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电商数据分析基础方法-分拆

数据分析 作者:xyqjjp19851211 时间:2014-01-15 16:26:23 0 删除 编辑

对于很多没有数学基础和数据敏感度的人而言,面对庞杂的数据常常感到头痛。为了得到更深入的信息,我们需要用到很多的分析工具,比如GASiteFlow、百度统计等,在收集客观的数据后,我们需要对数据进行分析,这里我们介绍最常用和基础的分析方法:拆分。

  一、看数据分布

  最简单的拆分方法就是不看平均值,看数据分布。因为凡是总和或者平均类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。例如李嘉诚来我们公司参观,这一时间我们公司办公室里的平均资产就会因为李嘉诚一个人被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个平均资产数据来判定说我们办公室的人都是豪华游艇的潜在顾客,这自然是荒谬的。

可实际上,我们每天都在做着类似的判断,比如当我们听到说顾客平均在线时间334秒,就可能根据这个时间来进行业务决策,例如设置停留时间超过334秒为高价值流量,或者设置系统,在用户停留了334秒还没有下单的话就弹出在线客服服务窗口。我们设置这些时间点的根据是平均停留时间,在我们的想象里,我们的每个顾客都有着平均的表现,停留时间大致都是334秒,可实际上真正的顾客访问时间有长有短,差别巨大:

电商数据分析基础方法-分拆

图数据拆分

  从上图我们可以看到绝大部分访问时间非常短暂,而少数人访问了大量时间,综合起来平均停留时间3分多,用334秒来做为一个关键判定点是不合适的。

  再举一个例子,比如我们看到上个月平均订单金额500/单,这个月也是500/单,可能会觉得数字没有变化。可是实际上有可能上个月5万单都是400600元,而这个月5万单则是2万单300元,2万单400元,5千单500元,5000单超过2500——客户购买习惯已经发生了巨大变化,一方面可能是客户订单在变小(可能是因为产品单价下降,采购数量减少,或者客户选择了比较便宜的替代品),另一方面出现了一些相对较大的订单(可能是中小企业采购,或者是网站扩充产品线见效了)。——看数据分布可以让我们更容易发现这些潜在的变化,及时的做出应对。

  二、拆因子

  很多时候我们很难直接从数据变化中分析出具体的原因,这时可以考虑拆分因子,将问题一步步细化找寻原因。

例如网站转化率下降,我们要找原因。因为转化率”=“订单”/“流量,所以转化率下降的原因很可能是订单量下降流量上升,或者两者皆是。按照这个思路我们可能发现主要的原因是流量上升订单量升幅不明显,那么下面我们就可以来拆解流量的构成,例如拆成直接访问流量广告访问流量搜索引擎访问流量再看具体是哪部分的流量发生了变化,接下来再找原因。这时我们可能看到说是搜索引擎访问流量上升,那就可以再进一步分析是付费关键词部分上升,还是自然搜索流量上升,如果是自然流量,是品牌(或者网站名相关)关键词流量上升,还是其他词带来的流量上升——假如最后发现是非品牌类关键词带来的流量上升,那么继续寻找原因——市场变化(淡季旺季之类),竞争对手行动,还是自身改变。假如刚好在最近把产品页面改版过,就可以查一下是不是因为改版让搜索引擎收录变多,权重变高。接下来再分析自己到底哪里做对了帮助网站SEO了(比如把页面导航栏从图片换成了文字),把经验记下来为以后改版提供参考;另一方面还要分析哪里没做好(因为新增流量但是并没有相应增加太多销售),研究怎样让产品页面更具吸引力——因为对很多搜索引擎流量来说,他们对网站的第一印象是产品页面,而不是首页。

 

 电商数据分析基础方法-分拆

三、拆步骤

  还有些时候,我们通过拆分步骤来获取更多信息。

  举两个例子:第一个例子:两个营销活动,带来一样多的流量,一样多的销售,是不是说明两个营销活动效率差不多?

如果我们把每个营销活动的流量拆细去看每一步,就会发现不一样的地方。营销活动B虽然和营销活动A带来了等量的流量,可是这部分流量对产品更感兴趣,看完着陆页之后更多的人去看了产品页面。可惜的是虽然看产品的人很多,最后转化率不高,订单数和营销活动A一样。

 

电商数据分析基础方法-分拆

这里面还可以再深入分析(结合之前提到的分析方法,和下一章要说的细分方法),但是光凭直觉,也可以简单的得出一些猜测来,例如两个营销活动的顾客习惯不太一样,营销活动B的着陆页设计更好,营销活动B的顾客更符合我们的目标客户描述、更懂产品——但是我们的价格没有优势等等这些猜想是我们深入进行分析,得出行动方案的起点。至少,它可以帮助我们更快的累计经验,下次设计营销活动的时候会更有的放矢,而不是仅仅写一个简单report说这两个营销活动效果一样就结案了。(注:这是个简化的例子,实际上还可以分更多层)

第二个例子可能更常见一些,比如网站转化率下降,我们可以拆成这样的漏斗:

电商数据分析基础方法-分拆



这样拆好之后,更能清楚地看到到底是哪一步的转化率发生了变化。有可能是访客质量下降,都在着陆页流失了,也可能是购物车–>登录流失了(如果你把运费放到购物车中计算,很可能就看到这一步流失率飙升),这样拆细之后更方便我们分析。

  曾经有一个例子就是转化率下降,市场部查流量质量发现没问题,产品经理查价格竞争力也没问题——最后发现是技术部为了防止恶意注册,在登录页面加了验证码(而且那个验证码极度复杂),降低了登录页面–>填写订单信息这一步的转化率。

  四、细分用户族群

  很多时候,我们需要把用户行为数据拆分开,看不同族群的人有什么不同的表现,通过比较异同来获取更多的洞察。从实践出发,客户族群细分的方法主要有三种:

  按照客户属性细分:根据客户是谁来划分族群,例如把客户分成新客户老客户。按照客户行为来细分:根据客户上网行为来细分,例如把客户分成浏览服装专区的客户浏览数码专区的客户。很多时候根据客户行为根据客户属性这两者会混在一起,比如一个客户的行为是每个月都来买一次东西而且只买最贵的,可能我们就会在数据库里给他标记上有钱人,之后有钱人就成了这个客户的属性之一。按照最终结果来细分:其实是按照客户行为来细分的一种,但是它适用性非常广,而且用起来非常方便,所以单独拿出来讲一下。

  对于这个细分方法,本质上就是根据结果把流量分成好人坏人,然后一路比较好人坏人从接触到最后转化或离开这整个过程中所经历过的事情有没有什么显著的不同,如果有,则进一步深入考虑这些不同点是否就是造成他们一些是好人一些是坏人的原因,再想办法优化这些经历,尽可能增加好人这个族群。

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