⑴ 新媒体方面如何能做好数据分析和统计呢
一直以来,互联网形势都是变幻莫测,四处充满了可变性,随着移动时代的到来,老一套的传统营销方式也可能阻挡企业发展。企业如果再不主动涉及新媒体营销、以及做好大数据统计、融入新时代潮流,可能将遭遇始料不及的困境。
那么企业该如何将掌控的数据信息变为自己所用呢?通常可以运用大数据来洞悉消费者的行为变化,从而精准地分析用户的特点和喜好,最后挖掘出产品的潜在性,以及潜在使用价值用户人群,最终完成销售市场营销的精准化、场景化,这样一个完整的体系就建成了!关于大数据统计,亿仁网络认为企业首先需要做的是依据用户社会属性、消费者行为、生活方式等信息,抽象性地总结出一个标签化的用户画像,这其中就包括用户的性别、地区、年纪、文化教育水准,以及用户的兴趣爱好、知名品牌喜好、产品喜好。
接着,企业就要依靠大数据来进行数据分析,这样可以让你致力于一部分用户,而这群用户就能意味着特殊产品的大部分潜在顾客。最后,采集大数据最大的使用价值并不是事后分析,而是进行事前预测分析和推荐。通过大数据整合更改企业的营销方法,然后依靠顾客的个人行为数据信息去做推荐,这样才能做好!
⑵ 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析
电子商务平台需要分析的数据及分析规则如下:
一、网站运营指标:
网站运营指标主要用于衡量网站的整体运营情况。在这里,EC数据分析联盟暂时将网站运营指标分为网站流量指标、商品类别指标和供应链指标。网站流量指标主要用于考虑网站优化、网站可用性、网站流量质量和客户购买行为。
商品类别指标主要用于衡量网站商品的正常运营水平,与销售指标和供应链指标密切相关。这里的供应链指标主要是指电子商务网站的商品库存和商品配送,而不考虑商品的生产和原材料的库存和运输。
二、商业环境指标:
这里,电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括市场占有率、市场拓展率、网站排名等,这些指标通常使用第三方研究公司的报告数据。与独立的B2C网站相比,淘宝在这方面的数据要准确得多。
网站内部购物环境指标包括功能指标和运营指标(这部分与之前的流量指标一致)。常见的功能指标包括商品种类的多样性、支付配送方式、网站正常运行、连接速度等。
三、销售业绩指标:
销售业绩指标与公司的财务收入直接挂钩,在所有数据分析指标体系中起着主导作用。其他数据指标可根据该指标进行细分。
网站销售绩效指标主要关注网站订单的转化率,而订单销售指标主要关注具体毛利率、订单效率、重复采购率、退货率和汇率。当然,还有很多指标,如总销售额、品牌类别销售额、总订单、有效订单等,这里没有列出。
四、营销活动指标:
营销活动的成功通常从活动效果(收入和影响)、活动成本和活动凝聚力(通常通过用户注意力、活动用户数量和客户单价来衡量)等方面来考虑。在这里,营销活动指标分为日常市场运营活动指标、广告宣传指标和对外合作指标。
其中,市场经营活动指标和广告投放指标主要考虑新增客源数量、订单数量、订单转化率、每次访问成本、每次转化收益和投资回报。而对外合作的指标则由具体的合作伙伴来确定。例如,电子商务网站与返利网合作时,首先考虑的是合作的回报。
5、客户价值指数:
顾客价值通常由三部分组成:历史价值(过去消费)、潜在价值(主要从用户行为考虑,以RFM模型为主要衡量依据)、附加价值(主要从用户忠诚度、口碑推广等方面考虑)。这里,客户价值指标分为总体客户指标和新老客户价值指标。
这些指标主要从客户贡献和购置成本两个方面来衡量。例如,我们使用访客数量、访客成本和从访客到订单的转换率来衡量总体客户价值指数。除了上述考虑之外,老客户价值的衡量更多的是基于RFM模型。
(2)全新的内容平台应该分析哪些数据扩展阅读:
电子商务中使用分析数据的优点:
数据分析体系建立之后,其数据指标并不是一成不变的,需要根据业务需求的变化实时的调整,调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。
一般来说,单个数据索引的分析并不能解决这个问题,而且每个索引都是相互关联的。将所有索引编织成一个网络,并根据具体需要找到每个数据索引节点。当用户在电子商务网站上有购买行为时,他们会从潜在客户转变为网站的价值客户。
电子商务网站一般将用户的交易信息,包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息存储在自己的数据库中,因此,这些客户可以根据网站的运营数据来分析自己的交易行为,估计每个客户的价值以及为每个客户拓展营销的可能性。
参考资源来源:
网络-电子商务数据分析
⑶ 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析
