《互联网营销》-案例13《店铺数据收集分析》工作页教师版

案例13店铺数据收集分析工作页学期：_____________________班级：______________________组长：______________________姓名：______________________时间：______________________一、学习目标1、了解数据分析的重要性2、了解数据分析的指标体系3、掌握数据分析技巧和方法4、掌握数据收集和整理方法5、培养团队协作能力6、培养认真负责的工作态度和严谨细致的工作作风二、参考学时2课时。三、资源准备1、教学场地电商实训室2、教学资源（1）学习参考资料：陶俊;滕学珍主编，互联网营销策略与实战.中国铁道出版社,2021、《案例13：店铺数据收集分析》系列微课视频；（2）学习进度资料：工作页、评价表（3）木马课堂学习平台：支持线上线下混合式学习3、教学设备与工具（1）多媒体（2）电脑（3）手机4、安全要求及注意事项注意实训室的用电安全5、职位分工每班分4组，设组长一名。表13-1职位分工表职位职位分工备注组长统筹全局，负责小组整体实训过程小组角色由组长进行统一安排，职位人选可由小组内部商定。下一次角色职位互换，提升综合职业能力组员执行任务组员执行任务组员执行任务组员执行任务四、学习过程（一）案例情境描述店铺数据是指人们在利用电商平台进行商业交易时所产生的数据。例如，商城的每一次用户访问、产品交易、客户服务都会伴随着数据的产生，这些数据往往反映了一定的商业信息，如消费者的行为特点、商品偏好等.所以，掌握了数据分析便于商家找到在销售过程中所产生的相关问题的原因，比如流量问题、转化率问题、商品问题等等。（二）相关知识1、全店概况是店铺每日（或7天，每月，每年）销售状况的数据统计，通过折线图和饼图等方式很直观的体现出数据。图13-1全店概况浏览量（PV）即Pageview，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计，浏览量是用于衡量访客在店铺内浏览和查看了多少次页面的指标，多天的浏览量为各天浏览量的累计值。访客数（UV）即UniqueVisitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。访客数是衡量店铺和页面来了多少个人的指标，多天的访客数为各天访客数累积后的去重数值，也就是说同一个人在一段时间内来了多次，也只会被统计成一个人。商品关注量用户访问商品页面新添加商品关注的总次数。店铺关注量：用户新添加店铺关注的总次数。上架商品数量(SPU)截止到统计时间点，按SPU粒度统计的上架的商品总数量。上架商品数量(SKU)截止到统计时间点，按SKU粒度统计的上架的商品总数量。下单金额统计时间内(按天、周、月统计)用户付款的总金额，包括先款订单的金额(在线支付、公司转账、邮局汇款等)和货到付款的金额。客单价客单价=下单金额/下单客户数下单客户数统计时间内(按天、周、月统计)付款的用户数量，包括先款订单的用户数量(在线支付、公司转账、邮局汇款等)和货到付款的用户数量。所选时间段内同一用户发生多笔成交会进行去重计算。下单单量统计时间内(按天、周、月统计)用户付款的总订单量，包括先款订单量(在线支付、公司转账、邮局汇款等)和货到付款订单量。下单商品件数统计时间内(按天、周、月统计)用户付款的商品总件数，包括先款订单的商品件数(在线支付、公司转账、邮局汇款等)和货到付款的商品件数。2、PC经营概况流量/销量/转化，如图所示图13-2PC经营概况PC端（电脑）成交的流量，销售直观数据统计以及曲线图，其中访客次数：即visits，用于表现店铺在一个会话内被用户连续访问的次数，从用户进入店铺页面开始，连续访问店铺页面多个页面后离开店铺，记为一次SHOP店铺访问次数，用户中途离开后，再次进入页面，又访问了几个页面，记为第二次SHOP店铺访问次数。例如用户小明在9月1日下午通过京东搜索点击到达店铺A，浏览了2个页面后离开店铺，晚上小明又通过广告位点击进入店铺A，浏览了3个页面后离开，那么9月1日用户小明为店铺带来的访客数为1人，浏览量为5个，而访问次数为2次。平均访问深度：平均访问深度＝浏览量／访问次数。这个数据是用于衡量用户在进行店铺访问时，浏览了几个页面的指标，上例中，用户小明在下午的店铺访问中，访问深度是2，假设9月1日店铺A只有一个来访用户，那么这个店铺全天的访问深度为2.5。