电商客户运营攻略:人人都可以做数据营销(基础篇)

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纵轴维度:会员数(百分比)

筛选条件:付款日期距今日分别为:0~100;100~100;100~90;90~120

分析那先 数据朋友发现:2015.12-2016.1老客户数量在增长,新客数量下降。那为那先 会经常出现 原来的情形呢?

时间维度:2016-11-11~2016-11-11

作者:网聚宝分析师

纵轴维度:总购买次数(1/2/3/4/5/6/7) 

纵轴维度:会员数(百分比)

思考方向:

横轴维度:商品名称

纵轴维度:总购买次数(1/2/3/4/5/6/7) 

纵轴(会员量):会员数 

基础2 会员复购率分析 ——你的老客给力吗?

对比维度:总购买次数(1次/2次/3次/4次以上)

在数据驱动精准运营趋势下,做电商的还会点数据分析缘何行呢?不论你在哪个岗位,都都要透过数据,去真正客观地了解业务现状、了解市场、了解对手,更了解当事人。今天,网聚宝数据分析师给朋友分享几种常用的数据分析思维土办法 和应用场景,希望可不都要给到各位电商运营同学很多启发,通过数据洞察,找到适合的符合自身店铺特点的运营土办法 。后续,朋友也会陆续分享更多洞察数据的土办法 。

时间维度:2014.1.1-2017.2.1

基础3 各商品复购分析 ——运营的锅还是商品的锅?

横轴维度:会员数(百分比)、付款金额 求和(百分比)

横轴(时间维度):付款日期 2015.12-2017.2期间

洞察发现,购买商品A的新客户,二次回店购买率>购买商品B和C的新客户。不同的类目回购率不同。但类似的类目并且有较大差异,是因为是那先 ?不是则产品某种形态学 造成的?还是运营策略方面是因为的?

思考方向:

处于不同活跃度的客户,全是买那先 商品?比如沉睡客户,朋友的最后付款时间正好处于双十一前,也并且购买了那先 商品后,双十一都没人唤醒朋友,那是全是那先 商品是因为朋友流失?

对比维度:

那先 数据让朋友要能洞察客户的商品偏好。那先 商品适合新客?那先 商品向第2次进店客户推荐转化更高?那先 商品是常客们的心头好?从而调整店铺商品陈列布局,调整对不同人群的营销及推荐策略。

横轴维度:会员数(百分比)

横轴维度:商品名称

思考方向:

思考方向:

基础5 各个生命层级的会员商品排 —— 客户“挂”在哪个商品上

基础1 新老客占比分析 ——你的流量还好吗?

从数据中可不都要看出,购买1次的新客的会员量占比63.79%,朋友的付款金额占比86%,新客的人均贡献>老客户。那为那先 会经常出现 类似情形?类似数据走势是好?还是坏呢?

思考方向:

基础4 会员商品排行购买次数对比——那先 商品是常客们的心头好?

对比维度:类目

CRM入门级 新手必会的数据分析

时间维度:2014.1.1-2017.2.1