电商数据怎么分析？运营、销售、商品、用户，缺一不可！

“大家好，我是李启方！今天跟大家聊聊电商数据怎么分析。

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如果你是做电商的，那你大概率遇到过这些问题：

• 流量突然掉得厉害，却不知道问题出在哪儿？
• 花了大价钱做活动，效果却一般，复盘的时候没头绪？
• 好多商品卖不出去，库存堆得满满的，到底是哪里不对？
• 用户走了就不回来，复购特别低，怎么才能让他们再来买？

数据对电商来说确实太重要了，但光有数据没用，得能从这些数据里看出能帮着做决定的东西，这才是真本事。运营、销售、商品、用户，这四个方面的数据分析一个都不能少，它们串起来才是整个电商业务的流程。

运营主要就是做两件事：“搞到流量”和“让流量变成实实在在的生意”。

核心指标有：

• PV（页面浏览量）

• UV（独立访客数）

• 访问次数

• 平均访问深度

• 跳出率

但问题是：

光看这些还不够，得拆开来分析，这才是关键。

（1）渠道结构：流量是从哪儿来的？

• 自主访问
• 搜索引擎（自然搜索和付费推广）
• 社交媒体
• 联盟营销
• 直接访问

这些渠道都得算清楚。

然后对比：

• 每个渠道的流量占多少，
• 质量怎么样，
• 转化效率（转化率和ROI）。

比如说：

免费流量占的比例合不合理？花钱多的渠道，能不能赚回本钱，甚至赚钱？

（2）业务结构：

平时的流量和活动期间的流量得分开看。

大促之前、当中、之后，流量是怎么变的，这直接能看出活动引流量的效果好不好。

（3）地区/设备结构：

电脑端和手机端的表现不一样，不同地方的用户喜好也有差别，这些都得留意。

用户从浏览开始，到注册登录、加购、下单、支付，最后成交，每一步都可能有人走掉。

说再多不如直接给大家分享一个BI工具看板模板让大家使用。上面这个分析看板就是用它搭建的，大家也可以照葫芦画瓢，直接对自己需要的数据在模板里进行处理。当然了，整个数据分析的全流程基础数据处理和数据可视化都可以在这里实现。需要自取：https://s.fanruan.com/zbflt（复制到浏览器打开）

那怎么分析呢？

算一下每一步的转化率，看看哪个环节掉人最多。

比如说：

加购的人不少，但支付的人少，那可能是支付流程太麻烦，或者优惠力度不够，你说对不对？

举个例子：

假设某天有1000个用户浏览商品，其中200个加购了，最后有50个支付成交。

那么加购转化率就是200÷1000×100%=20%，

支付转化率就是50÷200×100%=25%。

如果加购转化率突然降到10%，那就要去看是不是商品详情页有问题，或者价格不合适了。

再看转化周期：

用户从看到商品到最后买下，平均要多久？

知道这个，才能制定合适的营销方式，在合适的时间点去触达用户。

就看用户留不留得住，活不活跃。

核心指标是：

日活跃用户数、次日留存率、7日留存率、30日留存率。

分析这些有什么用呢？

（1）发现留存规律：

用户一般在什么时候会走？是新用户用了一周就不来了，还是老用户三个月没动静了？知道这些，才能在关键时候想办法留住他们。

（2）功能/用户群对比：

不同的用户，比如新用户和老用户，高价值用户和一般用户，他们的留存率一样吗？用了不同功能的用户，留存率有差别吗？这些能帮着评估产品改得好不好，运营策略有没有用。

复购率高，说明用户认可你。

关键指标有这几个：

（1）用户复购率：

一段时间里，买了2次及以上的用户数，除以这段时间里所有买过东西的用户数。

比如：

一个月内有1000个用户买了东西，其中200个买了2次及以上，那用户复购率就是200÷1000×100%=20%。这个能看出用户忠不忠诚。

（2）订单复购率：

一段时间里，第2次及以上的订单数，除以总订单数。

比如：

一个月总共有5000个订单，其中1000个是第2次及以上的订单，那订单复购率就是1000÷5000×100%=20%。这个能看出交易的粘性。

（3）用户回购率：

一段时间里，有购买行为的老用户数，除以这段时间里所有买过东西的用户数。老用户指的是之前买过，不是这段时间新进来的用户。

比如：

一个月内总购买用户是1000个，其中300个是老用户，那用户回购率就是300÷1000×100%=30%。这个能看出唤醒老用户的能力怎么样。

要注意的是：

分析这些指标的时候，可以按商品、用户等级、渠道来分，看看哪些地方复购高，哪些地方低，找到原因，再想办法提高复购。

首先得明白用户为什么会走，大概分三种：

• 刚性流失：没办法的，比如新用户用不惯，老用户对产品没兴趣了。
• 体验流失：可以优化的，比如产品不好用、服务差、发货慢、收到的商品和描述不一样。
• 竞争流失：得想办法应对的，比如竞争对手有更好的产品、更便宜的价格，或者体验更好。

