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从数据到决策,手把手教你B2C电商数据分析怎么做

 2020-09-03 17:02  来源:A5专栏  我来投稿   观远数据的个人主页 撤稿纠错

  短视频,自媒体,达人种草一站服务

根据艾媒咨询数据显示,2019年移动电商用户规模已达5.46亿人。作为移动电商主流模式,B2C电商以大平台为品牌背书,更符合电商用户对服务质量和商品保障的期望,在未来将会有更高的覆盖率。

B2C电商正在面临新时代的转型

面对仍在不断增长的市场规模,B2C电商行业的竞争也在愈演愈烈,同时,商家之间的竞争套路也在随着市场环境的变化而不断迭代。

从流量争夺战转向存量运营战

从艾媒咨询公布的数据中可以看出,整个行业虽然市场规模仍在增长,但增速呈现了明显的下降趋势,正在面临流量红利见顶,电商头部流量集中等困境。想要在有限的市场规模下依然保持有力的增长速度,必须要将经营策略从扩张式的流量争夺转向更精细化的存量运营。

相比于线下零售,B2C电商具备天然互联网基因和得天独厚的数据优势,品牌商品、消费者、客户服务、物流等各个环节的行为都可以被数据化,也为未来更深层次的数据应用提供了基础。

运营模式多样化,需要快速反应抓住消费主流

伴随着社交网络的发达,消费者的购物渠道越来越丰富,B2C电商也衍生出直播电商、社群电商、特卖电商多种运营模式。对于电商品牌来说,渠道越多运营难度越大,无法全盘比较不同渠道不同的消费者画像和商品表现。更需要品牌具有强大的数据分析能力,挖掘更多的数据价值,快速反应,针对性地调整营销策略。

品牌细分化趋势明显,精细化运营成关键

随着流量获取成本的增加以及物流配送服务的完善,越来越多的B2C电商品牌已经渗透到更多细分的领域,聚焦某个区域、某个人群或者具体的品类,做起了垂直电商,而同时,综合型B2C电商平台也正在利用自己的资源渗透到细分领域。所以,对于垂直电商而言,更需要对于垂直领域的消费者画像、商品画像、区域购买力等指标比综合性平台有更清晰的定位,而只有通过强有力的数据分析,实行精细化运营,才能提高自己在垂直领域的竞争优势。

B2C电商场景化数据智能解决方案

基于这种背景,目前,观远数据可以为B2C电商行业提供一站式的数据分析和智能决策解决方案。在产品能力上,可以协助品牌搭建一体化的大数据分析平台,进行全渠道的数据融合,为多维度、多路径、精细化的数据分析做准备。同时,观远数据提供的可视化自助分析、移动BI轻应用、数据大屏、实时数据分析引擎、极速分析引擎等产品能力,可以赋能普通业务人员通过托拉拽的方式做自助分析,解决BI部门IT取数,报表制作的重复劳动,将时间聚焦在于业务结合的数据分析上。而在方案层面,观远数据沉淀了覆盖B2C电商用户、商品、流量、营销、仓储物流、财务、售后等多场景的数据分析解决方案,可以帮助企业快速落地场景化的数据分析模型。

多维度商品分析,清洗定位商品画像

传统零售中只有会员画像没有用户画像更没有商品画像,而在电商模式中,每款商品都可以通过数据分析找到他对应的消费者画像。品牌在推出一款商品之前都会有自己的人群定位,而人群定位是否精准就可以通过电商渠道的商品分析找到他对应的年龄段和价位段,再结合具体品类的客群画像为后续的产品研发提供思路,提高新品投放的精准性。除此之外,观远数据沉淀的商品销售贡献分析、商品关联分析等模型,也有助于企业快速找到自己的爆款商品、引流商品,从而去有针对性地制定营销方案。

全渠道流量分析,不放过每一步转化机会

相比于传统零售客流量主要依赖选址和营销活动,电商运营可以监测商品从曝光、展现、访问、收藏加购、付款到复购各个环节,以及直通车、钻展、聚划算等各个渠道的流量转化率,再根据不同渠道不同商品的流量转化率落地到行动改变对应的营销策略。

对于访客数少但是转化率高的渠道增加推广投入,提高展现量;对于访客数高但是转化率低的渠道,可以加大活动优惠力度或者优化商品详情页提高收藏加购率;对于单一渠道收藏加购的流量进行多渠道推广触发,提高付款率。通过数据分析结果实时改变营销策略,提高每个流程的ROI转化。

