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數據分析之轉化率的四個模塊六個層次

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2024-04-15 07:23:32  來源:電商聯盟  作者:樂發(fā)網  瀏覽次數:22

先說個比較有意思的事情,最近我的小女朋友一直覺得我的身材過于油膩,于是我光榮的進入了減肥期。終于在昨天,我遇見的所有人中有66.7%的人都說我慘瘦都脫人形了。我非常開心的回家稱重,秤告訴我,我依然是個胖子。

想了很久。我覺得是那66.7%的人騙了我:那2個人太壞了。(是的那天我一共遇見了3個人)

這個故事告訴我們:數據基數過小會影響數據分析

很多人討論過轉化率的問題,但都是針對某一個值進行研究,仔細想來,解決問題的方式或許不止一個。

用戶到底經過幾層篩選最后才形成了最終的有效客戶?

哪些變量決定了客戶自愿將自己劃分在某個細分類目下?

以下是對于不同層面轉化率的簡單概括,四個模塊,六個層面

提升任何一層的轉化率都將使最終銷售量有所提升,所以當一條路走到頭了,可以看看其他路。每一層都優(yōu)化一下,將會有意想不到的結果。

流量是王道,但我們最應該做的事情是提升自己店鋪本身的品質,讓走進店鋪的人更多的留在店里成為有效用戶。

這讓我想到了有些萬惡的瘦子(允許我在這里神吐槽一下),他們天天吃進去的亂七八糟的各種能量物質,最后竟然還是個瘦子??!每天在你面前說:哎呀我各種吃就是吃不胖啊什么的。我真心覺得他們沒有什么好傲嬌的?。∷麄兊霓D化率那么低浪費了多少國家糧食!!

還是說說該怎么看轉化率的問題吧。

很多時候就是,如果你能比別人更早發(fā)現用戶感興趣的東西,你就是賺錢最多的那個人。

所以你應該知道一周后賣的最好的寶貝會是什么?

判斷一個寶貝是否有可能是爆款的條件:

有派友曾經很困惑,這么多數據軟件,為什么給出的最后結論不一樣?

那是因為他們的數據模型是基于不同維度的,所以我們要了解他們的判斷依據是什么

選一款潛力寶貝的步驟可以概括為:

第一步:尋找各個類目下的比較有潛力的寶貝

第二步:比較不同類目的潛力寶貝的最終潛力值,選出一款或幾款潛力寶貝進行相關的優(yōu)化

這兩張圖分別是在打底褲類目下轉化率排在前五位的寶貝的流量圖和銷量圖

然后我們會發(fā)現很多事情很有意思。

(人工忽略掉那些不是新品的寶貝,因為我們要尋找的是未來幾周的潛力寶貝。)

第一款寶貝停留時間有557.28秒,跳失率只有12.85%,一周成交62件。但是環(huán)比增長率為零!不過仔細研究發(fā)現,他是5月5日剛剛更新的產品,無法計算環(huán)比增長率。這款寶貝值得關注

第四款寶貝,各項數據的表現都非常出色,上周剛剛上新,需要提升進入寶貝的流量,就可以有非??捎^的銷量了。

我們看看這兩個寶貝的趨勢圖

第四款寶貝數據基數小,分析結果容易有偏差,所以調出這款寶貝進行觀察。這款寶貝在2月份的時候曾經上架過,銷量可以,但是有2個差評,所以對之后再次上架有了一定的影響。

第一款寶貝看似是呈現微微下降的趨勢,但是對比銷量和流量,轉化率是越來越好的。所以推測其以后表現也還會有一個回升,而不是始終下降。

可以推斷,第一款寶貝是在打底褲類目里面的潛力寶貝。

下一步就是重復上面的內容,對店內所有類目進行分析對比。

總結:

1、數據基數過小會影響數據分析,對于新品選擇潛力寶貝時,不要全部依賴數據軟件。

2、要在不同類目下進行精確化的分析,不然會影響最終的決策。

3、先把注意力放在提升自己店內的轉化率,再去考慮吸引更多的流量。那些吃不胖的瘦子們絕對是身體不夠好的。

4、一個結果會有很多的決策變量影響,要均衡所有的數據,權衡各個數據之間的影響比重。

5、數據可視化非常重要可觀,有助于我們做出更明朗的決策。

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