电子商务运营管理课件 第7章 电子商务数据分析与运营

电子商务数据分析与运营第7章目录7.1电子商务数据分析基础7.2电子商务场景数据分析7.3数据可视化与报告输出7.5章节实训7.4电子商务数据运营与优化（1）按数据来源主体分类电子商务数据按数据来源主体可以分为用户数据、商品数据、营销数据、运营数据，如右表所示。7.1.1认识电子商务数据1．电子商务数据的分类（2）按数据性质分类电子商务数据按数据性质可以分为结构化数据和非结构化数据。电子商务数据的来源十分丰富，主要有以下5个。7.1.1认识电子商务数据2．电子商务数据的来源04电子商务平台社交媒体平台和网络渠道政府部门和行业协会企业内部系统第三方数据平台05030102数据分析在电子商务运营中十分重要，其作用主要体现在以下5个方面。7.1.2电子商务数据分析的作用助力精准营销优化商品管理评估营销活动效果提高运营效率辅助商家进行战略决策明确分析目标是数据分析的起点，决定后续工作的方向。7.1.3电子商务数据分析的流程1．明确分析目标确定目标后，就要通过电子商务平台、社交媒体平台等渠道收集相关数据。2．收集数据3．清洗数据收集到的数据往往存在质量问题，如重复数据、缺失值、错误数据等，因此还需要进行数据清洗。4．分析数据运用合适的分析方法分析清洗后的数据。常见分析方法包括对比分析、转化漏斗分析、趋势分析、七何分析等。将分析结果以直观的图表、图形等可视化形式呈现，以便快速发现数据中的规律和趋势，为决策提供有力支持。7.1.3电子商务数据分析的流程5．可视化数据完成数据分析和可视化呈现后，需要撰写数据分析报告。6．撰写数据分析报告数据分析需融入日常运营，主要涉及以下方面：通过百度统计、生意参谋等工具跟踪流量、销量等数据，及时发现异常7．持续优化电子商务数据分析的方法丰富多样，每种方法都有其独特的作用和应用场景。能够帮助商家深入理解数据背后的信息，为决策提供有力支持。7.1.4电子商务数据分析的方法和工具1．电子商务数据分析的方法（1）对比分析（3）趋势分析（2）转化漏斗分析（4）七何分析电子商务领域越来越重视数据化分析，各种数据化分析工具也不断出现，这些工具能帮助商家更轻松地收集、整合、管理和分析各种数据。7.1.4电子商务数据分析的方法和工具2．电子商务数据分析的工具指数类工具平台类工具第三方工具目录7.1电子商务数据分析基础7.2电子商务场景数据分析7.3数据可视化与报告输出7.5章节实训7.4电子商务数据运营与优化市场需求分析是指通过收集用户行为、评论及行业数据，评估目标市场的总体需求量、增长率及未来潜力，判断是否值得进入或加大投入。7.2.1市场数据分析1．市场需求分析在分析市场需求时，可以使用艾瑞咨询、易观分析等第三方平台获取行业整体规模、增长率等数据。市场趋势分析主要是识别需求的季节性波动、新兴趋势（如可能的热门款商品），以提前布局商品库存与营销策略。如下图所示。7.2.1市场数据分析2．市场趋势分析流量规模是衡量电子商务平台或网店人气的基础指标，主要通过PV（PageView，页面浏览量）和UV（UniqueVisitor，独立访客数）来体现。7.2.2流量数据分析1．流量规模分析（2）UV。UV指在一定时间内访问网站的唯一用户数量，即同一用户在统计周期内多次访问只计算一次。（1）PV。PV指网页被查看的次数，用户每次刷新页面、点击进入新的页面或重新加载页面，PV都会增加。流量结构分析可以从付费与否和进入途径两个维度展开。7.2.2流量数据分析2．流量结构分析按付费与否，流量可以划分为免费流量和付费流量。付费流量是指通过投放广告、按点击率计算费用等方式引入的流量。按进入途径划分，流量可以分为站内流量和站外流量。①

