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互聯(lián)網營銷關鍵指標(電商分析必懂的指標體系,引流、轉化、留存,一文帶你搞懂)
2023-06-28 09:44:18

但是對于互聯(lián)網行業(yè)來說,每個時間段的推廣費用都是較為昂貴的,我們完全可以分析出工作日和周末的用戶流量趨勢,進行有針對性的時間段投入推廣,通過更小的成本獲取到更多的用戶流入??梢钥闯觯ぷ魅盏牧髁恐饕稍诿咳盏?點(上班時間)、13點(午餐時間)、20點(晚間娛樂休息時間),那么在得到這樣的一些用戶流量規(guī)律之后,便可以在這些用戶活躍高峰期時間段有針對性對白領群體多做一些相關商品推廣活動,以實現(xiàn)最小時間成本和推廣費用最大化用戶引流效果。

?電商分析必懂的指標體系,引流、轉化、留存,一文帶你搞懂

互聯(lián)網營銷關鍵指標(電商分析必懂的指標體系,引流、轉化、留存,一文帶你搞懂)

今天,我就來講講電商到底該重點關注哪些指標,又該拿這些指標來進行怎么樣的分析。

一般來說,在運營模塊,需要重點關注的是新用戶的引流和轉化,以及老用戶的活躍、留存、回購、流失。

簡單來說,引流就是要吸引沒買過我們的商品的人來買我們的商品。

分析這個指標,主要是為了摸索出不同日期、不同時段的流量規(guī)律,并據此對企業(yè)服務及推廣活動進行調整。

對于互聯(lián)網企業(yè)來說,流量數據往往都會呈工作周相關。對此,我們可以先宏觀地統(tǒng)計出周一到周日中的總的平臺流量柱狀圖數據對比情況。首先我們可以仔細觀察工作日和非工作日的數據,發(fā)現(xiàn)周末的平臺流量較工作日流量要高,這在互聯(lián)網行業(yè)來說都是一個比較普遍的現(xiàn)象。

掌握了用戶流量的周分布規(guī)律之后,我們就大致有一個推廣方向,周末休息時間用戶群體較大,相較于工作日可以投入更多的和豐富有吸引力推廣活動來進行新用戶引流和老用戶活躍。

接著我們可以進行下一步思考,那工作日和周末我們的活動推廣時間如何制定?

有的同學們可能會覺得全天活動都可以,不需要關注具體的活動時間。但是對于互聯(lián)網行業(yè)來說,每個時間段的推廣費用都是較為昂貴的,我們完全可以分析出工作日和周末的用戶流量趨勢,進行有針對性的時間段投入推廣,通過更小的成本獲取到更多的用戶流入。

首先是工作日的時間段流量統(tǒng)計分布,我們通過FineBI工具分時間段作圖得到如下所示的流量分布圖??梢钥闯觯ぷ魅盏牧髁恐饕稍诿咳盏?點(上班時間)、13點(午餐時間)、20點(晚間娛樂休息時間),那么在得到這樣的一些用戶流量規(guī)律之后,便可以在這些用戶活躍高峰期時間段有針對性對白領群體多做一些相關商品推廣活動,以實現(xiàn)最小時間成本和推廣費用最大化用戶引流效果。

再來看周末的各時間段流量分布走勢,和工作日所不同的是,周末的流量早高峰期延后到了10點,這可能和各位小伙伴們周日作息較晚有關(同學們周末都是幾點起床呢),除此之外,晚上的流量高峰退潮期也有延后。針對與周末用戶流量分布的特性,互聯(lián)網企業(yè)在周末時可以將活動開始時間和活動結束時間都適當進行延后,這個時候不能再套用工作日制定好的活動時間計劃了,因為符合用戶群體作息規(guī)律的推廣促銷活動才能達到更好的效果。

電商推廣渠道主要有三種:線上渠道(谷歌、百度等),線下渠道(活動、會議等),新媒體營銷(微信、小紅書等)。

通過對不同推廣渠道的流量進行分析,我們可以清晰看出各個渠道對企業(yè)帶來的價值占比差異,便于制定有針對性的營銷策略。

如上圖所示,由于推廣渠道是分多層級的,我們通過FineBI工具的多層餅圖進行數據的分析統(tǒng)計再合適不過了。分析下圖的數據我們可以看出,首先是一級渠道的主要戰(zhàn)斗力來自于新媒體營銷,當今的微信、知乎等社交媒介社區(qū)時代受眾廣泛,用戶群體非常龐大,是公司需要投入主要成本進行推廣的。其次線上渠道的效果也不容忽視,對于互聯(lián)網企業(yè)來說,做好百度、Google等SEO搜索引擎關鍵詞推廣也是很重要的一部分工作。相較于線上渠道和新媒體營銷,線下渠道說所需要的經費和時間、人力成本較大,受眾又相對較小,所以此類活動往往針對核心粉絲進行運營即可。

