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從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策,手把手教你B2C電商數(shù)據(jù)分析怎么做

 2020-09-03 17:02  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯(cuò)

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根據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示,2019年移動(dòng)電商用戶規(guī)模已達(dá)5.46億人。作為移動(dòng)電商主流模式,B2C電商以大平臺為品牌背書,更符合電商用戶對服務(wù)質(zhì)量和商品保障的期望,在未來將會有更高的覆蓋率。

B2C電商正在面臨新時(shí)代的轉(zhuǎn)型

面對仍在不斷增長的市場規(guī)模,B2C電商行業(yè)的競爭也在愈演愈烈,同時(shí),商家之間的競爭套路也在隨著市場環(huán)境的變化而不斷迭代。

從流量爭奪戰(zhàn)轉(zhuǎn)向存量運(yùn)營戰(zhàn)

從艾媒咨詢公布的數(shù)據(jù)中可以看出,整個(gè)行業(yè)雖然市場規(guī)模仍在增長,但增速呈現(xiàn)了明顯的下降趨勢,正在面臨流量紅利見頂,電商頭部流量集中等困境。想要在有限的市場規(guī)模下依然保持有力的增長速度,必須要將經(jīng)營策略從擴(kuò)張式的流量爭奪轉(zhuǎn)向更精細(xì)化的存量運(yùn)營。

相比于線下零售,B2C電商具備天然互聯(lián)網(wǎng)基因和得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)優(yōu)勢,品牌商品、消費(fèi)者、客戶服務(wù)、物流等各個(gè)環(huán)節(jié)的行為都可以被數(shù)據(jù)化,也為未來更深層次的數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。

運(yùn)營模式多樣化,需要快速反應(yīng)抓住消費(fèi)主流

伴隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達(dá),消費(fèi)者的購物渠道越來越豐富,B2C電商也衍生出直播電商、社群電商、特賣電商多種運(yùn)營模式。對于電商品牌來說,渠道越多運(yùn)營難度越大,無法全盤比較不同渠道不同的消費(fèi)者畫像和商品表現(xiàn)。更需要品牌具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力,挖掘更多的數(shù)據(jù)價(jià)值,快速反應(yīng),針對性地調(diào)整營銷策略。

品牌細(xì)分化趨勢明顯,精細(xì)化運(yùn)營成關(guān)鍵

隨著流量獲取成本的增加以及物流配送服務(wù)的完善,越來越多的B2C電商品牌已經(jīng)滲透到更多細(xì)分的領(lǐng)域,聚焦某個(gè)區(qū)域、某個(gè)人群或者具體的品類,做起了垂直電商,而同時(shí),綜合型B2C電商平臺也正在利用自己的資源滲透到細(xì)分領(lǐng)域。所以,對于垂直電商而言,更需要對于垂直領(lǐng)域的消費(fèi)者畫像、商品畫像、區(qū)域購買力等指標(biāo)比綜合性平臺有更清晰的定位,而只有通過強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析,實(shí)行精細(xì)化運(yùn)營,才能提高自己在垂直領(lǐng)域的競爭優(yōu)勢。

B2C電商場景化數(shù)據(jù)智能解決方案

基于這種背景,目前,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)可以為B2C電商行業(yè)提供一站式的數(shù)據(jù)分析和智能決策解決方案。在產(chǎn)品能力上,可以協(xié)助品牌搭建一體化的大數(shù)據(jù)分析平臺,進(jìn)行全渠道的數(shù)據(jù)融合,為多維度、多路徑、精細(xì)化的數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備。同時(shí),觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)提供的可視化自助分析、移動(dòng)BI輕應(yīng)用、數(shù)據(jù)大屏、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析引擎、極速分析引擎等產(chǎn)品能力,可以賦能普通業(yè)務(wù)人員通過托拉拽的方式做自助分析,解決BI部門IT取數(shù),報(bào)表制作的重復(fù)勞動(dòng),將時(shí)間聚焦在于業(yè)務(wù)結(jié)合的數(shù)據(jù)分析上。而在方案層面,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)沉淀了覆蓋B2C電商用戶、商品、流量、營銷、倉儲物流、財(cái)務(wù)、售后等多場景的數(shù)據(jù)分析解決方案,可以幫助企業(yè)快速落地場景化的數(shù)據(jù)分析模型。

