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如今,随着信息产业的快速发展,各种底层大数据平台正如火如荼地涌现。一亿级数据和二级响应不再是当年遥不可及的神话。然而,对于企业来说,快速的数据计算只是业务数据分析的硬件基础。如何挖掘这些海量数据的应用价值,如何走完数据分析的最后一公里,指导企业进行战略决策是至关重要的一步。
我相信你对网络操作并不陌生。在最后一段时间里,我和大家分享了一些关于互联网流量运营的数据分析经验和运营策略。在得到用户流量后,我们还得到了一组平台的潜在用户。如何通过一系列的操作策略,让用户成功地完成商品搜索、商品浏览、商品订购、交易支付的流程转换?通过对平台数据的数据分析,指导业务策略,最大化各营销渠道的转化率。本文以互联网行业为背景进行数据业务分析(转型)。从订单转化率、事件转化率、服务转化率、退货率四个方面进行分析和思考,希望与您交流一些数据分析方面的经验和体会。
对于平台运营商,我们希望用户流量一旦进入平台网站,能够按照我们平台运营设定的一系列要求,一步步顺利进行,最终完成交易支付操作。所以对于互联网运营商来说,需要做一系列的转型操作,比如会员注册、商品采集、购物车添加、交易支付等,对于需要逐步转型的平台操作,我们可以先通过漏斗图对宏观流程转型数据进行分析,找出现阶段需要优化的运营环节,有效进行有针对性的治理,最终提高整个平台用户的转化率。
会员注册转化率=新会员总数/新访客总数。对于互联网平台运营商来说,用户在平台上消费前往往需要注册为网站会员。而网站会员机制有利于平台的定向运行和推广,增强用户与平台的黏性,因此提高网站平台的会员注册转化率对提高用户回购率非常重要。在当今互联网社交时代,除了做好自己网站的直接会员注册和运营外,通过微信、QQ等社交平台的账号共享,可以显著提高网站平台的注册转化率。
商品收汇换算率=商品收汇总数/商品浏览总数。这个指标通常是在平台上举办大型促销活动之前需要注意的一个指标,因为这一时期的商品收汇量有很大的机会直接转化成成功的交易订单,同时,这个指标也可以在预测平台活动的推广效果。
品牌/单品转化率=单品成功交易订单/单品浏览量。该指标通常用于平台对商品的受欢迎程度进行统计。通过对品牌/单品转化率的分析,可以指导商店购买品牌类型,提高单品转化率高的商品购买量,降低单品转化率低的商品购买量。
我们使用finebi商务智能产品来分析平台用户访问阶段的转换率数据。我们可以一步一步地看到每个节点的转换。首先,用户的流程从浏览商品行为转变为添加购物车行为。通过漏斗图可以很快看出,转化率为50.77%,这反映出平台的商品介绍、图片描述等对用户具有很强的吸引力。接下来,我们将继续看到从添加购物车到下单的转换率。我们可以看到转化率高达99.66%,非常好。从中可以看出,单笔到支付的转化率只有50%。这是一个值得改造的节点。数据分析推测,该平台的支付渠道并不完善。必须增加支付宝、微信等快捷支付渠道,减少平台,因为它没有为用户提供习惯性的支付渠道,导致用户放弃购买行为的概率。
事件转化率通常是指平台或门店通过一系列的运营推广活动所带来的附加值和公共事件的影响。这一指标对于平台运营评价和营销运营活动的指导非常重要,如整体搜索引擎优化关键词上线营销、折扣促销活动、电子邮件营销等。对于事件转化率的数据分析,通常可以重点从营销渠道转化率、会员转化率、存储流量转化率、订单转化率等指标来评价活动的推广和营销效果。
通过finebi工具,首先分析了各营销推广渠道转化率的玫瑰分布图。可以看出,目前平台转化率最高的渠道主要包括基础在线工作、SEO关键词推广、微信推广和品牌推广。同时,当我们要查看链接中每个通道对应的转换率数据时,finebi商务智能产品提供的数据自动链接过滤功能,使用户无需任何设置即可进行所有关联的数据链接。让我们来看看微信渠道转化率随时间的变化趋势,我们可以推断该平台在2015年9月29日左右发布(因为用户订单转化率从2015年9月29日开始下降,当时一般用户都知道近期会有促销活动,他们会收集商品,产生延迟消费,因此活动前的时间转换率会降低)即将到来的产品促销活动,日期为2015年10月1日至2015年10月7日(转换率大幅提高),属于国庆黄金时段的大型促销活动一周来,都取得了不错的成绩。
除了上述的渠道营销策略外,对于平台店来说,适当的相关产品推荐也可以提高相关产品的购买率,比如用户购买衣服后可以向他们推销鞋子等产品。另外,对于事件转化率,季节性和公共性事件也会影响到商品的订单转化率,只有在不同时期对比较受欢迎的商品进行采购营销,才能达到最赚钱的目的。
如下图所示,通过finebi工具对客服咨询订单转化率条形图的数据分析统计,我们发现平台5名客服人员Blanche、Henry、Christian、Hank、Betty的转化率均在10%以上,而内容营销其他客服人员的转化率相对较低,因此这方面可以使布兰奇以最佳的转化率为客户服务提供服务培训,为其他客服整体提升平台的服务水平,从而提高用户订单的转化率。
从退货率来看,对于用户来说,退货的原因可以分为两类:一类是由于所购商品的质量问题而申请退货,另一类是由于用户自身原因而申请退货。平台方往往需要更加关注因质量问题而退货的第一类商品。通过对历史商品因质量原因退货数据的统计分析,及时向供应商反馈确实存在质量问题的商品。如果质量太严重,可以考虑与供应商协商退货。