怎么监控和分析呢？

• 可以结合留存率，先定义什么是流失，比如30天没买东西就算流失。
• 然后看看整体的流失率，还有不同用户群、不同渠道来的用户流失情况。

销售就是看结果，核心是完成目标，而且要效率高。

首先得盯着业绩表现，比如：

• 销售额
• 订单量
• 客单价
• 毛利额
• 毛利率

和上个月、上一年同期比一比，看看涨了还是跌了，目标完成了多少。

然后要做结构分析：

• 人：销售团队或者个人，业绩排第几，目标完成了多少，客单价怎么样，重点商品卖了多少，占比高不高。
• 货：不同类目、不同SPU（标准化产品单元）的销售占比，对整体增长贡献有多大，价格在哪个区间的卖得好。
• 场：在不同的平台，比如天猫、京东、自己的APP，还有不同的活动会场，销售表现怎么样，效率高不高，得对比一下。

可以分为平台模式或内部店铺制，主要看效率和业绩。

效率指标有：

• 访购率（访问的用户里下单的比例）
• 客单价
• 连带率（一个订单里平均买了几件商品）
• 坪效（一个页面或者一个资源位能带来多少销售额）。

业绩指标就是销售额、订单量、目标完成率、增长率。

综合这些，就能看出哪些是明星店铺，哪些有潜力，哪些有问题。明星店铺可以多给点资源，有问题的店铺要帮着找出原因，想办法改进。

做活动不是结束了就完了，得全程管理。

分为这三步：

• 事前：分析一下投入的预算合不合理，预测一下能有多少销售额，能引来多少流量。
• 事中：实时看着用户参与度，比如点击率、访问深度，活动期间的客流量趋势，销售的单量和金额，哪些商品卖得火。
• 事后：看看目标完成了多少，和之前的活动、类似的活动比一比。

算一算费销比：

也就是投入的费用除以带来的销售额，这个是很核心的ROI指标。

商品是根本，从选品、供应链、库存到销售，每个环节都得分析。

对供应商得有评估：

比如供货及时不及时，商品质量合格率高不高，退换货多不多，采购成本有没有优势。

供应链的效能也很重要：

比如采购需要多久能响应，订单执行得怎么样，物流配送快不快，客户因为物流问题投诉多不多，物资成本占总成本的比例怎么样。

库存不能太多也不能太少，核心指标有这几个：

（1）库存天数：现有库存能卖多少天，计算公式是（库存数量÷日均销量）。

比如：

某商品库存有1000件，日均卖50件，那库存天数就是1000÷50=20天。

（2）存销比：库存金额和销售金额的比例，一般是某个时间段的平均库存金额除以这个时间段的销售金额。

（3）库存周转率：一段时间的销售成本除以平均库存金额，反映库存卖得快不快。

比如：

一个季度的销售成本是30000元，平均库存金额是10000元，那库存周转率就是30000÷10000=3次。

（4）有效库存占比：能卖的库存除以总库存，比如总库存有1000件，其中900件是能卖的，那有效库存占比就是90%。

管理库存的目标就是平衡库存成本和缺货风险，让资金周转快一点。

根据销售量、销售额、周转率，找出卖得好的爆款和卖不动的滞销品。爆款要多备点货，滞销品可能要清仓，选品的时候也能参考。

计算动销率：有销售的商品SKU数除以总库存SKU数。

比如：

总共有100个SKU的商品有库存，其中60个有销售，那动销率就是60÷100×100%=60%。动销率低，说明有很多库存是卖不出去的“死库存”。

用户是生意的根本，理解用户才能让生意增长。

关键指标有：

• 新增用户数
• 增长率
• 有效会员占比
• 流失率
• 留存率

这些指标合起来，能看出用户生态怎么样，活不活跃。

RFM模型是常用的，三个维度：

• R（Recency）：最近一次购买的时间，能看出用户活不活跃，最近买过的用户通常更活跃。
• F（Frequency）：购买频率，买得越频繁，说明用户越忠诚。
• M（Monetary）：购买金额，花的钱越多，说明用户价值越高。

怎么用呢？

可以把用户分成不同的价值等级，比如高价值用户、有潜力的价值用户、一般价值用户、需要挽留的用户。

然后对不同层级的用户用不同的策略：

高价值用户可以给专属服务和权益，有潜力的用户想办法让他们多买几次，需要挽留的用户可以发定向的优惠券。

构建用户画像可以从这几个维度：

• 固有属性：性别、年龄、地区、职业、教育水平。
• 行为属性：喜欢浏览、搜索、收藏、加购什么商品，活跃的时间段，喜欢用什么设备，是从哪个渠道来的。
• 交易属性：喜欢买什么类目，对价格敏不敏感，多久买一次，每次花多少钱，对促销敏不敏感。
• 兴趣属性：喜欢看什么内容，比如文章、视频类型，在社群里活跃不活跃。

有了这些标签，就能形成对用户的全面了解。

这样：

• 做营销的时候，就能个性化推荐，发邮件、推送消息也能更精准；
• 产品优化的时候，能知道用户喜欢什么功能；
• 服务的时候，也能知道用户的预期是什么。

听着是不是很熟？很多做得好的电商都在这么做。

电商数据的价值，不是看报表有多漂亮，而是要把运营、销售、商品、用户这四个方面的数据打通，合起来分析，形成能指导行动的洞察。

只有这样，才能：

• 在流量波动的时候稳住，
• 在销售遇到瓶颈的时候找到突破点，
• 在库存压力大的时候合理调配，
• 在用户要走的时候想办法留住。

说白了，数据分析做得到位，电商生意才能做得更稳、更好。

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