【电商数据】电子商务数据分析指标与维度

很多商家做淘宝的时候从来不考虑年度销售计划。他们每天都在思考如何获取流量，如何研究***的获取流量的方法，如何发现淘宝黑车或黑搜索系统的漏洞等。事实上，如果你没有实现年度销售计划，那就像在没有方向的海里划船。如果你尽力而为，你会用一半的努力得到一半的结果，甚至死亡。要想控制全局，就要抓住核心，做好计划。

以年销售量为例，做好计划，让行动有方向。

要制定整个门店的销售计划，首先需要一个完整的脑图指导，根据目的需要做哪些维度的规划。根据电子商务销售通用公式：销售=流量*换算率*客户单价

有必要指出以下策略：

从销售开始，我们如何计划一月到十二月的销售？

这是一个预测问题，需要根据实际情况和规律进行预测和评价。当然，有很多方法可以预测，常见的是通过历史销售数据。比如19年，根据18年和17年的销售业绩来制定销售目标。

场景1：销售归属

从应用程序开始到终购买将有一系列步骤。初的步骤可能是单击搜索框、单击主页上的横幅图表或单击收藏页。总而言之，这一步骤允许用户终下订单购买，而分销属于初始步骤的模块是销售属性。

这是电子商务平台中一个非常重要的数据场景。其功能是找到整个平台的性能生成模块，然后进行大、小的修改和优化。其次，通过监控销售归因数据的变化，跟踪用户流量分布和交易转化率的变化，将指标和用户行为变化结合起来。例如，2016年，首页推荐职位的销售归属占比***。当时，用户的网购主动性不够强，容易被广告引导。到2018年，由于用户习惯的改变和老用户比例的稳步增长，搜索销售归属比例超过主页，意味着用户的网购主动性更强。为了提高终指标，增加销售，我们需要优化搜索引擎。

场景2：转换漏斗

通过销售归属，我们知道应用程序中的哪个模块将***支持用户下单购买，然后呢？如何进一步分析？需要一个转换漏斗。

关注应用程序主页。用户从浏览到终下单需要经过以下步骤：

上述步骤之间有一个转换率，可以是1-2:50%，2-3:20%，3-4:5%。有了这些数据，行动就有了目标。如何更好的优化页面，使每一步的转化率都能提高一点，这样公司才能赚更多的钱。其次，通过监控转换率，可以及时发现业务异常。

电子商务企业往往把转换率变成实时数据，这样在促销期间，页面或产品的转换率不高，就可以及时调整。

场景3:ab测试

不仅是电子商务，在这个数据场景中还将使用其他应用程序。具体的方法是先将一个用户的波形切掉，比如10%，然后再拨10%两次，以确保两个拨号用户的属性是相似的（随机分配多次）。然后发送两个版本的app，查看哪个版本的app数据性能更好，然后完整发布好的版本。

AB测试是一个非常高频的数据场景，基本上每天都在使用，所以很多大公司都会把它做成一个系统，可以实时查看数据调整页面。

场景4：千人千面

成千上万的人和成千上万的面孔都是指每个用户都能看到一个适合自己的应用程序界面，或者能激发自己购买欲望的应用程序界面。例如，25岁左右的男性用户在打开应用程序时更愿意看到耐克、ADI等运动潮流品牌，但对于35岁的男性来说，可能是汽车配件，或者是***的商务男士服装更吸引他。千人千面，可以***化的转化率，从而大大提高销售。

为了实现这个数据场景，数据分析师需要在用户标签上下功夫。

场景5：商品价格比较

很多电子商务公司都会频繁地进行促销，每次促销都会宣称自己的产品是全网***价的。如何实现全网***价格？这涉及到商品价格比较的数据场景。

很多电子商务公司都会有自己的比价系统。该系统的功能是通过网络比价，不断攀升主要电子商务平台商品价格，制定价格策略。例如，如果你想做一个单一的产品，你必须在整个网络中做出***的价格才能推动，这样这个系统就会投入使用。

除了网上的比价，还有网上的比价。即在不同的时间段，将当前商品的价格与过去商品的价格进行比较，并通过互联网上的价格比较对产品策略进行相应的调整。比如，对价格优势较大的商品进行更多的曝光，同时降低价格较高商品的曝光率，可以避免商品销售价格高于以往消费者不购买的情况。

例如，通过曝光更多具有价格优势的商品，减少高价商品的曝光，可以避免商品销售价格高于过去的情况。例如，通过曝光更多具有价格优势的商品，减少高价商品的曝光，可以避免商品销售价格高于过去的情况。因此，数据分析师的作用得到了体现。