电子商务行业分析电子商务数据分析( 二 ) _生活百科

（2）最大化广告开支回报率
使用电商数据分析可以帮你发现企业是否像一个正在漏水的桶，可以做些什么来最大化广告支出。与其把钱浪费在不起作用的广告上，你可以专注于针对正确目标受众的广告。

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三、如何做好电商的数据分析？
1.依据用户画像，洞察需求
用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

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首先，你需要创造出用户对你品牌的认知，将他们带领到你的店铺门口。比如通过亿信ABI，能看到网站访问者的人口信息，比如年龄和性别。也有关于地理位置、兴趣、表现的数据。这些见解能帮助你做出用户画像。
2.依据渠道数据分析用户来源
对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源” 。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率” 。这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。
当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。
3.店内转化率的数据分析
当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：
（1）销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值
（2）平均订单价值 —— 用户下单的平均金额
（3）放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比
转化率表示进行购买的访问者所占总访问者的百分比，是以特定时期内实现交易的总人数除以访问的总人数得出的。一次访问行为就是顾客与我们的店铺进行的一次独立互动，无论时长是三秒钟还是三小时。

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对于电商而言，转化率优化事关重要，通常需要花费大量的时间和精力。电商行业的平均转化率为 2％，业绩最好的店铺通常会达到平均水平的两到三倍。亚马逊的转化率高达 13％。这就意味着每 100 人访问店铺，就会有 13 人产生购买行为。这时可以重点关注以下两个方面：
（1）购物行为——这个能告诉你用户在营销漏斗的每个阶段产生了多少访问量。从只是浏览过你产品的用户，到加入购物车的用户，开始结账的用户，和完成订单的用户。这份报告能清晰地告诉你有多少用户转移到了下一个阶段，并帮助你识别如何改进这个过程来提高订单量。
（2）支付行为——和购物行为报告很像，但只关注结账付款这一阶段。这个报告能轻易地跟踪用户在支付阶段的行为，以及他们在什么地方选择放弃购买。
4.提高营销推广的ROI
对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

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这里亿信ABI可以帮助你在以下这些方面衡量内部和外部的营销效果：
（1）内部营销报告——比如，用户被引导至不同区域的页面导航栏，我们能依据数据查看内部推销点击率、交易数量、收入、和每个内部推广点击后产生的交易数等等的指标。
（2）订单优惠券报告——这份报告会提供订单优惠券和收入、交易量、订单平均价值的关系分析。
（3）产品优惠券报告——和之前的报告相似，它会提供有关产品优惠券和收入、购买人数、每次购买产生的产品收益的分析。
（4）折扣码报告—— 能够清楚地看到合作商 / 品牌大使 / 博主对你店铺销量的贡献。也能够设置指标追踪相关的收入、订单量、和平均订单价值。