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常見問題

導(dǎo)讀:一、從數(shù)據(jù)維度做拆分,讓目標(biāo)更加落地。我做過近兩年的電商運(yùn)營,其中感觸很深的一個(gè)點(diǎn)就是從數(shù)據(jù)的維度對目標(biāo)做拆分。天貓的雙11剛剛過去,馬云又創(chuàng)造了新的成績,912億。從去年

發(fā)表日期:2019-09-16

文章編輯:興田科技

瀏覽次數(shù):9608

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一、從數(shù)據(jù)維度做拆分,讓目標(biāo)更加落地。

我做過近兩年的電商運(yùn)營,其中感觸很深的一個(gè)點(diǎn)就是從數(shù)據(jù)的維度對目標(biāo)做拆分。

天貓的雙11剛剛過去,馬云又創(chuàng)造了新的成績,912億。從去年的571億到今年的912億,馬云怎么就敢說今年可以做900億呢?在設(shè)定這個(gè)目標(biāo)之前就少不了對目標(biāo)的拆分。

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900億的成交,先按照過往的類目占比,拆分到各個(gè)類目,每個(gè)類目承擔(dān)多少銷售指標(biāo),類目再按照過往的賣家成交額占比拆分到各個(gè)賣家,每個(gè)賣家承擔(dān)多少銷售指標(biāo)。賣家再根據(jù)各自的日常店鋪轉(zhuǎn)化率反推需要多少流量,各類目再結(jié)合平臺能提供的流量,就可以得到流量的缺口。接下來再按照各渠道獲取流量的成本來計(jì)算,就可以得出雙11平臺需投入的營銷經(jīng)費(fèi)數(shù)值。整個(gè)900億的目標(biāo),通過這樣的拆分,就變得明確可執(zhí)行了。

無論做什么事情,想做成,都離不開對目標(biāo)的拆解,任何抽象的事物都可以通過數(shù)學(xué)的方法來解決,把事情數(shù)據(jù)化會(huì)讓事情更簡單可執(zhí)行,也更容易考核效果。

二、很多業(yè)務(wù)其實(shí)就是一個(gè)公式。

我剛開始接觸電商接受業(yè)務(wù)培訓(xùn),節(jié)課就只講了一個(gè)公式。

成交額=買家數(shù)x客單價(jià)

如果你想提升成交額,要么提升買家數(shù),要么提升客單價(jià)。我們可以盤點(diǎn)一下,我們見過這么多的促銷手段,有哪個(gè)不是為了提升這兩個(gè)數(shù)值的。滿減、滿送、買二送一,這是為了提升客單價(jià)的手段;秒殺,團(tuán)購,這是為了提升買家數(shù)的手段(秒殺的核心在于集聚大量流量做關(guān)聯(lián)銷售)。

不僅僅如此,這個(gè)公式依據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景還可以拆分成多種形式。

買家數(shù) = 商詳uv x 下單率 x 付款率

商詳uv = 廣告展現(xiàn) x 廣告轉(zhuǎn)化率 = 搜索展現(xiàn)x搜索轉(zhuǎn)化率 = 活動(dòng)展現(xiàn)x活動(dòng)點(diǎn)擊率

于是,決定成交額的因素就變成了各個(gè)渠道的轉(zhuǎn)化率、圖片的點(diǎn)擊率、產(chǎn)品的下單率、付款率,這樣多的細(xì)節(jié)共同決定了后的成交額。接下來針對這些細(xì)節(jié)分別去做優(yōu)化,這個(gè)過程就叫依據(jù)數(shù)據(jù)做精細(xì)化運(yùn)營。

仔細(xì)想想,你自己的業(yè)務(wù)又何嘗不是一個(gè)公式呢?試著找到自己的公式,去拆分它,你也許會(huì)不少改進(jìn)的方法。

三、運(yùn)營說到底就是一個(gè)漏斗。

互聯(lián)網(wǎng)的模式下,無論做什么產(chǎn)品,根本目的都是為了變現(xiàn),只要是變現(xiàn),就涉及到了轉(zhuǎn)化。而轉(zhuǎn)化其實(shí)就是一個(gè)漏斗模型。

漏斗模型是運(yùn)營數(shù)據(jù)里提到的多的詞了,在業(yè)務(wù)的鏈條里,每個(gè)環(huán)節(jié)的用戶數(shù)是呈不斷衰減的,運(yùn)營要做的事,就是想盡一切的辦法來提升漏斗中各環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率。

比如一個(gè)電商的活動(dòng)頁,它的漏斗模型應(yīng)該是這樣的:

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有了這么個(gè)漏斗,我就可以分析每個(gè)環(huán)節(jié)代表了什么,我怎樣去改善:

1)pv/uv:頁面訪問深度,直接體現(xiàn)了這個(gè)頁面是否吸引人,用戶在這個(gè)頁面是否產(chǎn)生點(diǎn)擊的興趣。

2)活動(dòng)頁—>詳情頁uv:頁面上的內(nèi)容是否吸引人,商品是否是用戶喜歡的,需根據(jù)頁面點(diǎn)擊情況及時(shí)替換點(diǎn)擊效果差的商品。

3)詳情頁uv—>下單人數(shù):商品的轉(zhuǎn)化率如何,是不是爆款,此處轉(zhuǎn)化過低需替換高轉(zhuǎn)化的商品。

4)下單人數(shù)—>付款人數(shù):商品的付款率,如果低于正常值,需要賣家催單。

需要注意的是,漏斗模型是需要對比的,如果僅僅只有一個(gè)漏斗模型,那么就只是數(shù)據(jù)的陳列,如果要做分析的話,就一定要有對比,比如和往期的漏斗作對比,比如與平臺的均值作對比,只有在對比過程中才會(huì)發(fā)現(xiàn)問題。 我們作為產(chǎn)品運(yùn)營的同學(xué),必須要熟悉我們產(chǎn)品中每一個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù),日均的uv是多少、轉(zhuǎn)化率是多少,下載量是多少,這樣在數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常的時(shí)候才可以時(shí)間發(fā)現(xiàn),熟悉產(chǎn)品數(shù)據(jù),是對數(shù)據(jù)敏感的前提。

四、一篇完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該包含哪些內(nèi)容?

