淘宝达人文章采集软件(一百多家《电商数据监控、分析与实施的最佳实践》)

　　淘宝达人文章采集软件(一百多家《电商数据监控、分析与实施的最佳实践》)

　　服务过百余家知名电商客户，总结了《电商数据监控、分析与实施最佳实践》。

　　下面将结合实践经验为大家详细阐述。初学者可能有点难以理解，所以建议先采集。

　　一、很多电商企业面临以下问题

　　在不同的发展阶段，每家公司都有不同的目标。一些电商平台刚刚起步，其核心目标是增加用户数量。有些更成熟和稳定。核心目标是提高转化率。一些公司希望通过类别。扩张以提高客户单价。

　　需要监测哪些指标来衡量具体目标？这些指标采集的数据怎么样？采集 如何对接收到的数据进行可视化监控？监控发现问题可以拆解哪些尺寸？如何解释反汇编的数据？数据如何引导业务调整？

　　业务人员确定了自己要监控的指标，要配合项目埋下资源。因为埋点不是工程团队的首要任务，经常发生争吵和反复沟通。历时数月的琐碎和漫长的实施周期，才完成了埋点。经过长时间的等待，该产品可能已经下线了。

　　埋葬完成后，业务人员发现数据不正确（很多第一次不合规的企业埋葬数据可以达到所有埋葬数据的一半）再次与工程人员沟通进行调查。修正正确的数据埋点。数据准确性多样，存在代码问题、需求不规范、触发点遗漏。

　　没有建立方法论的指标体系，嵌入点的实现复杂，数据不准确，导致公司无法建立自己的数据驱动能力。

　　在总结了这些问题之后，我们把我们在数据分析方面的经验，尤其是帮助客户实现增长的最佳实践，做出了一个赋能电商企业的产品，让每个电商平台不需要太多的学习成本和使用阈值可以快速搭建数据监控系统，查看数据，指导操作。

　　接下来，我将一一说明解决上述三个问题的思路。2.电子商务的本质是零售。

　　电子商务的本质是零售。无论是产品经理，还是电商运营，他们所做的体验优化和运营方案优化，都是以“交易”为核心目标。

　　这涉及三个概念：人、货、市场：

　　这三个概念的结合是电子商务的核心关注点：

　　2.1。不同的商品应该放在什么地方销售给用户？

　　比如搜索、短视频、直播哪个渠道卖口红最好？不同的商品适用于不同的领域，存在着巨大的差异。比如很多女生会通过看短视频买化妆品，在图片展示区买衣服。如果他们使用了错误的字段，商品的转化率就会有很大的不同。各位电商从业者知道不同的产品哪里卖得好，什么卖得难吗？如果你知道，你会采取与现在不同的方法吗？

　　2.2。应该向不同市场的用户销售哪些产品？

　　导航栏和搜索推荐适合卖什么产品，卖什么功能，如何衡量折扣券的ROI。这些对交易至关重要的洞察力可以通过数据分析来判断。

　　2.3。不同用户需要的产品和领域有什么区别？

　　针对不同的用户画像，需要呈现什么样的产品和匹配的领域。不同生命周期、不同层次的用户应该采用什么样的操作方式？新用户首次购买的途径你知道吗？哪条路最高？新用户倾向于购买哪些产品？

　　三、电子商务行业分析场景及指标体系

　　我们抽象总结了我们服务过的电商客户最常见的需求，如上图所示：

　　分为“新发布”、“新裂变”、“会员运营”，大量新项目率先上线；当这种流量获取方式成本过高时，裂变玩法将成为拉新的主力；最后，为了让流量停留在平台上，我们也需要稳定运营会员。

　　核心是商品运营：单个商品的浏览量、点击量、追加购买量、下单量，以及一系列商品的曝光量、点击量、追加购买量的对比，或者不同维度的拆解。通过对这些数据的近实时监控，我们可以快速定位需要流量支持或流量抑制的产品。

　　数据分析可以为产品和用户的匹配做很多事情。如上图所示，可分为：核心转化监测、站点流量分发效率、内容运营、事件运营、站点流量转化归因等。

　　我们将这些场景的监控解决方案商业化，衍生出一系列针对该行业的运营实践和监控解决方案，并将其商业化。

　　3.1. 事件操作

　　可以进一步分为优惠券运营、产品推荐、站点推送。尤其是优惠券，这是杠杆收益客户单价最常用的武器，如何在正确的时间、正确的地点将正确的优惠券发送给正确的用户，最终有多少营业额和多少客户晋升？单价需要通过数据分析来判断。