降库存保销售

针对电商品牌普遍关心的供需匹配问题,观远数据可以基于企业各品类库存数量、库存可支持销售周数、供应商供货周期、发货时间、库存明细等数据,通过将库存与销售进行联动分析,匹配不同商品的销售趋势以及退货率等指标,帮助企业确定哪些商品处于安全库存状态,哪些商品需要及时补货。对于危险库存及时预警,有效避免商品因断货造成的损失,同时也可以将库存数量控制在合理范围内,降低库存成本。

大促实时分析,事后深度复盘

电商大促分为前期准备,大促监测和事后复盘三个阶段,观远数据可以针对大促整体活动的全生命周期提供多维度、多路径的精细化分析能力。大促准备期间,可以将各个部门的业绩指标可视化每日更新或实时更新,通过活动赛马等分析模型营造紧张的备战状态。大促期间,可以实时监测各项指标的完成情况,对预料之外的爆款商品进行及时补仓,对于爆款商品但是库存不够的可以及时下架,减少交易纠纷;对于库存过多的可以通过优惠券等其他形式提高销售。大促结束后,同样可以通过之前搭建好的数据分析模型,利用倒推的逻辑思维,层层下钻追溯到不同结果背后的故事线。

例如,针对整体销售额提升,如果发现是由老客数量上升带来的影响,就可以进一步下钻分析,哪个渠道的老客贡献率最高,这个渠道老客激活哪一步转化率最高,这样就可以找到带来增长的原因是什么。同理也追溯爆款背后的营销秘诀、指标下降背后的诱因,为下一次活动大促做好充足的准备。

深度市场分析,清晰品牌定位

区别于线下零售,企业无法获悉对应商品或品类的市场份额,电商品牌可以将所在天猫、京东、唯品会等平台开放进行品类销售额、增速进行分析,判断各品类销售在整个行业中的健康度。其次,通过对平台大盘数据进行分析,可以找到所关心的品类对应的消费者画像和价格段,从而优化自己的商品和运营策略,在大盘中发现更多的机会。

售后数字化,服务有保障

对于电商品牌而言,客服的响应时间、回复的数据趋势、换货率都可以通过观远数据BI平台展现出来,对应的部门主管也可以通过这些数据反馈结果调整客服的工作流程和优先级,通过改进话术或设置相关自动回复来提高响应时间、减少退货率,还可以根据不同时段的咨询数据进行合理排班。

根据艾媒咨询数据显示,2019年移动电商用户规模已达5.46亿人。作为移动电商主流模式,B2C电商以大平台为品牌背书,更符合电商用户对服务质量和商品保障的期望,在未来将会有更高的覆盖率。

B2C电商正在面临新时代的转型

面对仍在不断增长的市场规模,B2C电商行业的竞争也在愈演愈烈,同时,商家之间的竞争套路也在随着市场环境的变化而不断迭代。

从流量争夺战转向存量运营战

从艾媒咨询公布的数据中可以看出,整个行业虽然市场规模仍在增长,但增速呈现了明显的下降趋势,正在面临流量红利见顶,电商头部流量集中等困境。想要在有限的市场规模下依然保持有力的增长速度,必须要将经营策略从扩张式的流量争夺转向更精细化的存量运营。

相比于线下零售,B2C电商具备天然互联网基因和得天独厚的数据优势,品牌商品、消费者、客户服务、物流等各个环节的行为都可以被数据化,也为未来更深层次的数据应用提供了基础。

运营模式多样化,需要快速反应抓住消费主流

伴随着社交网络的发达,消费者的购物渠道越来越丰富,B2C电商也衍生出直播电商、社群电商、特卖电商多种运营模式。对于电商品牌来说,渠道越多运营难度越大,无法全盘比较不同渠道不同的消费者画像和商品表现。更需要品牌具有强大的数据分析能力,挖掘更多的数据价值,快速反应,针对性地调整营销策略。

品牌细分化趋势明显,精细化运营成关键

随着流量获取成本的增加以及物流配送服务的完善,越来越多的B2C电商品牌已经渗透到更多细分的领域,聚焦某个区域、某个人群或者具体的品类,做起了垂直电商,而同时,综合型B2C电商平台也正在利用自己的资源渗透到细分领域。所以,对于垂直电商而言,更需要对于垂直领域的消费者画像、商品画像、区域购买力等指标比综合性平台有更清晰的定位,而只有通过强有力的数据分析,实行精细化运营,才能提高自己在垂直领域的竞争优势。

