絕對值對比與相對值對比

2.環比

3.同比

4.橫向對比與縱向對比

5.份額

? 細分分析

細分分析法，常用于為分析對象找到更深層次的問題根源。難點在于我們要理解從哪個角度進行‘細分’與‘深挖’才能達到分析目的。

1.分類分析

2.人—貨—場

3.杜邦分析法

? 轉化分析

1)轉化分析方法的前提，是我們需要首先確定一條“轉化路徑”。

2)當“轉化路徑”確定后，我們需要把“路徑”中的各個“節點”羅列出來，并把節點下的重要數據統計出來。

3)最后，根據路徑把各節點的數據用漏斗圖的形式表達出來。

第4章 向雙11進軍，數據分析實戰開始

第11課 店鋪的診斷分析方法

? 自店診斷的三基分析法

在數據分析中，我們也有評判一家企業的常用的數據指標，那就是——‘用戶數’‘平均銷售金額’和‘復購率’，通過這三個指標來評判企業運營狀態的方法，就叫三基分析法。

1.用戶數

用戶數的多少可以反饋品牌對市場的影響力，并用來評估品牌所占領的市場份額;

在電商行業中，用戶數是指成交后的買家數。通過買家數的多少，以及買家數的年均增長情況，來判斷店鋪當前所處的運營狀態，并且是否保持增長的態勢。

2.平均消費金額

平均消費金額其實可以理解為平均(每人)消費金額以及平均(每單)消費金額。這里是指人均消費金額，也就是前者。通過人均消費金額，可以評估品牌的消費人群定位，以及盈利期望是否合理。

3.復購率

復購率在零售行業中是非常重要的一個指標。以服裝為例，復購率高的品牌，其用戶忠誠度非常高。品牌調性、產品，以及服務質量都得到用戶的認同。

在電商企業中，復購率高的品牌，對“付費流量”的依賴相對較低，因此可以節省更多的市場推 廣費用。相反，如果是復購率低的品牌，說明其對“新客戶”的依賴非常大。無形之中增加了店鋪經營的成本，同時也側面表明品牌并未形成有效的核心競爭力，或者其核心競爭力沒有得到用戶認可。

第12課 店鋪的流量分析

? 流量從哪里來，到哪里去

1.流量來源分析:流量從哪里來?

其次，在流量分析中還需要關注以下幾個問題:

1)店鋪的流量是從什么渠道來的?

2)哪些渠道是主要渠道?

3)哪些渠道是付費/免費渠道?

4)哪些渠道的流量轉化率最高?

5)當前流量的渠道分布占比是否正常?

2.流量路徑分析:流量到哪兒去?

略

第13課 店鋪的商品分析

? 銷售結構與庫存結構，使備貨與銷售精準匹配

1.商品的銷售結構分析

商品的銷售結構是指對店鋪某段時期內的所有銷售商品進行分類匯總，然后再進行數據統計與分析。通過商品的銷售結構分析，可以為店鋪運營者梳理清楚店鋪當前的主銷商品，以及其銷售表現，從而為運營者及時調整和優化銷售策略提供可信的數據支撐。

在分析商品的銷售結構時，可以按照商品年份、季度、波段、大類、小類、價格帶、折扣帶等指標來進行分類匯總。具體使用哪些指標和維度，需要根據實際分析需要來選擇。

2.商品的庫存結構分析

略

? 商品ABC與主推款跟蹤，拉升銷售業績

商品ABC分級的重點在于“ABC的分級邏輯”

1)A級商品:高庫存且有高轉化率(轉化率>2%)的商品，標記為A類商品。因為這類商品既暢銷，又有較深的庫存作為保障，因此可以作為活動中的主推商品。需要注意的是，在挑選A類商品時，還應注意此款商品的訪客不能太低，否則，沒有經過“充分”流量測試的商品，其高轉化率可能是“偽高轉化率”。

2)B級商品:轉化率中等(2%>轉化率>0.65%)，且經過流量測試的商品，標記為B類商品。由于這類商品經過流量測試，被證明對訪客有一定吸引力，但卻不如A類商品轉化明顯，所以可以繼續保持當前的銷售定位。

3)C級商品:轉化率低(轉化率<0.65%)且經過流量測試的商品，標記為C類商品。C類商品應處于店鋪陣列頁面的底端，基本是屬于被放棄的一類商品。

? 商品屏效分析，助力促銷活動

第14課 店鋪的用戶分析

用戶運營是最近兩年在電商行業中流行的一種運營體系，而用戶分析則能為用戶運營提供一定的數據化參考。其中最著名的是用戶畫像、顧客生命周期分析等。

? 用戶喚醒分析，1個老客勝過7個新客

關于‘活躍度’，每家公司都有不同的分類標準。一般的做法是:最近30天內有過消費的客戶稱為‘活躍用戶’，最近(連續)60天內沒有消費記錄的客戶稱為‘沉睡用戶’，最近(連續)90天內沒有消費記錄的用戶稱為‘即將流失客戶’。

其中針對沉睡客戶主要以“喚醒”為主，常見的舉措是告知本次促銷力度，以及提供適量額度的優惠券;針對即將流失客戶，除了告知促銷信息與力度外，還需要提供較高額度的優惠券，另外，最好再配上走心的文案。

? 建立物流地圖，優化快遞成本

我們知道了訂單主要集中在哪些省份之后，接下來，再結合各大快遞公司在 不同地區的收費標準，就可以為店鋪選擇最優的快遞方案了。

第15課 店鋪的活動分析

? 可控的五大數據化促銷要素

巧設優惠券，提升銷售額

優惠券是電商促銷活動中的常規武器，一般分為無門檻優惠券和滿減優惠券兩種。優惠券的作用在于打消顧客在購買時對于價格的顧慮。把顧客從冷靜理性的購物狀態帶入感性、沖動的購物狀態。

1.設置正確合理的優惠券面額

方法一:平均客單價設置法

方法二:價格帶寬度設置法

2.優惠券跟蹤分析

除了能夠為業務部門提供設置優惠券的檔級建議之外，數據部門更重要的職能是——需要跟蹤優惠券的領用與使用情況來判斷店鋪需要承擔的折損與能夠帶來的銷售業績。

<完結>

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