雙11就要來(lái)了，我們今天要討論的不是“錢(qián)是怎么花掉的”，而是“那些熱賣的電商商家的錢(qián)是怎么賺的”？

我們都知道“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)”這個(gè)大道理，大道理聽(tīng)多了，反而越來(lái)越多的人不知道如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)，電商行業(yè)的案例是最能說(shuō)明“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)”這個(gè)大道理的，相信你在看完了這篇文章之后，一定對(duì)自己手上的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)有了更深的了解。

我們先來(lái)看一個(gè)獨(dú)立電商平臺(tái)的案例：

【案例】鮮花訂單交易電子商務(wù)平臺(tái)A，三個(gè)月的時(shí)間，利用數(shù)據(jù)分析提升了業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率從5%-18%。

我們看下過(guò)程：

（1）獨(dú)立電商平臺(tái)A的需求

1. 需對(duì)不同商戶位的訪問(wèn)數(shù)據(jù)、購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化等指標(biāo)科學(xué)定價(jià)分配，因商戶位較多，希望獲得各商戶位訪問(wèn)和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)過(guò)程能操作簡(jiǎn)單、隨時(shí)調(diào)整，產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)可直接完成。
2. A平臺(tái)入駐花店較多，需要監(jiān)測(cè)各花店的接單和配送數(shù)據(jù)，衡量商戶質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化。
3. A可通過(guò)多種路徑進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)，希望能知道所有購(gòu)買(mǎi)路徑的轉(zhuǎn)化率，進(jìn)行路徑優(yōu)化。

（2）解決方案

1. 利用可視化埋點(diǎn)功能，A平臺(tái)的產(chǎn)品，運(yùn)營(yíng)人員直接在頁(yè)面上對(duì)商戶位，廣告位進(jìn)行了圈選，完成埋點(diǎn)，節(jié)省了與技術(shù)溝通支持的時(shí)間成本，提高了效率，并在每個(gè)廣告位設(shè)置了轉(zhuǎn)化漏斗，月底查看一次多個(gè)廣告的對(duì)比效果情況?？焖俦憬莸木涂梢圆榭床煌虘粑坏脑L問(wèn)和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)。
2. 在A平臺(tái)的操作系統(tǒng)中添加了自定義活躍事件，這樣運(yùn)營(yíng)人員可以看到接單和配送的功能數(shù)據(jù)外，還能多維度查看每天接單活躍、配送活躍的商家數(shù)量和排名，獎(jiǎng)勵(lì)活躍商家，激活不活躍商家，商戶質(zhì)量一覽無(wú)余。
3. 在統(tǒng)計(jì)購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化時(shí)，通過(guò)智能路徑生成所有購(gòu)買(mǎi)路徑，對(duì)關(guān)鍵路徑進(jìn)行多維細(xì)查研究，找到每個(gè)路徑購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化關(guān)鍵點(diǎn)，從每一步流入和流出挖掘影響轉(zhuǎn)化的因素然后調(diào)整優(yōu)化。

通過(guò)近3個(gè)月的優(yōu)化和調(diào)整監(jiān)測(cè)，A平臺(tái)購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率提高了18.1%。

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大數(shù)據(jù)時(shí)代的任何商業(yè)活動(dòng)，都離不開(kāi)數(shù)據(jù)的支撐，那些雙11銷量遙遙領(lǐng)先的品牌不管是依靠平臺(tái)，還是擁有獨(dú)立電商網(wǎng)站，都需要精細(xì)的數(shù)據(jù)支撐驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)?！?strong>數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)”的時(shí)代，已經(jīng)勢(shì)不可當(dāng)。

有哪些數(shù)據(jù)分析需要做？電子商務(wù)網(wǎng)站需要解決的問(wèn)題有不少，比如：

• 如何投放廣告以尋找合適的客戶人群；
• 如何組織安排網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，以符合訪客的個(gè)性化需求；
• 如何找出同一類訪客的特征并預(yù)測(cè)其未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)行為；
• 如何調(diào)整商品頁(yè)面的安排以提高商品被購(gòu)買(mǎi)的比例；
• 如何自動(dòng)地把商品分類，把同時(shí)可能購(gòu)買(mǎi)的貨物放在同一個(gè)網(wǎng)頁(yè)上，以增加單次購(gòu)買(mǎi)的商品總值；
• 如何吸引老客戶多次回訪網(wǎng)站，并做反復(fù)購(gòu)買(mǎi)；
• 如何估計(jì)購(gòu)物車被放棄的可能性以及如何降低這一數(shù)字。

