电子商务数据分析[电子商务行业分析]( 二 ) _云知道

在电商领域，面对需求，“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究显示，当品牌提供个性化体验时，80%的消费者更有可能进行购买，90%的消费者表示他们觉得个性化很有吸引力。新世界的规则里，个性化远远不止是简单地分类定制，而使用电商数据分析，能够预测消费者个体的需求，并提出相关的产品建议。
（3）参与用户体验
如今，客户体验是新的“品牌通货” 。除了价格和质量，我们还需要提供吸引人的用户体验来保持客户的兴趣。而通过数据分析，我们可以看到客户在网站上花费了多少时间，哪些特性吸引了他们的注意力，以及可以改进哪些方面来创建独特、有趣、简单、无障碍的用户体验，以满足客户不断变化的需求。

3.帮助提高产品销量
（1）交叉销售和向上销售
很多电商卖家往往低估了给现有客户交叉销售和向上销售的力量。根据福布斯的报道，吸引新客户的成本是留住现有客户的5倍。最重要的是，一家公司65%的业务来自现有客户，因此利用电商数据进行重定向战略可能有更大的利润空间。
（2）最大化广告开支回报率
使用电商数据分析可以帮你发现企业是否像一个正在漏水的桶，可以做些什么来最大化广告支出。与其把钱浪费在不起作用的广告上，你可以专注于针对正确目标受众的广告。

三、如何做好电商的数据分析？
1.依据用户画像，洞察需求
用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

首先，你需要创造出用户对你品牌的认知，将他们带领到你的店铺门口。比如通过亿信ABI，能看到网站访问者的人口信息，比如年龄和性别。也有关于地理位置、兴趣、表现的数据。这些见解能帮助你做出用户画像。
2.依据渠道数据分析用户来源
对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源” 。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率” 。这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。
当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。
3.店内转化率的数据分析
当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：
（1）销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值
（2）平均订单价值 —— 用户下单的平均金额
（3）放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比
转化率表示进行购买的访问者所占总访问者的百分比，是以特定时期内实现交易的总人数除以访问的总人数得出的。一次访问行为就是顾客与我们的店铺进行的一次独立互动，无论时长是三秒钟还是三小时。