通过上图可以直观得知到店铺在PC端口的销量以及流量的增幅情况。各项成交所占比重，如图所示图13-3各项成交所占比重店铺在PC端某时段内的流量，销量的曲线柱状图（包括浏览量，访客数，下单金额，下单客户数，下单单量，下单商品件数），一目了然的看清店铺在PC某时段的销售状况以及全店各端口成交量所占比重分布图，其中可以看到PC端口包括下单金额，下单客户数，下单单量，下单商品件数，通过观察扇形图了解店铺在个端口成交比重大小，从而采取方法弥补成交量较少端口的不足。3、移动端经营概况APP/M端/手Q/微信，如图所示图13-4移动经营概况店铺无线端的销售数据统计，其中无线端包括APP端，微信端，手机QQ端，M端，其他，每个端口的浏览量，访客数，下单金额，下单客户数，下单单量，下单商品件数，客单价，店铺成交转化率都有分别统计，其中比较重点关注每个端口的访客数以及转化率和下单金额，方便异常可以精细化的找到某个无线端口进行优化。移动经营概况：曲线图，如图所示图13-5移动经营概况曲线图1图13-6移动经营概况曲线图2无线端的各个端口在某时段的流量，销量柱状曲线图，其中包括各时段在各无线端口的浏览量，访客数，下单金额，下单客户数，下单单量，下单商品件数的增幅情况4、店铺动态评分店铺动态评分由3个维度，8个方面组成，他们综合影响了店铺的评分；既然是动态评分，就要有一个更新的频率，其中退换货/返修率、交易纠纷率和售后处理时长这3个指标是考察90天内的评分，其余5个指标是考察180天内的评分，如图所示。图13-7店铺动态评分图13-8店铺动态评维度店铺评分的8个指标，共同构成综合评分，即：店铺综合评分=（商品评分+服务评分+时效评分）/3；在日常进行数据分析的时候，可将8个指标一一对照，找出店铺商品、时效和服务评分与行业的差距，以做出提升/优化；因数据罗盘中数据上升皆以红色标识，数据下降以绿色标识，容易造成一定误解。因此一定要和前面表格对照，各项指标是高于行业数据为好，还是低于行业数据为好，如图所示。图13-990天内平台监控店铺服务（三）实训过程实训－案例1：店铺数据收集分析：数据分析的重要性不言而喻，对于平台运营人员而言，读懂平台各项数据，熟悉工具的使用，学会数据的收集整理与分析，对店铺及时调整运营策略，制定合理的发展计划具有十分重要的意义。：步骤1、进行数据收集数据分析的在数据收集过程中第一步就是要保证数据收集的全面性。数据收集主要收集三个种类的数据，站外数据、前端数据、后台数据。站外数据主要是指非本电商平台的数据但是对于店铺分析有一定的帮助，如百度指数艾瑞数据甚至一些其他电商平台的数据，而且站外数据可以让相对宏观的了解整个市场。站外数据收集，分为四个模块掌握整个行业的趋势要考量一些政策性方向数据比如国家开放二胎政策之后，对母婴行业的一个未来的一个市场发展是属于正常价钱还是不想加钱呢友商数据比如商家虽然是做京东平台，但是在其他的一些销售平台上，比如淘宝或者当当其他一些平台的数据，也可以给提供一个有效的参考价值。整个行业的专业数据。前端数据指消费者在购买商品时通过电商平台页面可以了解到的商品信息数据，如评价好评动态评分等，前端的数据可以帮助更好的理解商品在最终呈现在消费者眼前时的状态手动搜索查询在前端数据收集中主要是采取手动搜索查询然后记录下来，在前端数据收集中主要看搜索一个关键词后出现在第一页商品的评价数量、产品形态。图13-10手动搜索查询收集前端的图片比如不同商品的颜色背景，以什么样的形式展现图片，这个是在前端数据所要收集的。前端数据收集产品的位置因为从后端直接看的话，只能看到整个行业的数据而前端的话，能直观地给展现出来前十个或者前二十个是哪些商品，最终商品要去在前端卡自然流量的他是直接跟着十几个二十个商品去竞争。在前端收集的另外一个数据，就是价格。后台数据这是数据收集过程中最重要的，这里的数据相对精确明细，这里可以帮把店内甚至类目数据精准明细。所以在这里要掌握数据收集时要收集那些方面的数据，而且数据量越大对于后期分析工作的精准度相对越高。后台数据的数据分析初期主要看4个维度的数据。首先是流量数据代表这个店铺有多少个人进来，这些人都是通过哪些渠道进来的。销量部分的数据主要看店铺卖货的金额和数量。客户维度的数据主要帮助掌握来店铺买东西的这些人都是什么的人，喜好、年龄、收入等等。在订单数据里面主要分析在店铺里消费者购买了什么样的货，这些货的组合方式是怎么样的，一次买了几件。这里的数据收集主要通过数据罗盘来查询收集。