利用电商网站数据分析提升业务绩效

通常从专业的行业B2B网站查看相关业务情况,一些有经验的电商公司会采用比较专业的数据分析手段,将核心数据指标与技术指标结合起来,从此提高其业务的绩效,从此实现业务的提高。这其中往往会存在一定的不一样的公司模式,要我们的就是这一个在优化方案中采用不一样的方法。比方说电商网站数据分析,需要对订单数据进行分析、分析和建模,包括整体的电商数据指标、市场趋势分析、行业竞争分析等,而不仅仅是简单的数据统计。

之前笔者的研究成果都是通过统计数据来进行,但是通过对这三个指标的数据分析来提高业务绩效并没有直接意义,而是通过统计数据与分析相结合的方式,才可以使网站的业务实现提高。比方说电商网站数据分析,需要明确目标消费者群,从此设定目标消费者群的活动轨迹、活动内容、流程、活动参与人数等,为之后的线上业务发展提供有效果的支撑,从此实现业务绩效提高。

而且也需要对不一样的电商网站所对应的业务板块根据数据进行分析,不一样的电商网站在同行业中可能有不一样的流量需求,而我们在这一领域中更应根据行业所涉及的流量特性进行数据采集、分析、建模,而非针对同一类型的电商网站。只有这样我们才可在业务绩效提高方面有针对性,帮到我们的商品和业务实现提高。

三、电商网站数据分析维度

网站数据分析维度包含两个主要维度,一个是基于商品经理、技术工程师和商品运营。一个是基于商品经理的维度,这里主要指基于商品经理、技术工程师和商品运营三个维度进行的数据分析。

比方,电商网站数据分析要我们了解到受众的登录时间、登录频率、停留时长等数据,那访客的行为分析、受众的贡献度、订单的下单率、退单率、评论等数据等等数据的获取,所以我们可利用这些数据,可帮到我们对数据进行分析,帮到我们对我们的业务产生更加多的指导,为我们的业务进行改进。

除了这些数据之外,我们还可利用行为分析工具进行数据的采集,对于行为分析工具可利用分析功可以根据数据进行分析,有些数据统计工具是收费的,但我们可以通过下载数据进行统计,提取受众登录、订单、退单、评论、订单、退单、退单等等数据,从此对我们的业务产生帮助,帮到我们更加好地理解和理解数据,有针对性地根据数据进行分析。

受众画像主要包括受众的年龄、性别、职业、性别、区域、地区等等属性,受众画像不仅仅可帮到我们识别使受众需求,还能帮到我们识别我们的受众,通过这种信息我们可以对受众进行分析,受众画像可帮到我们更加好地对受众进行标签化,帮到我们更加好地把握受众需求,通过受众画像让我们的分析更加科学,更加好地理解受众需求。