随着数据时代的到来,各行各业的业务发展开始注重数据分析思维。通过数据可以知道产品的质量和用户的喜爱程度,从而用数据解决产品存在的问题。数据分析更多的是基于业务背景解读数据,总结隐藏在数据背后的问题,找到其中最有价值的东西,然后进行优化。我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池,但是一段时间后,用户可能会慢慢流失。
那些停留或访问我们商店的用户经常称之为保留。在启动数据分析产品时,先单独分析每个变量来描述所拥有的数据并评估其质量,然后再分析各个变量之间的关系。这里把电商数据分析分为四个板块:对比分析、转化分析、留存分析、产品价格对比。混合模式:复购率不到30%,意味着运营的中心应该是维护老用户,大力发展新用户。店铺的目标用户数量:店铺的营业额反映了店铺对市场的影响以及用户对产品的满意度。
平均消费金额:店铺平均每个用户每年消费多少,从而定位目标人群,确定是否达到盈利目标。用户复购率:判断产品满意度,如果用户买了一次,就会再买,说明用户对你的产品还是很满意的,既节省了营销费用,又可以推荐给更多的朋友买个够。忠诚度:老用户复购率60%,说明老用户对公司产品满意,放心。这时候你就可以重点发展新用户了。