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電子商務行業分析 電子商務數據分析( 二 )

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（2）最大化廣告開支回報率
使用電商數據分析可以幫你發現企業是否像一個正在漏水的桶，可以做些什么來最大化廣告支出 。與其把錢浪費在不起作用的廣告上，你可以專注于針對正確目標受眾的廣告 。

電子商務行業分析 電子商務數據分析

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三、如何做好電商的數據分析？
1.依據用戶畫像，洞察需求
用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特征等各個維度的數據，進而對用戶或產品特征屬性進行刻畫，并對這些特征進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌 。
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首先，你需要創造出用戶對你品牌的認知，將他們帶領到你的店鋪門口 。比如通過億信ABI，能看到網站訪問者的人口信息，比如年齡和性別 。也有關于地理位置、興趣、表現的數據 。這些見解能幫助你做出用戶畫像 。
2.依據渠道數據分析用戶來源
對電商賣家來說，分析“訪客數”最重要的是分析“流量來源” 。分析不同流量來源的“數量”和“支付轉化率”，找出“支付轉化率”比較高的流量來源并想辦法提高，不僅可以提高“訪客數”還可以提高整體的“支付轉化率” 。這時利用數據分析工具能為不同渠道的表現提供總覽，并給出目標轉化率 。
當涉及到有機搜索時，分析一些像搜索量和關鍵詞排名的指標能幫你獲得更多的見解，比如該將廣告預算花在哪兒，如何讓用戶更容易搜索到你等等 。
3.店內轉化率的數據分析
當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，并不是每個來店里的用戶都會點加入購物車按鈕 。甚至在加入購物車后，也會有改變主意離開網站的可能 。所以這一步我們可以用下面的電商轉化指標來跟蹤和優化線上購物體驗：
（1）銷售轉化率 ——已購買的用戶和全部來到店鋪的用戶比值
（2）平均訂單價值 —— 用戶下單的平均金額
（3）放棄購物車率—— 在所有產生的訂單中，未完成訂單的占比
轉化率表示進行購買的訪問者所占總訪問者的百分比，是以特定時期內實現交易的總人數除以訪問的總人數得出的 。一次訪問行為就是顧客與我們的店鋪進行的一次獨立互動，無論時長是三秒鐘還是三小時 。
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對于電商而言，轉化率優化事關重要，通常需要花費大量的時間和精力 。電商行業的平均轉化率為 2％，業績最好的店鋪通常會達到平均水平的兩到三倍 。亞馬遜的轉化率高達 13％ 。這就意味著每 100 人訪問店鋪，就會有 13 人產生購買行為 。這時可以重點關注以下兩個方面：
（1）購物行為——這個能告訴你用戶在營銷漏斗的每個階段產生了多少訪問量 。從只是瀏覽過你產品的用戶，到加入購物車的用戶，開始結賬的用戶，和完成訂單的用戶 。這份報告能清晰地告訴你有多少用戶轉移到了下一個階段，并幫助你識別如何改進這個過程來提高訂單量 。
（2）支付行為——和購物行為報告很像，但只關注結賬付款這一階段 。這個報告能輕易地跟蹤用戶在支付階段的行為，以及他們在什么地方選擇放棄購買 。
4.提高營銷推廣的ROI
對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合 。
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這里億信ABI可以幫助你在以下這些方面衡量內部和外部的營銷效果：
（1）內部營銷報告——比如，用戶被引導至不同區域的頁面導航欄，我們能依據數據查看內部推銷點擊率、交易數量、收入、和每個內部推廣點擊后產生的交易數等等的指標 。
（2）訂單優惠券報告——這份報告會提供訂單優惠券和收入、交易量、訂單平均價值的關系分析 。
（3）產品優惠券報告——和之前的報告相似，它會提供有關產品優惠券和收入、購買人數、每次購買產生的產品收益的分析 。
（4）折扣碼報告—— 能夠清楚地看到合作商 / 品牌大使 / 博主對你店鋪銷量的貢獻 。也能夠設置指標追蹤相關的收入、訂單量、和平均訂單價值 。

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