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作为一个电商产品经理,毕竟不是专业数据产品经理,我们不需要了解的太深,只需要关注最核心的一些内容,在明确数据分析之前,首先我们要明确电商产品的数据分析几大业务指标:

一.用户角度

1、总活跃用户数、新注册用户数、总PV;

2、一定时间的活跃用户数、新注册用户数、总PV;

3、一定时间的转换关系;

4、不同渠道下,注册转换情况;

5、不同注册渠道下,注册用户的后续留存率;

6、一定时间有购买行为的用户的重复购买的分布情况

二.订单角度

1、今日的订单总数、销售额、订单单价、有订单用户数、补贴比例;

2、过去一周每天的订单总数、销售额、订单单价、有订单用户数、补贴比例;

3、过去一周每天的订单平均送达时间;

三.商品角度

1、按照商品分组,今日每个商品的浏览数、购买用户数、订单数、销售额;

2、按照商品分组,过去一周每天每个商品的浏览数、购买用户数、订单数、销售额;

四.品类角度

1、按照商品品类分组,今日每个品类的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价;

2、按照商品品类分组,过去一周每天每个品类的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价;

五.店铺角度

1、按照店铺分组,今日每个店铺的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价;

2、按照店铺分组,过去一周每个店铺的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价;

在基于以上指标进行数据的统计,我们再进行数据分析:

首先数据分析建模,我们知道电商类产品模型一般以事件用户属性进行建模。然后我们进行正式的数据分析:

方法一:多维度数据分析

我们需要定义一些事件,如取消订单,提交订单,支付订单,浏览商品,加入购物车等等。

然后基于这些事件,我们需要一个指标,比如说次数,总和。

可是我们知道光有个数据罗盘还不够,我们需要对数据进行细分,这里我们做了事件,指标。所以还需要筛选用户的属性了,比如说城市,用的设备,支付方式,来源渠道。

这个方法,我们常用于用户画像,用户行为分析,数据异常排查分析等。

方法二:转换率数据分析

我们进行一场活动,我们需要进行评估,这二天注册了多少人,订单转换率是多少,支付率是多少,我们就需要一个分析方法了。

从我刚讲的我们基于事件分析,所以我们就可以定义一个事件,筛选时间,先定义事件,再次定义事件,在次定义事件,我们可以得到一个转换率。

这个方法,我们常用于转换率分析,也称漏斗分析。

方法三:留存数据分析

留存分析正如字面意思留存,我们需要对一段时间的用户就像数据分析,比如说我们搞了一个活动,我们需要看那段时间的注册用户,提交

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订单的情况,第一有多少提交,第二天有多少人提交,第三天有多少人提交等。

数据分析一般为,我们还是根据我们的数据模型,首先定义一个事件,在次定义一个事件得到一定事件的比列。

这个方法,我们常用于观测一定事件的留存情况。

方法四:活跃或回访数据分析

我们知道,我们定义了用户的行为数据分析了,可是我们需要看一段时间的,一个事件的使用次数,或者某个地方的用户使用情况,那我们怎么办呢。这里就是我所说的活跃数据分析情况了,

我们首先需要定义一个事件,在定义一个事件的情况,然后我们筛选用户的事件为什么,得到一个数据。

这个方法,我们常用于调查用户使用情况,也是衡量一个用户活跃的关键数据分析指标。

说了这么多,我们这些能干嘛呢

1、数据异常排查,细分逐一查看

2、关键页面的转换率提升

3、活动的情况评估,渠道数据分析评估

来源:PMCAFF产品经理社区

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