站内/站外流量占比

②

站内/站外流量细分占比（2）按进入途径划分（1）按付费与否划分流量质量与流量是否为目标用户、是否产生有效互动相关，流量质量分析具体涉及以下方面。7.2.2流量数据分析3．流量质量分析（1）访客特征分析访客特征分析的作用是识别访客画像，判断流量是否精准、是否与目标用户匹配。（2）用户行为轨迹分析用户行为轨迹的核心指标如下。●

跳出率

●

访问深度

●

页面停留时间流量转化率直接反映流量转化为实际商业成果的能力，主要可以从以下3个关键方面进行考量。7.2.2流量数据分析4．流量转化率分析①

总体转化率总体转化率是完成特定目标行为的访客数量占总访客数量的比例。②

不同流量来源的转化率不同流量来源的转化率分别计算从不同渠道引入的流量中，完成目标行为的比例。③

关键路径转化率关键路径转化率是指在访客完成目标行为所经历的一系列关键步骤中，每个步骤的转化率。衡量整体销售表现的指标主要有以下3个。7.2.3销售数据分析1．整体销售表现分析销售额A销售量B销售增长率C商品销售占比和滞销商品占比是销售结构分析的关键指标。7.2.3销售数据分析2．销售结构分析它指的是不同品类、款式商品的销售额在总销售额中的占比。商品销售占比01它指的是滞销商品（在一定时期内销售量极低的商品）数量或价值在总商品数量或总库存价值中的占比。滞销商品占比02用户购买频次统计用户在一定时间内的购买次数。分析新老用户销售贡献和用户购买频次等，助于商家制定差异化的营销策略。7.2.3销售数据分析3．用户购买行为分析新老用户销售贡献分析新用户和老用户各自的销售额、购买频次等指标。促销活动效果可以通过活动前后销售对比和ROI来分析。7.2.3销售数据分析4．促销活动效果分析

（1）活动前后销售对比它是指对比促销活动前后的销售额、销售量、客单价等指标。（2）ROI促销活动的ROI指促销活动带来的额外销售额与促销活动投入成本的比值。库存周转率是指一定时期（通常为一年）内销售成本与平均库存余额的比率。计算公式为：库存周转率=销售成本/平均库存余额。7.2.4库存数据分析1．库存周转率库存准确率用来衡量实际库存数量与系统记录库存数量的相符程度。计算公式为：库存准确率=（实际库存数量与系统记录一致的商品种类数/总商品种类数）×100%。2．库存准确率缺货率是指缺货订单数或缺货商品数量与总订单数或总商品销售数量的比例。计算公式为：缺货率=（缺货订单数/总订单数）×100%或缺货率=（缺货商品数量÷总商品销售数量）×100%。7.2.4库存数据分析3．缺货率库存成本占比是指库存持有成本在总成本中所占的比例，计算公式为：库存成本占比=库存持有成本/总成本×100%。4．库存成本占比AI数据分析工具种类多样，在不同场景下发挥着重要作用，主要可分为专业的ChatBI工具和具备数据分析功能的通用大模型。7.2.5使用AI分析数据1．AI数据分析工具常见的ChatBI工具如下。