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双11电商数据分析的几个维度

2021-09-13 01:35 已有人浏览
本文摘要:双11事后,和电商相关的小同伴们是否已经开始了一轮复盘分析?今天就来聊一聊电商数据分析的几个维度。我们先把数据分析分成几个级别。一级宏观,二级中观,三级微观。 在每一级,都有相应的数据源,逐级剖析,就能够比力完整地看清楚一件事情。对于双11的复盘也是一样。一级宏观宏观的数据主要包罗市场大盘的情况和公司整体的收益体现。 外部数据可以联合近期的GDP, CCI, CPI等国家公布的宏观经济数据。

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双11事后,和电商相关的小同伴们是否已经开始了一轮复盘分析?今天就来聊一聊电商数据分析的几个维度。我们先把数据分析分成几个级别。一级宏观,二级中观,三级微观。

在每一级,都有相应的数据源,逐级剖析,就能够比力完整地看清楚一件事情。对于双11的复盘也是一样。一级宏观宏观的数据主要包罗市场大盘的情况和公司整体的收益体现。

外部数据可以联合近期的GDP, CCI, CPI等国家公布的宏观经济数据。内部相应的数据则是当期双11销售额绝对值,去年双11销售额,用户数量变化,和重点的竞品体现等。这些数据在拿来分析和展示的时候都可以再被细分一下,好比销售额数据拆分到各品类和品牌的体现,用户数量拆分到按年事,地域漫衍等。

在这一维度,数据分析的重点是让受众读完后,能够知道那里做的好,那里是时机点。能够带着清晰的偏向和问题去看后面更详细的分析。

二级中观在一级宏观数据之后,我们应该有了一些详细的偏向,好比是哪个品类做的欠好,哪个品牌可能有增长时机点。那么在第二级的分析里,我们就要点出一级数据的细分泉源。好比,如果是某品类的用户增长放缓,那么就要看看用户增长的几个渠道:广告营销,媒体投放,种草文,直播,电商搜索,小红书等等,是哪个渠道和之前比力有所放缓。

这样才会把用户增长放缓这个大问题,拆分到详细到渠道上的稍小一些的问题。再例如,如果是某个品类的销量欠好,那就要进一步细分到子品类,好比根据价钱带,分为高中低几个档次,划分看几个档次子品类在双11期间的体现,到底是高价钱的子品类拖了后腿,还是低价钱的子品类和之前比下降。三级微观经由前两级的分析,双11的问题已经详细到了品牌子品类的问题。

那么我们在微观层面,可以做更多内部和外部联合的细节的分析。对内: 例如销售的增长泉源分析:百分之几多来自于某个品牌或者某个SKU,有哪些品牌、SKU生意占比大同时又增长快。

还可以继续去深挖本公司卖的最好的SKU,可以设一个阈值,销量高过阈值即为爆品。然后归纳总结,为什么是这些SKU 卖的好。

本公司的产物可以从公司内部的资源支持,计谋玩法等角度剖析。对外:对于竞品,找到竞品的爆款SKU,可以从价钱设定,营销计谋,产物特点等角度剖析。

找到成为爆款背后的本质原因。还可以去查找相关产物的用户评论,从用户的角度去明白当下的消费趋势和使用偏好。

下一篇,继续分享更多数据分析相关履历知识。


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