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电商数据分析方法论
2024-11-10 18:21

电商数据分析方法论

切分市场简直是市场分析中的yyds,不管在什么时候分类总是有效的。常用的分类方法,比如segementation, tribe,将一群拥有共同特征的人放在一起进行比较,这些特征可以是消费行为,消费心理,地理特征、经济特征等等。

比较相似群体随着时间的变化,比如用户生命周期,决策行为路径等等。但这里的同期群可以是同一时间点上的不同群体的变化比较,也可以是相同周期不同时间点上的群体变化比较。

A/B test:最常用的分割测试,软肋:流量。 多变量测试:同时对多个属性进行测试。用统计方法剥离单个影响因子与结果中某一项指标提升的相关性。

各个电商其实都有针对自己的平台用户情况沉淀了一些方法论。 首先作为传统电商,阿里和京东的经营模式可以算做一类,首先他们的出发点都是基于用户需求,很大程度依赖搜索流量,在方法论上也比较偏向传统的广告触达模式。

AIPL 人群资产定量运营模型

A(Awareness)(认知人群。包括被品牌广告触达和品类词搜索的人) I(Interest)(兴趣人群。包括广告点击、浏览、搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人) P(Purchase)(品牌购买人群,指购买过品牌商品的人) L(Loyalty)(品牌忠诚人群,包括复购、评论、分享的人)

AARRR Acquistion Activation Retention Revenue Refferal 获取用户(流量 提及量 CPC cost per click 搜索结果 用户获取成本 点开率) 活跃度 (注册人数 注册量 tutorial完成量 订阅量) 留存率(用户参与度 距离上次登录时间 日活/月活 流失率) 营收 (客户终身价值 付费转化率 平均购物车大小 广告点入营收) 自传播 (邀请发送量 病毒式传播 病毒传播周期

FAST 衡量运营健康度和可持续性

数量指标层面: 消费人群总量(Fertility) 高价值人群/会员总量 (Superiority) 在质量指标层面: 人群转化率 (Advancing) 会员活跃率 (Thriving) F、A策略- 多“场”齐下,促进消费转化 S、T策略- 会员权益,积累超级用户

GROW

京东整体的数据分析方法,和阿里系比较类似。

4A

认知 (Aware) 吸引 (Appeal) 行动 (Act) 用户 (Advocate)

GOAL

G (Targeting Group)靶向人群。也就是目标人群。 O (Osmosis)渗透增长。就是在锁定靶向人群之后,找出提升渗透增长的机会点,通过对核心靶向人群4A消费者资产分布及趋势分析。 A (Advancing) 提升用户价值。对于每个品牌、每个用户来说,针对某个品牌未来购买的GMV我们叫做用户价值。 L (Loyalty)忠诚度。致力于提升用户对品牌的忠诚度,对整合用户运营的工具和资源,提升用户对品牌的忠诚度,搭建由高价值用户构成的私域品牌会员池。

抖音一直标榜自己作为兴趣电商,在流量入口和变现模式上力求一个革新。消费者由兴趣进入,在探索的过程中挖掘新的需求,是一个全新的购买链路。

FAST

Feild 商家自播 Alliance 达人矩阵 Campaign 营销活动 Top KOL 头部大v 常用数据工具: 抖音小店经营数据做分析指导的抖音电商罗盘、 品牌商家在抖音站内所有互动用户做人群数据沉淀的云图、 抖音小店广告投放做数据洞察的巨量千川、 品牌管理、运营忠实用户的会员专区。

Trust

Target:锁定用户碎片化时间和多元消费场景,聚焦某个垂直领域的人群与场景 Relation:借助优质内容链接用户,俘获用户信任 Upgrade :借助AI内容的经营力,创造品牌超感体验 TShare:通过明星达人的分享,激发用户参与和内容共创 Transform:建立转化生态,激励用户口碑传播与消费行为转化

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