多維度商品分析,清洗定位商品畫像

傳統(tǒng)零售中只有會員畫像沒有用戶畫像更沒有商品畫像,而在電商模式中,每款商品都可以通過數(shù)據(jù)分析找到他對應(yīng)的消費(fèi)者畫像。品牌在推出一款商品之前都會有自己的人群定位,而人群定位是否精準(zhǔn)就可以通過電商渠道的商品分析找到他對應(yīng)的年齡段和價(jià)位段,再結(jié)合具體品類的客群畫像為后續(xù)的產(chǎn)品研發(fā)提供思路,提高新品投放的精準(zhǔn)性。除此之外,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)沉淀的商品銷售貢獻(xiàn)分析、商品關(guān)聯(lián)分析等模型,也有助于企業(yè)快速找到自己的爆款商品、引流商品,從而去有針對性地制定營銷方案。

全渠道流量分析,不放過每一步轉(zhuǎn)化機(jī)會

相比于傳統(tǒng)零售客流量主要依賴選址和營銷活動(dòng),電商運(yùn)營可以監(jiān)測商品從曝光、展現(xiàn)、訪問、收藏加購、付款到復(fù)購各個(gè)環(huán)節(jié),以及直通車、鉆展、聚劃算等各個(gè)渠道的流量轉(zhuǎn)化率,再根據(jù)不同渠道不同商品的流量轉(zhuǎn)化率落地到行動(dòng)改變對應(yīng)的營銷策略。

對于訪客數(shù)少但是轉(zhuǎn)化率高的渠道增加推廣投入,提高展現(xiàn)量;對于訪客數(shù)高但是轉(zhuǎn)化率低的渠道,可以加大活動(dòng)優(yōu)惠力度或者優(yōu)化商品詳情頁提高收藏加購率;對于單一渠道收藏加購的流量進(jìn)行多渠道推廣觸發(fā),提高付款率。通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果實(shí)時(shí)改變營銷策略,提高每個(gè)流程的ROI轉(zhuǎn)化。

降庫存保銷售

針對電商品牌普遍關(guān)心的供需匹配問題,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)可以基于企業(yè)各品類庫存數(shù)量、庫存可支持銷售周數(shù)、供應(yīng)商供貨周期、發(fā)貨時(shí)間、庫存明細(xì)等數(shù)據(jù),通過將庫存與銷售進(jìn)行聯(lián)動(dòng)分析,匹配不同商品的銷售趨勢以及退貨率等指標(biāo),幫助企業(yè)確定哪些商品處于安全庫存狀態(tài),哪些商品需要及時(shí)補(bǔ)貨。對于危險(xiǎn)庫存及時(shí)預(yù)警,有效避免商品因斷貨造成的損失,同時(shí)也可以將庫存數(shù)量控制在合理范圍內(nèi),降低庫存成本。

大促實(shí)時(shí)分析,事后深度復(fù)盤

電商大促分為前期準(zhǔn)備,大促監(jiān)測和事后復(fù)盤三個(gè)階段,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)可以針對大促整體活動(dòng)的全生命周期提供多維度、多路徑的精細(xì)化分析能力。大促準(zhǔn)備期間,可以將各個(gè)部門的業(yè)績指標(biāo)可視化每日更新或?qū)崟r(shí)更新,通過活動(dòng)賽馬等分析模型營造緊張的備戰(zhàn)狀態(tài)。大促期間,可以實(shí)時(shí)監(jiān)測各項(xiàng)指標(biāo)的完成情況,對預(yù)料之外的爆款商品進(jìn)行及時(shí)補(bǔ)倉,對于爆款商品但是庫存不夠的可以及時(shí)下架,減少交易糾紛;對于庫存過多的可以通過優(yōu)惠券等其他形式提高銷售。大促結(jié)束后,同樣可以通過之前搭建好的數(shù)據(jù)分析模型,利用倒推的邏輯思維,層層下鉆追溯到不同結(jié)果背后的故事線。