01有数ChatBI02腾讯云ChatBI03观远ChatBIChatBI工具01当前部分通用大模型已经具备数据分析功能，如豆包、智谱清言等。通用大模型02ChatBI使用门槛较高，而使用豆包、智谱清言等通用大模型分析数据很简单，只需要上传数据文件（如CSV表格、Excel数据文件），然后提出分析需求（如要求做出解读、提出建议等），通用大模型会依据输入的数据和分析需求进行分析计算，输出分析报告或结果。右图所示为使用豆包分析网店运营数据的对话。7.2.5使用AI分析数据2．AI分析数据的方法阅读与思考——自然堂与观远数据携手打造AI数据分析工具上海自然堂集团有限公司（以下简称自然堂）是我国数字化驱动运营的科技美妆企业，在数字化转型方面成果显著。但在利用数据资产推动业务创新的过程中，自然堂却面临诸多挑战。AI技术的兴起为解决这些难题带来转机。优化后，ChatBI问数取得显著成效。数据分析需求响应效率大幅提高，上线3个月后活跃用户占比52%，覆盖10多个业务部门，处理超3000个取数需求，业务部分的数据需求满足周期从原来的0.5小时～3天缩短到1～5分钟。思考：ChatBI问数有什么使用场景？目录7.1电子商务数据分析基础7.2电子商务场景数据分析7.3数据可视化与报告输出7.5章节实训7.4电子商务数据运营与优化常见的数据分析图表有以下5种。部分如右图所示。7.3.1制作数据分析图表1．常见的数据分析图表类型柱形图折线图饼图漏斗图地图在制作数据分析图表的过程中，要注意以下要点，以使图表清晰、准确地展示数据，从而提升数据可视化的质量与效果。7.3.1制作数据分析图表2．数据分析图表的制作要点（1）（2）（3）（4）（5）图表类型的合理选择清晰的标题与标签颜色的合理运用数据标注与注释图表的可访问性当前，市面上有很多数据可视化设计工具（如镝数图表、亿图图示等），商家可以使用这些工具制作数据分析图表。以镝数图表为例，如下图所示。7.3.1制作数据分析图表3．数据分析图表的制作方法公司简介是数据分析报告的开篇部分，主要作用是让读者对公司有初步的整体认识，其包括公司的基本信息、业务范围、规模和市场地位等，为后续内容的理解奠定基础。下图所示为某篇数据分析报告中的公司简介。7.3.2撰写数据分析报告1．公司简介报告目标部分应明确撰写报告的意图和期望达成的成果，其作用是让读者明白这份报告需解决的问题或提供的信息。7.3.2撰写数据分析报告2．报告目标在写作报告目标时，应用简洁明了的语言说明，如果目标较为复杂，可以将其细化为具体的、可衡量的子目标。以销售数据分析为例，具体目标可能包括分析不同商品的销售增长率、不同地区的销售贡献、不同渠道的销售转化率等。上图所示为某篇数据分析报告中的目标。制作流程即报告的思路，用于概括该报告写作的步骤及每个步骤用到的方法。下图所示为某篇数据分析报告中的制作流程图。7.3.2撰写数据分析报告3．制作流程