前面講了一些理論層面的,后給一個(gè)數(shù)據(jù)分析模板給大家,供參考。

1、先你需要根據(jù)活動(dòng)目標(biāo)確定你的目標(biāo)達(dá)成率,完成百分比,提升百分比。這是這次活動(dòng)取得的成果,在一開始就寫。如:

本次活動(dòng) uv 24w(20w,↑ 20%),uv價(jià)值 3.6(3,↑ 20%)

2、如果是發(fā)周報(bào)、月報(bào)之類的數(shù)據(jù),接下來就應(yīng)該是核心數(shù)據(jù)走勢圖

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在這張圖里,要對每個(gè)數(shù)據(jù)的拐點(diǎn)做分析,比如圖中11月7日、8日兩天的uv價(jià)值有明顯提升,這個(gè)的原因,要找到并寫在報(bào)告里。

3、接下來流量分析,主要為流量來源分布,各渠道流量轉(zhuǎn)化率分析。流量漲了,要找到是哪個(gè)渠道帶來的流量漲了,為什么漲了,分析這里的原因。流量的質(zhì)量如何,哪個(gè)渠道的流量轉(zhuǎn)化率高。這里需要兩個(gè)餅圖,一個(gè)是流量渠道占比,一個(gè)是渠道帶來的轉(zhuǎn)化占比。

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從上面的兩個(gè)餅圖里,我們看到明顯站內(nèi)流量的轉(zhuǎn)化率更高,而廣點(diǎn)通帶來的流量轉(zhuǎn)化率偏低。另外,通過與往期的渠道來源占比作比較,我們可以看到當(dāng)前流量構(gòu)成上的變化。

3、轉(zhuǎn)化率分析,也就是漏斗模型分析。前文提到了,漏斗模型需要對比的數(shù)據(jù),所以在此處的分析,我們需要列兩個(gè)漏斗模型。

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對漏斗模型各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化的分析,這里主要和往期數(shù)據(jù)做對比,結(jié)合活動(dòng)頁面、流量、產(chǎn)品功能等多方面因素,嘗試分析這里各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率提升或者降低的原因。

4、模塊點(diǎn)擊分析

我們設(shè)計(jì)的產(chǎn)品頁面,或者活動(dòng)頁面,我們需要知道這個(gè)頁面的結(jié)構(gòu)是否合理,用戶的點(diǎn)擊分布,這有助于我們改善。當(dāng)我們嘗試新的頁面樣式的時(shí)候,更應(yīng)該對這里的模塊點(diǎn)擊做分析,可以驗(yàn)證我們的結(jié)構(gòu)是否對數(shù)據(jù)帶來了改善。

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模塊點(diǎn)擊分析主要是從點(diǎn)擊餅圖,及其各模塊轉(zhuǎn)化率的角度來分析,點(diǎn)擊餅圖可以看到用戶的需求,模塊轉(zhuǎn)化率則反應(yīng)了各個(gè)模塊內(nèi)容是否滿足用戶的需求,如果模塊轉(zhuǎn)化率較低,則需要考慮這個(gè)模塊的內(nèi)容是否優(yōu)質(zhì),甚至這個(gè)模塊是否需要改變樣式。

5、改進(jìn)及優(yōu)化

每次的活動(dòng)總是有做的好的地方和做的不好的地方,我們數(shù)據(jù)分析的目的就是為了積累經(jīng)驗(yàn),沉淀方法論,在每一篇數(shù)據(jù)報(bào)告的結(jié)尾,我們需要對這一次活動(dòng)做一個(gè)總結(jié),比如嘗試了一個(gè)新的玩法,效果如何,嘗試了一個(gè)新的頁面樣式,點(diǎn)擊率是否有提升,等等。把經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用于之后的活動(dòng)策劃當(dāng)中。

五、數(shù)據(jù)不是萬能的

寫在后,想說一點(diǎn),數(shù)據(jù)不是萬能的。

我們常做的數(shù)據(jù)分析,是建立在海量數(shù)據(jù)的情況下,但往往在初創(chuàng)公司,數(shù)據(jù)系統(tǒng)還不完善,數(shù)據(jù)量不夠的情況下,數(shù)據(jù)只能作為參考,過分相信數(shù)據(jù)往往會(huì)導(dǎo)致做出錯(cuò)誤的判斷。

數(shù)據(jù)有很多指標(biāo),統(tǒng)計(jì)維度又有很多種,如果深挖下去,會(huì)耗費(fèi)大量的精力,但卻不一定會(huì)有成效,所以找出關(guān)鍵的幾個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo),對其合理地分析,這點(diǎn)很重要。

今天就說這么多啦。做數(shù)據(jù)分析,重點(diǎn)不在數(shù)據(jù),而在分析,對數(shù)據(jù)敏感,就是能清楚數(shù)據(jù)異常背后的原因,這需要經(jīng)驗(yàn),也需要你的思考和執(zhí)行力。希望你可以成為一個(gè)對數(shù)據(jù)敏感的互聯(lián)網(wǎng)人。

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