例如,針對整體銷售額提升,如果發(fā)現(xiàn)是由老客數(shù)量上升帶來的影響,就可以進(jìn)一步下鉆分析,哪個(gè)渠道的老客貢獻(xiàn)率最高,這個(gè)渠道老客激活哪一步轉(zhuǎn)化率最高,這樣就可以找到帶來增長的原因是什么。同理也追溯爆款背后的營銷秘訣、指標(biāo)下降背后的誘因,為下一次活動(dòng)大促做好充足的準(zhǔn)備。

深度市場分析,清晰品牌定位

區(qū)別于線下零售,企業(yè)無法獲悉對應(yīng)商品或品類的市場份額,電商品牌可以將所在天貓、京東、唯品會等平臺開放進(jìn)行品類銷售額、增速進(jìn)行分析,判斷各品類銷售在整個(gè)行業(yè)中的健康度。其次,通過對平臺大盤數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以找到所關(guān)心的品類對應(yīng)的消費(fèi)者畫像和價(jià)格段,從而優(yōu)化自己的商品和運(yùn)營策略,在大盤中發(fā)現(xiàn)更多的機(jī)會。

售后數(shù)字化,服務(wù)有保障

對于電商品牌而言,客服的響應(yīng)時(shí)間、回復(fù)的數(shù)據(jù)趨勢、換貨率都可以通過觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)BI平臺展現(xiàn)出來,對應(yīng)的部門主管也可以通過這些數(shù)據(jù)反饋結(jié)果調(diào)整客服的工作流程和優(yōu)先級,通過改進(jìn)話術(shù)或設(shè)置相關(guān)自動(dòng)回復(fù)來提高響應(yīng)時(shí)間、減少退貨率,還可以根據(jù)不同時(shí)段的咨詢數(shù)據(jù)進(jìn)行合理排班。

根據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示,2019年移動(dòng)電商用戶規(guī)模已達(dá)5.46億人。作為移動(dòng)電商主流模式,B2C電商以大平臺為品牌背書,更符合電商用戶對服務(wù)質(zhì)量和商品保障的期望,在未來將會有更高的覆蓋率。

B2C電商正在面臨新時(shí)代的轉(zhuǎn)型

面對仍在不斷增長的市場規(guī)模,B2C電商行業(yè)的競爭也在愈演愈烈,同時(shí),商家之間的競爭套路也在隨著市場環(huán)境的變化而不斷迭代。

從流量爭奪戰(zhàn)轉(zhuǎn)向存量運(yùn)營戰(zhàn)

從艾媒咨詢公布的數(shù)據(jù)中可以看出,整個(gè)行業(yè)雖然市場規(guī)模仍在增長,但增速呈現(xiàn)了明顯的下降趨勢,正在面臨流量紅利見頂,電商頭部流量集中等困境。想要在有限的市場規(guī)模下依然保持有力的增長速度,必須要將經(jīng)營策略從擴(kuò)張式的流量爭奪轉(zhuǎn)向更精細(xì)化的存量運(yùn)營。

相比于線下零售,B2C電商具備天然互聯(lián)網(wǎng)基因和得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)優(yōu)勢,品牌商品、消費(fèi)者、客戶服務(wù)、物流等各個(gè)環(huán)節(jié)的行為都可以被數(shù)據(jù)化,也為未來更深層次的數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。

運(yùn)營模式多樣化,需要快速反應(yīng)抓住消費(fèi)主流

伴隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達(dá),消費(fèi)者的購物渠道越來越豐富,B2C電商也衍生出直播電商、社群電商、特賣電商多種運(yùn)營模式。對于電商品牌來說,渠道越多運(yùn)營難度越大,無法全盤比較不同渠道不同的消費(fèi)者畫像和商品表現(xiàn)。更需要品牌具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力,挖掘更多的數(shù)據(jù)價(jià)值,快速反應(yīng),針對性地調(diào)整營銷策略。

