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聊下电商业务场景中的数据分析

2023-03-02
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忙忙碌碌,不知不觉又一周,给自己放了一个端午双休,全身心地投入到玩耍和休息中。最近会有一些零零散散的学习和总结,堆成文,又堆不成文,修修改改,字数偏少,就选择发到知识星球上分享了。我也从各个平台不断地学习、充实自己,对外输出好像变少了,希望我是在沉淀,而不是毫无收获。

端午前,因为遇到自己中意的关注数,心血来潮抽了波奖,送了两本自己都没来得及读的书。说实话的...... 大家参与度不怎么高,这对我来说是件好事,以后我就不用再负收入地投资用来抽奖了哈哈哈,不需要以这种方式去回报关注我的朋友,更应该把精力放到知识的普及上,或者给自己加一个鸡腿,添一个冰淇淋。其实,好像还有一丢丢其他伤心的原因,此处省略。

今天,给大家分享下几个电商平台中的场景吧,随便看看,读书分享要推到下周了。场景1  销售归因当你打开某宝,当然也可能是某东或某多,从App的启动到最终下单,付款成功,这其中会包含一系列的步骤。比如点击了搜索框,手动输入搜索词或直接用底纹词提示进入搜索,搜到自己想要的商品;也可能是直接通过推荐页商品列表点击进入商品详情,也可能直接通过首页展示的Banner点击进入店铺或商品,下单购买;也可能是加购或收藏后再下单购买。以上都是电商平台中涉及的各种步骤,将某部分销售归属到最初那个步骤所在模块的方法叫做销售归因。在电商平台中,简单来说,就是通过这种方法找到影响GMV的关键模块,然后有针对性地进行改进,再通过监控销售归因数据的变化,了解用户行为的变迁。举个例子,某电商App在刚开始的时候,首页Banner位置比较显眼,或推荐位比较多,主要是想对用户起到一定的引导作用,引导用户进行交易;一段时间后,可能会发现首页搜索框的销售归因占比增大了,这时用户开始有自己的主动性行为,对搜索框更为依赖和关注,或养成了某种新的使用习惯,此时就应该在搜索框做文章了,比如各种UI设计固化等。场景2  转化漏斗之前的推文中有介绍过转化漏斗这种数据分析方法【数据分析的八种方法】,绝大部分商业变现的流程,都可归纳为漏斗,之前讲了用户注册转化漏斗,电商平台就该说说电商下单漏斗了,这其中大致包括几个步骤(以搜索商品为例):

点击搜索框,输入搜索词,进入搜索结果页(商品曝光);

点击搜索结果页中的商品,进入商品详情页(商品点击);

点击购买按钮,生成订单;

点击支付,支付成功。

上述所有步骤中都包含了各自的转化率,比如ctr = 商品点击数/商品曝光数,这就是其中一个转化率,转化漏斗既有各个步骤的转化率,也有一个整体的转化率,为了提升整体的转化率,就需要对每一步骤的转化率进行提升。此外,整体的转化率是一个总体值,如果出现了异常,不便于知道具体是哪个步骤出现了变化,拆分成这种过程的转化率可以更好更清楚明确地发现问题所在。场景3  AB测试巧了,关于AB测试,之前推文里又又又发表过自己的一丢丢见解【我眼中的「A/B测试」】,在电商平台中,不免有各种各样的发版,一个新功能的上线或者改进,一般都会先发10%~50%的流量看一下效果,再考虑要不要全量。所以此时你的电商App中某一功能可能只是少部分人能看到哦~ 灰度测试中,你可能就是天选之子!场景4  千人千面之所以叫做千人千面,其实指的是个性化,每个用户看到的东西可能都是根据他的个人「属性」得来的。比如你刚刚搜索或浏览过某款电子产品,某款潮鞋,你会发现后期会给你推送相似、相近或相同的商品,或者根据用户画像,不同年龄层、不同城市、不同消费水平的用户在同一App中看到的商品推送、商品种类也不尽相同,这种个性化的推荐能够最大化App的转化率,从而达到提升GMV的目的。场景5  商品比价关于这一场景,最有感觉的就是各种促销吧~ 从以前少数促销活动日,到现在基本各种节日都有促销活动,到某东的周年庆也变成了电商的年中大促,各种促销活动层出不穷。各平台都会在促销期间打出各种击穿低价的旗号,如何定价?这其中就会涉及到商品比价这一场景了。其实对于这一块我本人也不是很了解,个人感觉应该是有单独的比价系统(外网比价+内网比价),比如通过爬虫爬价格数据,与本平台往期价格数据对比等,制定符合本公司的价格策略,从而让公司的商品在各大平台更抢手、更有竞争力。

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