這里涉及到跳失率的概念,即顧客通過相應入口進入,只訪問了一個頁面就離開的訪問次數占該頁面總訪問次數的比例。跳失率=跳出次數/訪問次數。跳失率越低,用戶的訪問越有深度。

如上圖所示,我們通過BI工具將企業(yè)的VIP用戶、老用戶、新用戶分別進行分時間段的用戶群體訪問深度分析統(tǒng)計??傮w來說可以發(fā)現(xiàn)平臺的VIP用戶訪問深度較老用戶以及新用戶稍微高些,但是不是太明顯,說明平臺運營的VIP這部分群體的活躍度還有待提升。

同時,平臺老用戶訪問深度和新用戶更是相差無幾,公司對于用戶這方面的活躍運營明顯需要加油了,建議將平臺的部分忠誠度較高的老用戶以VIP用戶組建起來,共建平臺生態(tài)圈,增加整體的用戶活躍度。也可以向老用戶以及VIP用戶實施一些優(yōu)惠政策,如定向商品折扣、根據用戶畫像進行喜好商品特惠推送等。

主要強調的是核心指標的動態(tài)變化。那什么是這里所提及的“核心指標”呢?

不管是電商還是其他互聯(lián)網行業(yè),往往都需要關注如下指標:

  • 瀏覽量-PV;
  • 訪問次數-Visits;
  • 訪客數-UV;
  • 平均訪問深度(總瀏覽量/訪問次數),
  • 平均停留時間(總停留時間/總瀏覽量),
  • 跳失率(跳出次數/訪問次數)。

其中,前面三個指標常常用來衡量流量數據的數量,后面三個指標則多用衡量流量指標的質量。通過對這些指標的動態(tài)分析,我們可以很好地評估某一時段推出的營銷策略的效果。

舉個例子,我們仔細分析上圖中的平臺流量指標,可以發(fā)現(xiàn)10月份是2017全年的流量高峰期,應該跟企業(yè)在國慶黃金假期所做的促銷引流活動有關。瀏覽量、跳失次數、訪問次數分別為4941、1290、2182,對比計算可得到跳失率為59.12%,明顯低于其他時間段的跳失率,說明10月份的活動效果還不錯,其經驗對以后的營銷推廣可以起到參考作用。

互聯(lián)網營銷關鍵指標(電商分析必懂的指標體系,引流、轉化、留存,一文帶你搞懂)

在通過引流吸引到了新用戶的目光之后,往往需要采取一系列的運營策略,實現(xiàn)用戶的轉化,也就是讓用戶搜索商品-瀏覽商品-下單商品-交易付款。在轉化階段,需要重點關注的指標有:下單轉化率、事件轉化率、服務轉化率和退貨率。

對于平臺經營方來說,我們希望一旦有用戶流量進入平臺網站,他們就能夠順利按照我們平臺運營設定好的系列要求一步步進行下去,最終完成交易付款操作。那么對于互聯(lián)網運營方來說,就需要做好用戶在會員注冊、商品收藏、購物車添加、交易付款等環(huán)節(jié)的轉化操作。對于這樣需要進行逐級轉化的平臺運營,我們首先可以通過漏斗圖進行宏觀的流程轉化數據分析找出目前階段最需要優(yōu)化的運營環(huán)節(jié),有效地進行針對性治理,最終提高整體平臺用戶下單轉化率。

以上面這個漏斗呈現(xiàn)的信息為例:

首先看用戶從瀏覽商品行為到添加購物車行為這一流程的轉化情況,通過漏斗圖可以快速看出其轉化率為50.77%,反映出該平臺的商品介紹、圖片描述等對用戶有較強的吸引力。

接下來繼續(xù)看添加購物車到下單的轉化率,可以看出其轉化率高達99.66%,非常不錯。之后卻看到單至付款的轉化率僅50%,這是一個值得反思的轉化節(jié)點,通過數據分析猜測該平臺商鋪支付渠道不完善,需要增加例如支付寶、微信等快捷支付渠道,降低平臺因為沒有提供用戶習慣性的支付渠道而導致用戶放棄購買行為的幾率。

