數據分析-概述

參考連接：

產品經理如何進行數據分析        http://www.woshipm.com/operate/35825.html

 

1、數據驅動概念：

　　運營作了某方面的工做，產品作出了某種調整，相對應的數據也會有必定的變化，若是沒有提升，說明方法有問題或者自己的問題並在與此，並反饋繼續調整。

 

2、分析種類：

流量分析：使用流量指標，改進產品細節，不斷去完善使用體驗。

運營分析：使用訂單指標和轉化率指標，進行產品調整、訂價策略、促銷策略。

用戶分析（基礎用戶分析和用戶行爲分析）：使用用戶指標，進行產品調整,客戶關係管理，推薦廣告。

流量來源分析：使用流量來源指標，進行營銷渠道策略。

內容分析：使用內容指標和流量指標，進行內容調整，和廣告策略。

 

3、相關指標：

流量指標：IP、PV、在線時間、跳出率、回訪者比率、訪問深度比率、新用戶比例;

訂單指標：總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率、

轉化率指標：下單轉化率、付款轉化率、退貨率;

用戶指標：新會員註冊、新會員購物比率、會員總數、全部會員購物比率，復購率，留存率。

流量來源指標（營銷推廣渠道，包括地推）：流量，渠道轉化率，成本。

內容指標：退出率和熱點內容

 

四指標說明：

跳出率：跳出率高毫不是好事，但跳出的問題在哪裏纔是關鍵。個人經驗，在一些推廣活動或投放大媒體廣告時，跳出率都會很高，跳出率高可能意味着人羣不精準，或者廣告訴求與訪問內容有巨大的差異，或者自己的訪問頁面有問題。常規性的跳出率我注於登陸、註冊、訂單流程1-3步、用戶中心等基礎頁面，若是跳出率高於20%，我以爲就有很多的問題，也根據跳出率來改進購物流程和用戶體驗。

 

回訪者比率=一週內2次回訪者/總來訪者，意味着網站吸引力，以及會員忠誠度，若是在流量穩定的狀況下，此數據相對高一些會比較高，過高則說明新用戶開發的太少，過低則說明用戶的忠誠度太差，復購率也不會高。

 

訪問深度比率=訪問超過11頁的用戶/總的訪問數。

訪問時間比率=訪問時間在10分鐘以上的用戶數/總用戶數，這兩項指標表明網站內容吸引力，數據比率越高越好。

 

會員復購率：1次購物比例、2次購物比例、3次購物比例、4次購物比例、5次購物比例、6次購物比例;轉化率是體現的是B2C的購物流程、用戶體驗是否有好，能夠叫外功，復購率則體現B2C總體的競爭力，絕對是內功，這包括知名度、口碑、客戶服務、包裝、發貨單等每一個細節，好的B2C復購率能作到90%，沒有復購率的B2C絕對沒有任何前途，因此這也可以理解爲何不少B2C願意花大錢去投門戶廣告，爲了就是獲取用戶的第一次購買，從而得到長期的重複購買。但某些B2C購物體驗作的很差，花大錢砸廣告，這純屬燒錢行爲。因此我以爲運營的核心工做，一方面是作外功，提升轉化率，獲取消費者第一次購買行爲，另一方面就是作內功，提升復購率，B2C根本也就在重複購買。因此B2C是個綜合學科，作好每門功課真是不容易，不過也就是依靠每一個細節，才奠基了B2C發展的基石。

 

退出率：退出率是個好醫生，很適合給B2C檢查身體，哪裏的退出率高，基本會說明有些問題，重點關注登陸、註冊、購物車、用戶中心，這些是最基礎的，但也是最關鍵的。通常我會列出TOP20退出率頁面，而後運營部會重點討論爲何，而後依次進行改進，不過咱們今年作的很粗曠，作得也不是很好，來年重點完善。

熱點內容：這部分是用來指導運營工做的，消費者最關注什麼，什麼產品、分類、品牌點擊最高，這些數據在新的運營工做中作重點引導，推薦消費者最關注的品牌、促銷最關注的商品等等。

 

未完，待補充。若有補充，感謝分享。