而且在不同平台的服务市场里面也给大家提供了一些不同方向的工具，可以根据不同需求选用。步骤2、数据清洗和整理下面以店铺访问量（PV）为例，进行数据整理：打开素材文件新品上架半月的PV数据分析.xlsx,在F列添加日平均PV列，选择F2:F16单元格区域，在编辑栏中输入“=INT(AVERAGE($B$2:$B:16))”公式，按【Ctrl+Enter】组合键确认输入的公式并计算出统计时间段的日平均PV数据图13-11计算日平均PV选择A1:B16和D1:F16单元格区域，单击“插入”选项卡，在“图表”组中单击“插入组合图”下拉按钮，在弹出的下拉菜单中选择“创建自定义组合图”命令图13-12创建组合图在打开的“插入图表”对话框中自动切换到“组合”选项卡，将访问量（PV）、PC端PV和手机端PV数据系列的图表类型分别设置为带数据标记的折线图、堆积柱形图、堆积柱形图图表类型，单击“确定”按钮确认设置，创建折线图和堆积柱形图的组合图表。图13-13设置柱形图想要更直观地展示日平均PV数据系列的参考线作用，可为其设置参考线名称，主要通过数据标签实现。单独为日平均PV数据系列的最后一个数据点添加数据标签，并将其数据标签改为现实数据系列，选中“靠下”单选按钮更改数据标签的显示位置，在参考线数据系列下方显示。图13-14设置数据标签选择日平均PV线数据系列，单击“填充与线条”选项卡，将其颜色设置为深红，将宽度设置为1.5磅，设置短画线类型为方点。图13-15设置日平均PV线选择访问量（PV）数据系列，在“填充与线条”界面中展开“线条”栏，设置线条颜色为深蓝，将宽度设置为3磅。选中“平滑线”复选框更改折线图数据系列的圆滑效果。单击“标记”选项卡，展开“数据标记项”栏，选中“内置”单选按钮，在“类型”下拉列表中框中选择一种数据点样式，这里选择正方形类型，在“大小”组合框中输入“10”调整数据点大小，展开“填充”栏，将数据点的颜色设置为深蓝，展开“边框”栏，选中“无线条”单选按钮取消数据点的边框效果。图13-15设置完成后的图表对收集到的数据据整理过程中，首先使用到的就是排序，可以选择升序或者降序。这个功能使用的最大的作用就是可以讲单列数据进行从大到小或者从小到大的排列顺序。这个功能方便的帮助找到商品数据中的最值，也就是最大或者最小的数值。在上图可以看出，该店铺在商品上架的前3天，访问量是呈直线增长的，随后的十多天时间，访问量都围绕在日平均PV附件小幅波动，且大部分时间都是高于日平均PV的，说明商品上架后市场人气稳定。在观察PC端PV和手机端PV,发现手机端PV明显高于PC端PV,说明客户中使用手机购物的人数高于使用电脑购物的人数，因此，在后期的页面设计和优化上，要更多考虑手机端的页面展示效果。步骤3、店铺销售分析（以京东为例）进入PC端整体统计单品PV排行榜/单品UV排行榜/访问次数排行榜/下单金额排行榜/下单件数排行榜。图13-14PC端整体统计在销售分析的商品统计排行中，可以查询到店铺每一个单品在某周期内的具体流量销售数据，此处在查询的时候可以选择按照SPU或SKU统计。通过这里查询就可以知道某一个单品的流量高，某一个单品的销售额高，某一个单品的销售件数多，然后对单品进行有针对性的优化与调整。重点看访客，以及下单金额和下单件数。进入移动端整体统计单品PV排行榜/单品UV排行榜/访问次数排行榜/下单金额排行榜/下单件数排行榜图13-14移动端整体统计进入整体销售统计单品UV价值/单品类目点击次数/单品搜索点击次数/其他数据（UV/PV/关注/下单金额/下单量/转化）图13-14整体销售统计在商品销售明细中，可以通过产品的SPU或者SKU编号进行查询某一个单品的销售明细，在默认情况下是降序排列店内所有产品销售明细数据，此处提供的单品销售数据非常详细，其中可以看到商品的浏览量，访客数，下单客户数，下单单量，下单商品件数，下单金额，商品成交转化率，商品关注量，UV价值，好评率，类目点击次数，搜索点击次数，最近上架时间一系列指标，通过拉动滑动按钮能查询到此单品更多销售数据，通过观察商品的各项数据波动情况，然后对单品在进行有针对性的优化与调整。进入销量分析访客数/访问量/下单件数/下单金额/上架商品数量图13-14销量分析在商品销量分析中可以查询到一段时间内店内的总的销售情况，比如单日访问数据可以间接反映访客的访问深度，如果是一段时间内可以反映出来店铺回购情况。与销售明细的差别在于此处是全店铺的影响销售维度的数据。订单明细统计图13-14订单明细统