众所周知,电商平台定期都要对商品销售进行分析,比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析,可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析,这里可以做的数据图表类型很多。
一、时间维度
从时间维度上来看,除了显示分析周期的数据,最常用的分析方式是同比和环比,时间区间可以是年、季和月,早正岁甚至是周,不过周相对用的少。
二、商品类别、价格维度
本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析,先是商品总的数据预览,如图(图表在BDP个人版上制作的):
这是选取8月23日的数据,可以看出,整个平台的上架的商品量还有4372万,量还比较多;商品好评率为93%,是整个平台的平均值,那应该还算不错啦!本月的月销量还有12%,只有24-31日一共8天,完成剩下的12%应该问题不大,相当于这个超额完成销量啦,是不是平台近期上架了很多夏天商品,所以8月份超额完成也是清漏正常,比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动,让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样,至于原因还是需要自己去找哈。
自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况,作为运营者应该很了解的,均价当然也要了解,均价可能直接影响到网站客单价,网站的价格定位甚至是陆睁主要人群定位都会很清晰。比如,某个网站均价5000,那可能可以属于轻奢侈品网站了,可能主要人群是年收入过10万的女白领等等,这个依不同网站而定。
以上只是简单分析商品的某些数据,商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析,大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然,电商平台除了商品分析,还有订单数据、用户行为等分析,有空再一起探讨!
⑷ 网站数据分析,主要分析哪些数据
网站数据分析有很多方面,但是要看你能够获取的是哪些数据,具体如下:
1、流量统计是基础的数据统计
网站的统计工具可以让我们了解基本流量信息,包括独立访问者、访问停留时间、页面停留时间、访问率等;实时了解网站的变化趋势,了解有效覆盖人群的规模,了解推广的目标人群,在哪个页面,哪个频道。
1.了解网站的目标人群特征,为产品设计提供重要依据
2.了解网站关注行业用户量的潜在规模
3.与行业平均指标做对比,作为评估自身网站发展的指标
4.分析网站与竞争对手之间的用户重合度
5.分析自身网站内部各栏目间的用户重合度
根据网站的大致需求,相关网站“数据统计”的基本分析应具有:
A.访问人次,即网站的访问人次,通常以日访问人次统计,此指标不排除同一访客同一天访问多次。
B.访问总页面数,即访问者在站点上浏览的总页面数,通常以日统计。
C.独立访客,也称独立IP,指访问站点的独立访客,通常以日访问人次统计,每台独立上网电脑被视为一个独立访问者。同一电脑多人使用时,不重复计算,仍视作一个独立访问者。
D.人均停留时间,即访问者在网站停留的时间
计算公式:人均停留时间=访问人次停留时间/访问人次。指“独立访问者”平均每次访问某一网站的停留时间。也就是说一个周期内,从开始访问这个网站到结束访问这个网站所停留的时间。
E.人均访问页数(PV值),即访问者平均访问页面数,
计算公式:PV值=访问总页面数/访问人次。这项指标同样重要,访问者平均访问页数越多,越能实现网站的目的指向。
F.跳出率,即访问者到达站点后浏览页数仅有的一页的比率。
G.新访客,即访问站点的访问者是否第一次登录站点,该指标从一侧面反应平台的人气程度和知名度,通常以日为单位进行统计。每日新访客人数越多,说明人气越高,影响度也越来越高。
H.回访者,即访问站点的访问者超过一次以上登录站点,该指标从一侧面反应访问者对站点的接受程度,通常以日为单位进行统计,回访人数越多,说明站点被接受的程度越高,而通常,网站的潜在客户行为,就是在回访者中实现,如注册、购物、消费等。
I.每个独立访问者访问频次:一个周期内独立访问者的平均访问次数。
2、关键字数据收集
包括两方面:
客户通过哪些关键字到达网站
客户在网站搜索哪些关键字---精确地跟踪有哪些关键字产生了销售额或销售机会
3、网站专题及营销方式的效果统计
精确地跟踪有哪些专题产生了销售额或销售机会,跟踪由专题转换为销售的点击次数
帮助我们评估网站页面格局的合理性
跟踪销售额和销售机会