事件轉化率通常指的是平臺或商鋪通過一系列的運營推廣活動以及由于公共事件影響所帶來的額外價值。這一指標對于平臺運營評估和指導市場推廣運營活動極為重要,例如網絡營銷總的SEO關鍵詞投放、折扣促銷活動、郵件營銷等等效果跟蹤。關于事件轉化率方面的數據分析,通常我們可關注于營銷渠道轉化率、會員轉化率、店鋪流量轉化率、下單轉化率等指標進行活動的推廣營銷效果評估。

利用BI工具,首先分析出各個營銷推廣渠道的轉化率環(huán)形玫瑰分布圖??梢钥闯瞿壳捌脚_的轉化率最高的渠道主要是基礎上線工作、SEO關鍵詞推廣、微信推廣、品牌推廣幾個渠道。同時我們想聯(lián)動查看每個渠道對應的轉化率數據時,通過BI工具提供的數據自動聯(lián)動過濾功能讓用戶無需任何設置即可進行所有相關聯(lián)的數據聯(lián)動。

除了以上渠道營銷策略之外,對于平臺商鋪而言,合適的關聯(lián)性商品推薦也能夠提高用戶對關聯(lián)商品的購買率,比如用戶在購買完服裝之后可以再給他推送鞋子一類商品。另外關于事件轉化率方面,由于季節(jié)性以及公共事件也會影響商品的下單轉化率,針對不同時期較流行的商品進行進貨營銷往往才能夠達到最大的盈利目的。

服務轉化率方面,通常用戶在網上購買商品時,對于商品的一些細節(jié)品質以及發(fā)貨渠道和速度等會需要做一些了解。那么良好的服務自然能夠提高顧客的購買率,對于平臺的客戶人員,我們可以統(tǒng)計處其咨詢到下單的節(jié)點轉化率,并且以咨詢到下單的轉換率指標作為KPI指標之一來評價客服人員的工作績效。

如下圖所示,通過BI工具進行客服咨詢下單轉化率條形圖的數據分析統(tǒng)計可以發(fā)現(xiàn),該平臺的Blanche、Henry、Christian、漢克、貝蒂這五名客服的轉化率比較優(yōu)秀,并且都在10%以上,其他的客服員工的轉化率則相對較低,故而這方面可以讓轉化率最為優(yōu)秀的Blanche客服給其他客服做一次服務培訓,整體上提升平臺的服務水平,進而提升用戶的下單轉化率。

對于用戶而言退貨的原因通??煞譃閮纱箢?,一類是由于買到的商品質量有問題而申請退貨,另外一類可能是由于用戶自身原因想申請退貨。平臺方往往更為需要關注第一類因為商品質量問題而申請退貨的商品,通過歷史商品的質量原因退貨數據統(tǒng)計分析,對于確確實實是存在質量問題的商品需要及時反饋給供應商,質量過于嚴重的話可以考慮該類商品和供應商的協(xié)商庫存退貨。

新用戶轉化成功,變成老用戶之后,我們需要著重關注留存問題,簡而言之就是關注怎么做才能留住客戶的心。

我們可以從宏觀上來定義平臺的留存用戶:在互聯(lián)網行業(yè)中,用戶在某段時間內開始使用應用,經過一段時間后,仍然繼續(xù)使用該應用的用戶,被認作是留存用戶。我們往往希望留存用戶越多越好。

一般來說,留存方面,需要關注如下指標:

即某天新增的用戶中,在次日/7天后/30天后依然”活躍“(比如有瀏覽行為、收藏行為、購買行為等)的比例。

不同時長的留存率分析可以折射出不同的問題。一般而言,分析次日留存率有利于抓住產品的品質變動和渠道優(yōu)勢;7日留存率可以體現(xiàn)出一個較為完整的周期后的用戶去留情況;30日留存率可以反應產品或渠道迭代后的穩(wěn)定性,協(xié)助判斷演進方向的合理性。

不同渠道的用戶質量往往是不盡相同的。再考慮留存率的同時,對比留存渠道,可以進行更高質量的廣告投放。


最后給大家分享一份《電商數據分析平臺建設方案》,方案提供了電商通用的精細數據分析場景包,具體包括市場洞察市場行業(yè)變化分析、市場競爭分析),運營結果市場銷售追蹤分析、店鋪運營分析、商場運營分析),專題分析站內推廣投放分析、站外推廣投放分析、直播專題分析、活動大促專題分析、客戶體驗分析、私域營銷分析)。

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丁少恭
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