电商平台数据统计：推广、商品、客户分析——九数云BI
本文介绍了电商平台数据统计的一些方法和技巧，希望对你有帮助!
电商平台数据统计该怎么做？本文从三个维度（推广、商品、客户）出发，跟大家一起罗列数据指标和计算方法，运营人员和电商店铺管理人员可以根据这些维度，摘取最适合自己产品特性的分析指标，从而形成个性化电商平台数据分析看板。
一、推广维度
我们可以从以下角度对推广和促销活动的效果和影响进行评估，以确定其对销售、品牌知名度和客户忠诚度的贡献，形成推广层面的电商平台数据统计。
1. 访客数据：PV、UV
- 活动期间 VS 非活动期间数据
- 对比活动周期内的数据
- 与往期活动进行对比
2. 活动转化情况：转化人数、转化金额
- 对比活动期间 VS 非活动期间数据
- 对比活动周期内的数据
- 与往期活动进行对比
- 参与、下单、购买漏斗情况
3. 活动明细对比
- 优惠券数据：优惠券发放数/优惠券使用数/优惠券ROI
- 不同玩法效果对比：对比分析满减、打折、买赠等不同促销策略的效果
- 不同渠道对比：比较在不同渠道的活动表现
二、产品维度
产品维度涉及对产品本身的特性、性能、质量和市场表现进行深入分析。产品维度的电商平台数据统计可以按照以下几个维度进行：
1、产品本身
- 产品特性与功能：包括设计、颜色、尺寸、技术规格等，
- 产品质量：包括材料、工艺和制造标准
- 产品包装：包括产品包装的设计、材料和环境影响
- 产品生命周期：分析产品在市场中的生命周期阶段（引入、增长、成熟或衰退）
2、产品竞争
- 产品差异化：研究产品与竞争对手产品的差异化因素，如独特功能、设计创新或品牌形象，这些因素有助于产品在市场上脱颖而出。
3、产品搭配
- 产品布局：企业内部产品之间是否互补？是否避免了内部竞争？
- 产品组合：陈列是否按照购物篮分析原则进行，确保客单价最大化？衍生品开发是否跟上节奏？
购物篮分析模型
三、客户维度
商品即将”货“交给“人”，因此在商品分析的维度中，客户维度是非常重要的一环；我们可以从以下三个维度来进行客户角度的电商平台数据统计。
1、客户画像：描述目标客户群体的特征
- 年龄分布
- 地理位置
- 性别比例
- 购买力
- 购买动机
- 忠诚顾客度
- 产品评价
2、客户忠诚度：客户对品牌的忠诚程度，通常通过重复购买行为来衡量。
- 复购用户数、用户复购率
- 复购变动趋势：着重观察是否有周期性规律、季节性因素？
- 忠实用户top10：可以为其提供一定的优惠折扣、维护措施；高复购商品举行一定的促销活动，如满赠
- 客户流失分析
3、客户评价：客户对商品或服务的反馈和评价。
客户的评价关系到品牌/产品/服务在客户中的印象分，可以通过调研的方法来衡量，也可以对一些线上平台的评价频次进行统计
以上就是电商平台数据统计的一些方法和技巧，希望对你有帮助!
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