品牌細(xì)分化趨勢明顯,精細(xì)化運(yùn)營成關(guān)鍵

隨著流量獲取成本的增加以及物流配送服務(wù)的完善,越來越多的B2C電商品牌已經(jīng)滲透到更多細(xì)分的領(lǐng)域,聚焦某個(gè)區(qū)域、某個(gè)人群或者具體的品類,做起了垂直電商,而同時(shí),綜合型B2C電商平臺也正在利用自己的資源滲透到細(xì)分領(lǐng)域。所以,對于垂直電商而言,更需要對于垂直領(lǐng)域的消費(fèi)者畫像、商品畫像、區(qū)域購買力等指標(biāo)比綜合性平臺有更清晰的定位,而只有通過強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析,實(shí)行精細(xì)化運(yùn)營,才能提高自己在垂直領(lǐng)域的競爭優(yōu)勢。

B2C電商場景化數(shù)據(jù)智能解決方案

基于這種背景,目前,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)可以為B2C電商行業(yè)提供一站式的數(shù)據(jù)分析和智能決策解決方案。在產(chǎn)品能力上,可以協(xié)助品牌搭建一體化的大數(shù)據(jù)分析平臺,進(jìn)行全渠道的數(shù)據(jù)融合,為多維度、多路徑、精細(xì)化的數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備。同時(shí),觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)提供的可視化自助分析、移動(dòng)BI輕應(yīng)用、數(shù)據(jù)大屏、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析引擎、極速分析引擎等產(chǎn)品能力,可以賦能普通業(yè)務(wù)人員通過托拉拽的方式做自助分析,解決BI部門IT取數(shù),報(bào)表制作的重復(fù)勞動(dòng),將時(shí)間聚焦在于業(yè)務(wù)結(jié)合的數(shù)據(jù)分析上。而在方案層面,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)沉淀了覆蓋B2C電商用戶、商品、流量、營銷、倉儲物流、財(cái)務(wù)、售后等多場景的數(shù)據(jù)分析解決方案,可以幫助企業(yè)快速落地場景化的數(shù)據(jù)分析模型。

多維度商品分析,清洗定位商品畫像

傳統(tǒng)零售中只有會員畫像沒有用戶畫像更沒有商品畫像,而在電商模式中,每款商品都可以通過數(shù)據(jù)分析找到他對應(yīng)的消費(fèi)者畫像。品牌在推出一款商品之前都會有自己的人群定位,而人群定位是否精準(zhǔn)就可以通過電商渠道的商品分析找到他對應(yīng)的年齡段和價(jià)位段,再結(jié)合具體品類的客群畫像為后續(xù)的產(chǎn)品研發(fā)提供思路,提高新品投放的精準(zhǔn)性。除此之外,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)沉淀的商品銷售貢獻(xiàn)分析、商品關(guān)聯(lián)分析等模型,也有助于企業(yè)快速找到自己的爆款商品、引流商品,從而去有針對性地制定營銷方案。

全渠道流量分析,不放過每一步轉(zhuǎn)化機(jī)會

相比于傳統(tǒng)零售客流量主要依賴選址和營銷活動(dòng),電商運(yùn)營可以監(jiān)測商品從曝光、展現(xiàn)、訪問、收藏加購、付款到復(fù)購各個(gè)環(huán)節(jié),以及直通車、鉆展、聚劃算等各個(gè)渠道的流量轉(zhuǎn)化率,再根據(jù)不同渠道不同商品的流量轉(zhuǎn)化率落地到行動(dòng)改變對應(yīng)的營銷策略。

對于訪客數(shù)少但是轉(zhuǎn)化率高的渠道增加推廣投入,提高展現(xiàn)量;對于訪客數(shù)高但是轉(zhuǎn)化率低的渠道,可以加大活動(dòng)優(yōu)惠力度或者優(yōu)化商品詳情頁提高收藏加購率;對于單一渠道收藏加購的流量進(jìn)行多渠道推廣觸發(fā),提高付款率。通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果實(shí)時(shí)改變營銷策略,提高每個(gè)流程的ROI轉(zhuǎn)化。