7.3.2撰写数据分析报告4．数据来源数据来源部分说明数据报告中所有数据的来源，并指出选择这些数据来源的理由，以及数据的搜集方法，通常可以分内部数据来源与外部数据来源两部分进行叙述。右图所示为某篇数据分析报告中的数据来源。7.3.2撰写数据分析报告5．数据展示数据展示是将复杂的数据以图表等直观形式呈现给读者，帮助读者快速理解数据的主要特征和关系。6．数据分析数据分析是数据分析报告的核心内容。右图所示为某篇数据分析报告中的部分数据分析相关内容。7.3.2撰写数据分析报告7．结论与建议结论与建议部分通过提炼、总结数据分析结果，提供有针对性、具体、可操作的建议。右图所示为某篇数据分析报告中的结论与建议。7.3.3使用AI生成数据分析图表1．AI生成数据分析图表工具当前，支持生成数据分析图表的AI工具有智谱清言、WPSAI、图表狐、ChartAI，如下表所示。7.3.3使用AI生成数据分析图表2．使用AI生成数据分析图表的方法使用AI生成数据分析图表的方法主要是上传数据文件，向AI提出相关要求。这里使用智谱清言生成反映某网店一个月内各商品数据表现的图表，具体方法为：进入智谱清言的数据分析页面，描述生成数据分析图表的需求，包括数据的内容、图表的类型、图表的标题、坐标轴标签等信息，上传包含数据的文件，如左图所示。目录7.1电子商务数据分析基础7.2电子商务场景数据分析7.3数据可视化与报告输出7.5章节实训7.4电子商务数据运营与优化根据销售数据分析中的用户购买行为分析结果，将用户分为新用户、活跃用户、休眠用户和流失用户等不同层次。7.4.1用户数据运营与优化1．用户留存率与活跃度提高通过销售数据分析中的用户购买行为分析，识别出购买频次较高的忠诚用户，向他们推荐升级商品，进行向上销售，进一步提升用户价值，同时鼓励他们进行口碑传播。2．用户价值提升基于数据分析的选品优化能够确保商家引入符合市场需求、具有销售潜力的商品，并及时淘汰表现不佳的商品，使店铺商品始终保持活力和竞争力。7.4.2商品数据运营与优化1．基于数据分析的选品优化（1）市场需求洞察与商品选择根据市场数据分析结果，通过分析行业趋势、用户需求变化等多维度数据，精准捕捉市场机会。（2）商品销售数据评估与淘汰根据商品销售数据分析结果，定期复盘店铺内商品的销售情况，关注商品的销量、销售额等指标。库存数据管理与优化旨在通过深入分析库存的相关数据，运用科学的方法和策略，实现库存的精准控制和高效利用，具体涉及以下方面。7.4.2商品数据运营与优化2．库存数据管理与优化（1）库存周转率优化（3）库存持有成本占比优化（2）缺货率优化合理的流量结构能降低运营成本，提高转化率，增强店铺在市场中的竞争力。优化流量结构主要从付费流量精准投放和提升免费流量比例两个方面入手。7.4.3流量数据运营与优化1．优化流量结构（1）付费流量精准投放分析付费流量的来源占比和转化率，精细化调整投放策略。（2）提升免费流量比例免费流量具有成本低、稳定性强的优势，提升免费流量比例有助于减少店铺对付费流量的依赖，优化流量结构。流量质量的高低直接影响网店的运营效果和销售转化。提升流量质量主要可以从精准引流和优化页面体验这两个方面来实现。7.4.3流量数据运营与优化2．提升流量质量（1）精准引流基于访客特征分析，细化目标用户画像，优化引流策略。（2）优化页面体验根据用户行为轨迹分析中发现的问题，全面优化店铺页面，以降低跳出率，提高访问深度，延长页面停留时间。流量转化是衡量电子商务运营效果的核心指标之一，直接关系到网店的销售额和利润。7.4.3流量数据运营与优化3．增强流量转化（1）优化转化路径依据关键路径转化率分析结果，找出用户转化过程中的薄弱环节，简化和优化购买流程。（2）制定转化激励策略根据流量转化分析结果，制定相应的激励策略，提高用户的购买转化率。针对不同流量来源的用户，提供个性化的优惠活动。在活动开始前，往往需要精心策划。借助数据分析，能够让活动从起始阶段就精准契合市场需求与用户期望，为后续环节提供有力保障，可从以下方面入手。7.4.4活动数据运营与优化1．数据驱动的活动策划明确活动目标与关键指标精准定位目标受众挖掘活动创意在活动开展过程中，持续跟踪各类数据动态，敏锐捕捉活动中的问题与机遇，并迅速调整策略，使活动始终保持良好的运行状态。具体从以下方面入手。7.4.4活动数据运营与优化2．实时监测活动数据并优化用户参与度数据监测与互动策略优化销售数据监测与活动策略优化流量相关数据监测与策略调整活动结束后，全面、深入剖析各类数据，清晰洞察活动的优势与不足，进而将成功经验沉淀复用，推动活动运营水平持续提升。7.4.4活动数据运营与优化3．深度数据分析与经验复盘01活动效果全面评估02用户反馈分析与优化03活动经验复盘目录7.1电子商务数据分析基础7.2电子商务场景数据分析7.3数据可视化与报告输出7.5章节实训7.4电子商务数据运营与优化“风尚衣橱”网店主要经营潮流服饰，涵盖男装、女装和童装三大品类。随着市场竞争加剧，网店面临挑战，需通过数据分析优化运营策略。以下是该网店部分运营数据。【实训背景】实训1分析网店运营数据并优化●

市场数据

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流量数据

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销售数据

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库存数据

全面分析网店运营数据，根据分析结果，找出网店经营中存在的问题，并提出针对性优化建议。【实训要求】实训1分析网店运营数据并优化（1）市场分析。结合服装行业报告可知，整个服装市场及潮流服饰细分市场均呈增长态势，“风尚衣橱”网店所处市场环境良好。（2）流量分析。计算流量相关指标，发现PV与UV的比值为2.5，这表明平均每个访客浏览2.5个页面，该网店可进一步优化页面内容，提高浏览深度。（3）销售分析。分析销售结构可知，女装销售额占主导，但童装销售额占比较低，考虑到童装