所有這一切都建立在尋找不同的顯性或者隱含的數(shù)據(jù)模式之上。

網(wǎng)站流量分析要解答客戶什么時(shí)候來(lái)，從哪里來(lái)的問(wèn)題要訴諸于電子商務(wù)領(lǐng)域最常聽(tīng)到的一個(gè)詞了：流量。

通常說(shuō)的流量（ Traffic）是指網(wǎng)站的訪問(wèn)量，是用來(lái)描述訪問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站或是網(wǎng)店的用戶數(shù)量以及用戶所瀏覽的網(wǎng)頁(yè)數(shù)量等一系列指標(biāo)，這些指標(biāo)主要包括：獨(dú)立訪客數(shù)量（ Unique Visitors）丶頁(yè)面瀏覽數(shù)（ Page Views）丶每個(gè)訪客的頁(yè)面瀏覽數(shù)（Page Views Per User）。

利用數(shù)據(jù)采集工具，從多維度來(lái)分析流量，例如從時(shí)間維度來(lái)分析流量，可以得出在什么時(shí)間段訪問(wèn)某類商家的客戶最多，也就是客戶最喜歡在什么時(shí)候來(lái)到我們的電子商務(wù)網(wǎng)站，這對(duì)中小型的電子商務(wù)網(wǎng)站的幫助是最大的。

在做流量分析和訪客來(lái)源分析中，我們最常使用的數(shù)據(jù)挖掘方法是時(shí)間序列。

時(shí)間序列是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中用來(lái)分析一段時(shí)間里各項(xiàng)指標(biāo)的變化情況最常用的方法，通過(guò) 時(shí)間序列我們不光可以從趨勢(shì)圖中看出網(wǎng)站（店）流量的大體變化情況，更重要的是我們能夠預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的網(wǎng)站（店）流量情況。

網(wǎng)站流量分析，是指在獲得網(wǎng)站訪問(wèn)量基本數(shù)據(jù)的情況下對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)和分析，其常用手段就是 Web挖掘。Web挖掘可以通過(guò)對(duì)流量的分析，幫助我們了解 Web上的用戶訪問(wèn)模式。

那么，了解用戶訪問(wèn)模式有哪些好處呢？

在技術(shù)架構(gòu)上，我們可以合理修改網(wǎng)站結(jié)構(gòu)及適度分配資源，構(gòu)建后臺(tái)服務(wù)器群組，比如輔助改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湓O(shè)計(jì)，提高性能，在有高度相關(guān)性的節(jié)點(diǎn)之間安排快速有效的訪問(wèn)路徑等。

• 幫助企業(yè)更好地設(shè)計(jì)網(wǎng)站主頁(yè)和安排網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容；
• 幫助企業(yè)改善市場(chǎng)營(yíng)銷決策，如把廣告放在適當(dāng)?shù)?Web頁(yè)面上； 幫助企業(yè)更好地根據(jù)客戶的興趣來(lái)安排內(nèi)容；
• 幫助企業(yè)對(duì)客戶群進(jìn)行細(xì)分，針對(duì)不同客戶制定個(gè)性化的促銷策略等。

商品銷售分析在電子商務(wù)網(wǎng)站上對(duì)商品銷售進(jìn)行分析是定時(shí)定期需要做的事情。我們可以做的商品銷售分析種類很多，比如各個(gè)不同商品的訪問(wèn)量、熱點(diǎn)分析、性能數(shù)據(jù)等。我們?cè)谧龇治鰰r(shí)，也要考慮到行業(yè)、時(shí)間和地域等各種方面的因素，并和平均及基準(zhǔn)的數(shù)據(jù)做對(duì)比。