B2C电商场景化数据智能解决方案

基于这种背景,目前,观远数据可以为B2C电商行业提供一站式的数据分析和智能决策解决方案。在产品能力上,可以协助品牌搭建一体化的大数据分析平台,进行全渠道的数据融合,为多维度、多路径、精细化的数据分析做准备。同时,观远数据提供的可视化自助分析、移动BI轻应用、数据大屏、实时数据分析引擎、极速分析引擎等产品能力,可以赋能普通业务人员通过托拉拽的方式做自助分析,解决BI部门IT取数,报表制作的重复劳动,将时间聚焦在于业务结合的数据分析上。而在方案层面,观远数据沉淀了覆盖B2C电商用户、商品、流量、营销、仓储物流、财务、售后等多场景的数据分析解决方案,可以帮助企业快速落地场景化的数据分析模型。

多维度商品分析,清洗定位商品画像

传统零售中只有会员画像没有用户画像更没有商品画像,而在电商模式中,每款商品都可以通过数据分析找到他对应的消费者画像。品牌在推出一款商品之前都会有自己的人群定位,而人群定位是否精准就可以通过电商渠道的商品分析找到他对应的年龄段和价位段,再结合具体品类的客群画像为后续的产品研发提供思路,提高新品投放的精准性。除此之外,观远数据沉淀的商品销售贡献分析、商品关联分析等模型,也有助于企业快速找到自己的爆款商品、引流商品,从而去有针对性地制定营销方案。

全渠道流量分析,不放过每一步转化机会

相比于传统零售客流量主要依赖选址和营销活动,电商运营可以监测商品从曝光、展现、访问、收藏加购、付款到复购各个环节,以及直通车、钻展、聚划算等各个渠道的流量转化率,再根据不同渠道不同商品的流量转化率落地到行动改变对应的营销策略。

对于访客数少但是转化率高的渠道增加推广投入,提高展现量;对于访客数高但是转化率低的渠道,可以加大活动优惠力度或者优化商品详情页提高收藏加购率;对于单一渠道收藏加购的流量进行多渠道推广触发,提高付款率。通过数据分析结果实时改变营销策略,提高每个流程的ROI转化。

降库存保销售

针对电商品牌普遍关心的供需匹配问题,观远数据可以基于企业各品类库存数量、库存可支持销售周数、供应商供货周期、发货时间、库存明细等数据,通过将库存与销售进行联动分析,匹配不同商品的销售趋势以及退货率等指标,帮助企业确定哪些商品处于安全库存状态,哪些商品需要及时补货。对于危险库存及时预警,有效避免商品因断货造成的损失,同时也可以将库存数量控制在合理范围内,降低库存成本。

大促实时分析,事后深度复盘

电商大促分为前期准备,大促监测和事后复盘三个阶段,观远数据可以针对大促整体活动的全生命周期提供多维度、多路径的精细化分析能力。大促准备期间,可以将各个部门的业绩指标可视化每日更新或实时更新,通过活动赛马等分析模型营造紧张的备战状态。大促期间,可以实时监测各项指标的完成情况,对预料之外的爆款商品进行及时补仓,对于爆款商品但是库存不够的可以及时下架,减少交易纠纷;对于库存过多的可以通过优惠券等其他形式提高销售。大促结束后,同样可以通过之前搭建好的数据分析模型,利用倒推的逻辑思维,层层下钻追溯到不同结果背后的故事线。

例如,针对整体销售额提升,如果发现是由老客数量上升带来的影响,就可以进一步下钻分析,哪个渠道的老客贡献率最高,这个渠道老客激活哪一步转化率最高,这样就可以找到带来增长的原因是什么。同理也追溯爆款背后的营销秘诀、指标下降背后的诱因,为下一次活动大促做好充足的准备。

深度市场分析,清晰品牌定位

区别于线下零售,企业无法获悉对应商品或品类的市场份额,电商品牌可以将所在天猫、京东、唯品会等平台开放进行品类销售额、增速进行分析,判断各品类销售在整个行业中的健康度。其次,通过对平台大盘数据进行分析,可以找到所关心的品类对应的消费者画像和价格段,从而优化自己的商品和运营策略,在大盘中发现更多的机会。

售后数字化,服务有保障

对于电商品牌而言,客服的响应时间、回复的数据趋势、换货率都可以通过观远数据BI平台展现出来,对应的部门主管也可以通过这些数据反馈结果调整客服的工作流程和优先级,通过改进话术或设置相关自动回复来提高响应时间、减少退货率,还可以根据不同时段的咨询数据进行合理排班。

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作者: 观远数据    /    文章:111篇

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