　　3.2. 站内流量转化归因

　　它是基于归因模型的核心数据分析。电子商务企业不仅需要评估不同功能（如分类页面、推送、社区、营销活动、搜索、推荐位置等）对订单数据和数量的贡献，还需要判断不同功能的能力字段将不同类型的商品转换为客户。通过清楚地了解不同产品和市场的匹配程度，我们可以确保在正确的市场销售正确的产品。

　　针对不同的场景，GrowingIO 提供的归因模型支持三种不同的归因模式：近期归因、首次归因和平均归因。

　　3.3. 站内流量分布-搜索效果评估

　　很多公司已经采集“搜索带来的订单量”，但这个数据还不够。搜索的数据分析可以从浅到深有以下几个层次。你可以看看你的电商平台现在做到了哪一步：

　　以上搜索分析场景可视化如下图所示：

　　3.4. 内容社区运营效果分析

　　社区电子商务是一种新兴的电子商务模式。如果操作得当，可以大大提高转化率和客户单价。

　　举个我自己的例子，我老婆只花了100块钱买了一个发夹，其实很便宜，但是她很喜欢。她认为她需要为这个发夹重新做头发。剪了一个新发型后，她需要一套新发型。衣服搭配起来，100元的发卡就变成了几千元的消费场景。

　　很多社区电商也在做类似的事情。他们通过时尚达人推荐等基于场景的方式直接销售全套衣服+配饰，帮助用户快速找到自己喜欢的产品。

　　因此，对于内容社区，我建议关注的核心指标包括：社区人数和留存率，社区带来的额外购买和订单数量，关注人数，产量和帖子消费。

　　上述指标还可以继续从不同维度进行拆分。比如电商社区，大致可以分为三类用户：自发内容生产者、签约流量Vs、普通消费者；社区帖子也可以分为直播、短视频、图片和纯文本。从这些维度上，通过将社区带来的额外购买和订单归因于具体的海报和帖子，我们可以了解哪个大V的转化率更高，以及哪种帖子形式更适合社区中的不同产品。

　　3.5. 站内流量分布效果分析

　　电子商务中有一个“黄金流量级”的概念。各电商平台的黄金流量水平有限，首页前三屏的流量将占首页整体流量的40%以上。因此，不同的楼层和坑位需要对电商平台进行精细化运营。在大型促销活动中，我们可以实时关注不同楼层、不同地坑对应产品的实时追加采购、订单和库存数据，并及时做出调整，确保交易量最大化。

　　比如预热时，某款产品最多采购100件，而库存只有20件。本产品不适合作为主推项目。“黄金流量位置”一定是被库存和附加采购数据相对较好且均衡的占据。商品。

　　4. 电子商务数据计划和数据验证自动化

　　以上分析是基于对采集的海量数据的全面准确、近实时呈现。这些数据可以分为以下三类：

　　对于这三类数据，建议采用双模采集模式，可以快速准确的实现：

　　列表页点击、落地页展示、浏览、点击、跳转、活动页面分析、商品详情页浏览、点击、商品版本迭代更新等。 需要快速采集、快速反馈和持续调整优化的用户行为数据方面，建议选择无埋点采集加载SDK；额外的采购、订单、收入等业务数据，建议采用埋点的方式，避免数据遗漏。双模采集可以打通业务数据和行为数据，为构建数据指标体系奠定基础。

　　如上图，当核心目标明确后，GrowingIO 会自动为你生成数据计划，包括所有有埋点和无埋点的事件和变量。业务同事可以直接将此报告发送给工程同事，以自动化的方式降低双方之间的沟通和理解成本。

　　完成数据计划后，业务同事可以使用“数据验证”功能，实时交互完成验证，无需协调QA同事的资源；同时，GrowingIO 自动生成数据质量报告，开发者可以根据报告直接调整嵌入点。.

　　关于电商数据监控和分析的最佳实践，我这里简单分享给大家。事实上，GrowingIO的《电商行业解决方案》（点击免费获取）的核心解决方案就是演讲开头提到的三个问题。希望能对大家有所帮助。