做商品銷售分析，需要從時(shí)間和空間的維度以及商品的類別丶價(jià)格等多個(gè)維度來(lái)做分析，這里可以做的報(bào)表類型非常多。

我們單純從時(shí)間維度上來(lái)看，常用的報(bào)表是同比和環(huán)比的報(bào)表，而時(shí)間區(qū)間的選擇可以是年丶季度和月，而當(dāng)一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站在剛剛開(kāi)始的時(shí)候，周數(shù)據(jù)的報(bào)表也是偶爾會(huì)用的。

除了分析商品的銷售之外，我們還需要做的分析是潛在的銷售，也就是客戶到網(wǎng)站來(lái)，瀏覽了哪些商品和分類，搜索了哪些商品，從而了解客戶的興趣點(diǎn)和將來(lái)可能購(gòu)買(mǎi)的商品。

定期數(shù)據(jù)分析要想做好電子商務(wù)網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)，需要做各種分析和報(bào)表，定期展示丶對(duì)比網(wǎng)站數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。而對(duì)于大部分 CEO來(lái)說(shuō)，周期的銷量增長(zhǎng)量可能是他們最為關(guān)心的數(shù)據(jù)分析。

以增長(zhǎng)量為例，下面列出的這些數(shù)據(jù)是電子商務(wù)公司的董事長(zhǎng)丶總經(jīng)理和各級(jí)銷售管理人員經(jīng)常需要查看的與業(yè)務(wù)相關(guān)的增長(zhǎng)量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)都可以是負(fù)數(shù)。

• 增長(zhǎng)量：所分析的業(yè)務(wù)在一定時(shí)期內(nèi)增長(zhǎng)的數(shù)量，是分析期與對(duì)比期的差額。
• 同比增長(zhǎng)量：當(dāng)前值與去年同期值之間的差值，用同比增長(zhǎng)量來(lái)統(tǒng)計(jì)消除了周期變動(dòng)和季節(jié)變動(dòng)的影響，所用時(shí)間期間通常是月或者季度。
• 環(huán)比增長(zhǎng)量：是指當(dāng)前值與上一期數(shù)值之間的差值，所用時(shí)間期間一般是季度丶月或者星期。
• 增長(zhǎng)速度：是用來(lái)反映業(yè)務(wù)成長(zhǎng)性的相對(duì)指標(biāo)，用以查看當(dāng)期增長(zhǎng)量和對(duì)比期的數(shù)據(jù)對(duì)比。
• 同比增長(zhǎng)速度：是當(dāng)期增長(zhǎng)量與去年同期值之比，說(shuō)明當(dāng)期業(yè)務(wù)水平對(duì)去年同期業(yè)務(wù)水平增長(zhǎng)的相對(duì)程度。
• 環(huán)比增長(zhǎng)速度：是當(dāng)期增長(zhǎng)量與前一期水平之比，說(shuō)明業(yè)務(wù)分析期與相鄰前期業(yè)務(wù)水平的相對(duì)增長(zhǎng)程度。 項(xiàng)目增收貢獻(xiàn)率：某項(xiàng)目增長(zhǎng)量和所有項(xiàng)目總的增長(zhǎng)量的比例。

內(nèi)容分析我們所述的電子商務(wù)網(wǎng)站上的內(nèi)容分析和其他分析一樣，也都是需要從數(shù)據(jù)出發(fā)的。

商品分析和頁(yè)面分析從一定的角度來(lái)說(shuō)，也都屬于內(nèi)容分析。這里所說(shuō)的內(nèi)容分析的對(duì)象是在商品頁(yè)面之外的內(nèi)容。

我們通過(guò)分析流量和客戶興趣點(diǎn)匹配相應(yīng)的內(nèi)容。通過(guò)數(shù)據(jù)，我們可以看到不同的內(nèi)容所吸引的點(diǎn)擊關(guān)注，從而對(duì)內(nèi)容做出相應(yīng)的調(diào)整。

在做內(nèi)容分析之后，網(wǎng)站的內(nèi)容需要從下面三個(gè)方面做優(yōu)化：

1. 內(nèi)容專業(yè)化；
2. 內(nèi)容差異化；
3. 內(nèi)容質(zhì)量化。

數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)，是要結(jié)合業(yè)務(wù)指標(biāo)，分析用戶行為數(shù)據(jù)，得出結(jié)論，進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，然后再推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，這是一個(gè)正向循環(huán)的過(guò)程。

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