用戶畫像是用戶信息的標簽化。通過收集用戶的社交屬性、消費習慣、偏好特征等維度的數據,對用戶或產品的特征進行表征,並對這些特征進行分析統計,挖掘潛在價值信息,從而抽象出用戶信息的全貌。
首先,妳需要創造用戶對妳品牌的認知,並把他們引到妳的店門口。例如,通過宜信ABI,妳可以看到網站訪問者的人口統計信息,如年齡和性別。還有地理位置,興趣,表現等數據。這些洞察可以幫助妳做用戶畫像。
2.根據渠道數據分析用戶來源。
對於電商賣家,分析?訪客數量?最重要的是分析?流量來源?。分析不同的流量來源?數量?然後呢。支付轉化率?,了解壹下?支付轉化率?更高的流量來源和提高的方法不僅可以提高?訪客數量?還能提高整體嗎?支付轉化率?。這時候使用數據分析工具可以提供不同渠道的表現概況,並給出目標轉化率。
說到有機搜索,分析搜索量、關鍵詞排名等壹些指標可以幫助妳獲得更多的洞察,比如廣告預算花在哪裏,如何讓用戶更容易搜索到妳等等。
3.店內轉化率的數據分析
用戶到店,我們要想辦法把他們變成顧客,但是眾所周知,並不是每個到店的用戶都會點擊添加購物車按鈕。即使加入購物車後,妳也可能會改變主意,離開網站。
4.提高營銷推廣的投資回報率
對於店鋪來說,流量已經進入存量時代,營銷渠道分散復雜。賣家更需要根據數字營銷提升RIO的推廣,通過數據分析加強線上營銷的精準性,拓展新的線下營銷場景,利用數據智能完成全場景、全鏈路的布局,實現高效轉化和產品效率的結合。
5.用戶保持數據分析
聰明的商人知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶會給妳帶來長期的收入。永遠記住,獲取新用戶的成本遠高於留住老用戶的成本。研究表明,用戶留存率提高5%,可以帶來25%到95%的利潤。
6.用戶推薦數據分析
對於賣家來說,我們需要識別哪些用戶是妳的真愛。他們不僅愛妳的產品,還想推薦給家人朋友。他們只是妳的品牌大使。成功的電商會密切關註現階段的指標,並及時做出反應。
7.產品數據分析
(1)產品數據分析
①整體分析:分為銷售業績和購物行為兩部分。銷售業績包括每件商品的收入、至少購買過壹次的用戶數、平均訂單價格、數量、退款次數等等。購物行為,可以看到瀏覽過商品詳情頁並加入購物車的用戶數量;或者瀏覽商品詳情頁後最終下單的人數。
這裏的另壹個重要數據是平均訂單價值,是指壹個客戶購買(壹件或多件商品)的平均價值。毫無疑問,提高平均訂單價值會增加銷售額。平均訂單值通常是代表營收增速的最直接指標之壹,甚至比轉化率的優化更重要。在產品頁面、購物車頁面和結賬後頁面添加少量相關內容可能會產生重大影響。
2購物行為分析?我們可以根據更多與商品相關的數據來分析用戶的購物行為,比如商品瀏覽頁面的訪問量、商品詳情頁的訪問量、購物車中添加/移除的商品、進入結算階段的商品、購買人數等。
同樣,這裏我們主要關註壹個數據,就是客單價。?客單價?推廣主要看商品單價和相關銷量:第壹,同等流量下,盡可能把流量引導到?單價高?然後呢。轉化率高?這貨,還有降價的嗎?單價低?然後呢。轉化率低?商品的流動,可以直接提高銷售額和客單價;其次,優化寶貝介紹、營銷活動、滿贈規則、客服技巧等。,並從客戶的需求出發,盡量吸引客戶購買更多的寶貝。他們買的越多,單價就越高。
(2)銷售數據分析
我們可以從後臺數據分析中了解收入、稅費、運費、退款金額和銷售數量。其中總銷售額是以金額的形式呈現的,這是對我們網店經營狀況最好的衡量?總體主要指標?(OMM),可用於衡量業務的整體增長和發展趨勢。
這個指標幾乎反映了所有電商運營環節的效果?比如營銷、流量積累、產品優化、產品叠代等。只要我們的銷售額逐月增長,就基本可以確定我們的策略是正確的。
需要註意的是,在跟蹤總銷售額的過程中存在潛在的陷阱,確保銷售額的可持續長期增長對我們來說是最重要的。如果只關註短期效果,可能會誤以為戰略是正確的,反而不利於整體業務。但通常情況下,當我們以總銷售額(總收入)為核心指標時,是不會出現錯誤的。