降庫存保銷售

針對電商品牌普遍關(guān)心的供需匹配問題,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)可以基于企業(yè)各品類庫存數(shù)量、庫存可支持銷售周數(shù)、供應(yīng)商供貨周期、發(fā)貨時(shí)間、庫存明細(xì)等數(shù)據(jù),通過將庫存與銷售進(jìn)行聯(lián)動(dòng)分析,匹配不同商品的銷售趨勢以及退貨率等指標(biāo),幫助企業(yè)確定哪些商品處于安全庫存狀態(tài),哪些商品需要及時(shí)補(bǔ)貨。對于危險(xiǎn)庫存及時(shí)預(yù)警,有效避免商品因斷貨造成的損失,同時(shí)也可以將庫存數(shù)量控制在合理范圍內(nèi),降低庫存成本。

大促實(shí)時(shí)分析,事后深度復(fù)盤

電商大促分為前期準(zhǔn)備,大促監(jiān)測和事后復(fù)盤三個(gè)階段,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)可以針對大促整體活動(dòng)的全生命周期提供多維度、多路徑的精細(xì)化分析能力。大促準(zhǔn)備期間,可以將各個(gè)部門的業(yè)績指標(biāo)可視化每日更新或?qū)崟r(shí)更新,通過活動(dòng)賽馬等分析模型營造緊張的備戰(zhàn)狀態(tài)。大促期間,可以實(shí)時(shí)監(jiān)測各項(xiàng)指標(biāo)的完成情況,對預(yù)料之外的爆款商品進(jìn)行及時(shí)補(bǔ)倉,對于爆款商品但是庫存不夠的可以及時(shí)下架,減少交易糾紛;對于庫存過多的可以通過優(yōu)惠券等其他形式提高銷售。大促結(jié)束后,同樣可以通過之前搭建好的數(shù)據(jù)分析模型,利用倒推的邏輯思維,層層下鉆追溯到不同結(jié)果背后的故事線。

例如,針對整體銷售額提升,如果發(fā)現(xiàn)是由老客數(shù)量上升帶來的影響,就可以進(jìn)一步下鉆分析,哪個(gè)渠道的老客貢獻(xiàn)率最高,這個(gè)渠道老客激活哪一步轉(zhuǎn)化率最高,這樣就可以找到帶來增長的原因是什么。同理也追溯爆款背后的營銷秘訣、指標(biāo)下降背后的誘因,為下一次活動(dòng)大促做好充足的準(zhǔn)備。

深度市場分析,清晰品牌定位

區(qū)別于線下零售,企業(yè)無法獲悉對應(yīng)商品或品類的市場份額,電商品牌可以將所在天貓、京東、唯品會等平臺開放進(jìn)行品類銷售額、增速進(jìn)行分析,判斷各品類銷售在整個(gè)行業(yè)中的健康度。其次,通過對平臺大盤數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以找到所關(guān)心的品類對應(yīng)的消費(fèi)者畫像和價(jià)格段,從而優(yōu)化自己的商品和運(yùn)營策略,在大盤中發(fā)現(xiàn)更多的機(jī)會。

售后數(shù)字化,服務(wù)有保障

對于電商品牌而言,客服的響應(yīng)時(shí)間、回復(fù)的數(shù)據(jù)趨勢、換貨率都可以通過觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)BI平臺展現(xiàn)出來,對應(yīng)的部門主管也可以通過這些數(shù)據(jù)反饋結(jié)果調(diào)整客服的工作流程和優(yōu)先級,通過改進(jìn)話術(shù)或設(shè)置相關(guān)自動(dòng)回復(fù)來提高響應(yīng)時(shí)間、減少退貨率,還可以根據(jù)不同時(shí)段的咨詢數(shù)據(jù)進(jìn)行合理排班。

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