【数据分析】零售O2O如何做数据分析?

通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。

  有哪些数据?

  线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。

  线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。

  ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品价格变化、SKU数量变化、周转率、退货率、品类销售占比、会员注册量、注册会员转化率等。

  客服回访问卷投诉数据主要包含:投诉分类、UI印象、品类印象、价格印象、网站功能印象、物流体验印象、售后印象等。

  以上数据相互关联,比如分析促销活动效果时,需要分析访问量的变化,注册下单转化率的变化,促销商品和正常商品销量的变化。

  怎么分析数据?

  有的公司成立专门的数据分析部门,数据部门不仅提供数据,还要完成数据分析工作。这种工作方式,虽然基础数据准确,但分析结果可能有较大偏差。因为数据分析人员不熟悉业务,对各种信息的了解也不如市场部和运营部等业务部门。

  比如,某个品类销售占比突然降低,这可能是因为市场部推广方式的改变,也可能是遇到季节因素。如果数据分析人员不了解这些信息,则可能简单的判断成顾客不欢迎这类商品,并且做出建议商品部门降低这类商品占比的决定。

  更合理的数据分析方式是,由数据专员提供基础数据,由相关部门骨干人员共同分析,比如转化率降低,应该由市场部、运营部、商品部共同分析,得出是由哪些方面的因素造成的。

  对于新项目而言,可以引入目标分析法,目标分析法是以分析“新客引入成本”和“忠实顾客转化率”为核心,设定合理目标,以此判断商业模式是否可行。

  比如:某个投资5000万的B2C网站,推广预算是2500万元,目标是稳定达到每天5000单。忠实顾客的定义是平均每月购物一次,每天5000单的销售目标,需要15万忠实顾客。

  如果实际经营结果数据,新客引入成本是50元,忠实顾客转化率是30%,则要达到15万会员,需要2500万推广费用。

  通过数据分析可知当新客引入成本大于50元,忠实顾客转化率低于30%时,项目不能达到目标。如果目标和实际业绩数据相差不多,可以通过优化内功改善业绩,如果数据相差太大,则说明商业模式可能不可行,应该早点调整商业模式,并在试错过程中重复以上数据分析步骤。

  最重要的数据,我认为是流量引入成本,新客引入成本,忠实顾客转化率。流量引入成本数据主要考核市场部,新客引入成本数据由市场部、运营部、商品部共同负责,忠实顾客转化率主要由运营部和商品部负责。

  推广方面的分析包含流量分析,停留时间,流量页面,转化率分析。流量的增减(新UV数据)代表市场部推广工作是否有效,新客停留时间浏览页面量和转化率等数据,一定程度上代表了市场部推广是否有针对性。

  新客引入成本分析是推广效率重要的KPI,是每个达成目标投入的推广资金。比如某个推广方法带来了10000个UV,500个注册,100个订单。而这个方法耗费了1万元资金,则每个UV,注册,订单投入的资金分别是1元,20元,100元。这个推广方法的新客引入成本是100元。

  如何与数据分析结果match?

  市场部的重要工作是尝试不同的推广方式,计算每种推广的投资回报率,根据数据分析结果,重点投入和侧重优化投资回报率最高的推广方式。

  提升内功是新客引入成本与忠实顾客转化率优化的基本方法。内功包含:商品结构、促销方式、网站体验、物流体验、顾客回访投诉、会员营销等。

  商品结构优化目的是通过数据分析了解顾客需求,不断引进和淘汰商品,使商品结构尽量符合顾客需求。建立商品维度表,综合考虑商品所有维度,比如价格、型号、外形、品牌、规格等维度,把商品根据不同维度区分,数据分析各品类各维度的销售量,增加高销量维度商品品类占比,精简低销量维度商品品类占比。

  商品引进淘汰过程还受到很多因素影响,比如“结构商品”即使销量不好,也不能淘汰,“季节商品”需要把季节因素考虑进去。

  促销方式主要依靠数据分析评估效果,每做一次主题促销,就在ERP系统中建立促销单据,设置促销主题,促销商品,促销档期。通过BI工具分析促销商品销量变化,促销毛利损失,促销活动带动正常商品销量变化,促销活动带动新会员注册和老会员购物频次变化,综合评估促销效果,以此指导下一次促销活动。

  网站体验优化可以用一个公式表达:UEO(用户体验优化)= PV / OR(站点跳出率),目的降低顾客跳出率,让顾客购物更加简单轻松。这是建立在对网站定位和顾客特点充分了解的基础之上,比如让网站的布局更加清晰,让顾客购物过程更加流畅。通过热点分析,了解顾客关注的位置,把顾客关注的内容放到热点区域。通过跳出率分析,在顾客容易跳出的页面显示推荐内容,吸引顾客继续留在网站。

  顾客印象问卷投诉数据分析能发现顾客不满意的地方,在网站建立投诉通道,客服部门要对新、老顾客回访。对生成订单、但最后没有提交订单的顾客回访,在UI、品类、价格、网站体验、物流、售后等方面统计数据,分析那个方面最影响顾客体验,根据实际情况逐条解决。不断优化。

  会员营销是把会员分成不同类型,根据会员特点营销。可以分为:注册未下单顾客、第一次下单顾客、忠实顾客、高价值顾客、流失顾客。

  注册未下单顾客,如果留有邮箱,要定向发一些大力度的优惠劵,吸引顾客首次下单,直观体验服务。

  第一次下单顾客要在包裹中放一些有提醒意义的礼品,比如印有广告的鼠标垫,随时提醒顾客,增加顾客二次下单机会。第一次下单顾客可能不清楚我们网站的主要卖点或优势,可以通过包裹或者邮件向顾客灌输这些信息。客服部门要对第一次下单顾客回访,了解他们的感受。

  忠实顾客是多次重复购买顾客,通过数据分析了解忠实顾客的所需所求,有针对性的做一些推荐,如果有足够的毛利空间,可以为忠实顾客寄送VIP卡,维护忠实顾客。针对忠实顾客,发挥积分的作用,向忠实顾客推荐一些积分换购礼品,把忠实顾客发展成口碑推广员,如果忠实顾客邀请了新会员,要对忠实顾客做积分奖励。

  对流失顾客要针对性营销,了解顾客流失的原因,对流失顾客发优惠劵。高价值顾客购买频次不高,但客单价高,商品毛利高,对这类顾客要推荐高价值商品,如果用对待普通顾客的方式对高价值顾客营销,可能会有反效果。

原文发布于微信公众号 - 数据科学与人工智能(DS_AI_shujuren)

原文发表时间:2015-10-07

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