订单数据怎么分析,订单数据分析案例

http://www.itjxue.com  2023-01-06 05:56  来源:未知  点击次数: 

订单有效性如何分析

1. 分析订单金额是否大于可用授信额度

2. 分析订单金额是否正确

3. 分析订单日期是否正确

4. 分析订单数量是否大于现有库存数量

5. 分析订单联系方式是否正确

6. 分析订单收货地址是否正确

电商平台应该分析哪些数据?具体怎么去分析

电商平台应该分析的数据和分析的规则如下:

1、网站运营指标:

网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况,这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。网站流量指标主要用从网站优化,网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。

商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平,这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。这里的供应链指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面,而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。

2、经营环境指标:

这里将电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括网站的市场占有率,市场扩大率,网站排名等,这类指标通常是采用第三方调研公司的报告数据,相对于独立B2C网站而言,淘宝此方面的数据要精准的多。

网站内部购物环境指标包括功能性指标和运营指标(这部分内容和之前的流量指标是一致的),常用的功能性指标包括商品类目多样性、支付配送方式多样性、网站正常运营情况、链接速度等。

3、销售业绩指标:

销售业绩指标直接与公司的财务收入挂钩,这一块指标在所有数据分析指标体系中起提纲挈领的作用,其他数据指标的细化落地都可以根据该指标去细分。

网站销售业绩指标重点在网站订单的转化率方面,而订单销售指标重点则在具体的毛利率、订单有效率、重复购买率、退换货率方面,当然还有很多指标,譬如总销售额、品牌类目销售额、总订单、有效订单等等,这里并没有一一列出。

4、营销活动指标:

一场营销活动做的是否成功,通常从活动效果(收益和影响力)、活动成本以及活动粘合度(通常以用户关注度、活动用户数以及客单价等来衡量)等几方面考虑。这里将营销活动指标区分为日常市场运营活动指标、广告投放指标以及对外合作指标。

其中市场运营活动指标和广告投放指标主要考虑新增访客数、订单数量、下单转化率、每次访问成本、每次转换收入以及投资回报率等指标。而对外合作指标则根据具体合作对象而定,譬如某电商网站与返利网合作,首先考虑的也是合作回报率。

5、客户价值指标:

一个客户的价值通常由三部分组成:历史价值(过去的消费)、潜在价值(主要从用户行为方面考虑,RFM模型为主要衡量依据)、附加值(主要从用户忠诚度、口碑推广等方面考虑)。这里客户价值指标分为总体客户指标以及新、老客户价值指标。

这些指标主要从客户的贡献和获取成本两方面来衡量。譬如,这里用访客人数、访客获取成本以及从访问到下单的转化率来衡量总体客户价值指标,而对老顾客价值的衡量除了上述考虑因素外,更多的是以RFM模型为考虑基准。

扩展资料:

电子商务中使用分析数据的优点:

数据分析体系建立之后,其数据指标并不是一成不变的,需要根据业务需求的变化实时的调整,调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。

通常,单独的分析某个数据指标并不能解决问题,而各个指标间又是相互关联的,将所有指标织成一张网,根据具体的需求寻找各自的数据指标节点。当用户在电子商务网站上有了购买行为之后,就从潜在客户变成了网站的价值客户。

电子商务网站一般都会将用户的交易信息,包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面,所以对于这些客户可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析,以估计每位客户的价值,及针对每位客户的扩展营销的可能性。

参考资料来源:百度百科-电子商务数据分析

电商怎么分析数据

电商分析数据方法如下:

一、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。

二、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。

三、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。

四、提高营销推广的ROI

对店铺来说,如今流量已进入存量时代,营销渠道分散且复杂,更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO,通过数据分析,加强线上营销的精准,拓展线下新的营销场景,利用数据智能完成全场景全链路的布局,以达到高效转化与品效相结合。

五、产品数据分析

1、产品数据分分析

①整体分析:分为两个部分:销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入,至少购买过一次的用户数,平均订单价格、数量,退款数目等等。购物行为,你可以看到浏览了产品详情页的用户里,加入购物车的人数;或浏览产品详情页后最终下单的人数。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据,比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品,进入结算阶段的商品,以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

2、销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入,税费、运费、退款金额,和卖出的商品数量。其中,总销售额以金额的形式呈现,是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”(OMM)之一,可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

六、用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是,获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示,用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

七、用户推荐数据分析

对卖家来说,我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品,也愿意向家人和朋友推荐,他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

(责任编辑:IT教学网)

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