B2C网站运营每周数据分析那些指标
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用户下单和付款不一定会在同一天完成,但一周的数据相对是精准的,所以我们把每周数据作为比对的参考对象,主要的用途在于,比对上周与上上周数据间的差别,运营做了某方面的工作,产品做出了某种调整,相对应的数据也会有一定的变化,如果没有提高,说明方法有问题或者本身的问题并在与此。
1. 网站使用率:IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。
这是最基本的,每项数据提高都不容易,这意味着要不断改进每一个发现问题的细节,不断去完善购物体验。来说明下重要的数据指标:
1.1 跳出率:跳出率高绝不是好事,但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验,在一些推广活动或投放大媒体广告时,跳出率都会很高,跳出率高可能意味着人群不精准,或者广告诉求与访问内容有巨大的差别,或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面,如果跳出率高于20%,我觉得就有不少的问题,也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。
1.2 回访者比率=一周内2次回访者/总来访者,意味着网站吸引力,以及会员忠诚度,如果在流量稳定的情况下,此数据相对高一些会比较高,太高则说明新用户开发的太少,太低则说明用户的忠诚度太差,复购率也不会高。
1.3 访问深度比率=访问超过11页的用户/总的访问数,访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数/总用户数,这两项指标代表网站内容吸引力,数据比率越高越好。
2. 运营数据:总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率;
每日数据汇总,每周的数据一定是稳定的,主要比对于上上周的数据,重点指导运营内部的工作,如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。
2.1 比对数据,为什么订单数减少了?但销售额增加了?这是否是好事?
2.2 对比数据,为什么客单价提高了?但利润率降低了?这是否是好事?
2.3 对比数据,能否做到:销售额增长,利润率提高,订单数增加?这不是不可能。
所有的问题,在运营数据中都能够找到答案。
1. 网站使用率:IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。
这是最基本的,每项数据提高都不容易,这意味着要不断改进每一个发现问题的细节,不断去完善购物体验。来说明下重要的数据指标:
1.1 跳出率:跳出率高绝不是好事,但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验,在一些推广活动或投放大媒体广告时,跳出率都会很高,跳出率高可能意味着人群不精准,或者广告诉求与访问内容有巨大的差别,或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面,如果跳出率高于20%,我觉得就有不少的问题,也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。
1.2 回访者比率=一周内2次回访者/总来访者,意味着网站吸引力,以及会员忠诚度,如果在流量稳定的情况下,此数据相对高一些会比较高,太高则说明新用户开发的太少,太低则说明用户的忠诚度太差,复购率也不会高。
1.3 访问深度比率=访问超过11页的用户/总的访问数,访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数/总用户数,这两项指标代表网站内容吸引力,数据比率越高越好。
2. 运营数据:总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率;
每日数据汇总,每周的数据一定是稳定的,主要比对于上上周的数据,重点指导运营内部的工作,如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。
2.1 比对数据,为什么订单数减少了?但销售额增加了?这是否是好事?
2.2 对比数据,为什么客单价提高了?但利润率降低了?这是否是好事?
2.3 对比数据,能否做到:销售额增长,利润率提高,订单数增加?这不是不可能。
所有的问题,在运营数据中都能够找到答案。
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