电商数据分析--流程、方法

本文介绍了数据分析的入门思维模型AARRR,详细解析了数据分析流程,并列举了涵盖运营、流量、销售、客户价值及市场活动等领域的关键指标,帮助读者理解和应用数据分析于实际业务中。

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1.通用型的数据分析入门思维,比如AARRR(海盗模型)
获取用户-->提高活跃度-->提高留存率-->获取营收-->自传播


2.实现数据分析的流程
深入业务-->构建指标体现-->事件设计-->数据采集-->业务目标-->数据分析-->验证迭代
重点:1)构建指标体现;2)数据分析+验证迭代

3.关注的指标
1)总体运营指标:
1.1.活跃用户数、新增用户数
1.2.总订单量、访问到下单转化率
1.3.成交金额(GMV)、销售金额、客单价
1.4.销售毛利、毛利率

2)流量指标:
2.1.新增用户数、页面访问数
2.2.用户获取成本
2.3.跳出率、页面访问时长、人均页面访问数
2.4.注册会员数、活跃会员数、活跃会员率、会员平均购买次数、会员留存率

3)销售指标:
3.1.加入购物车次数、加入购物车买家数、加入购物车商品数、购物车支付转化率
3.2.下单笔数、下单金额、下单买家数、浏览下单转化率
3.3.支付金额、支付买家数、支付商品数、浏览-支付买家转化率、下单-支付买家转化率
3.4.交易成功/失败订单数、交易成功/失败金额、交易成功/失败买家数、交易成功/失败商品数、退款订单数量、退款金额、退款率

4)客户价值指标:
4.1.累积购买客户数、客单价
4.2.新客户数量、新客户获取成本、新客户客单价
4.3.消费频率、最近一次购买时间、消费金额、重复购买率

5)市场营销活动指标:
5.1.新增访问人数、新增注册人数、总访问次数
5.2.订单数量、下单转化率
5.3.ROI(投资回报率)

4.如何分析
1)渠道分析顺序:曝光-->点击-->下载-->注册-->付费
核心数据是有效注册数,其次是付费用户数,最后是arpu值

2)用户运营:
2.1.根据活跃度:新增活跃用户、活跃老用户、沉默用户、流失用户...
2.2.根据商品偏好:美妆类、母婴类、零食类、电子产品类、书籍类...
2.3.根据消费能力:普通会员、黄金会员、白金会员、钻石会员...
2.4.根据消费频率:每周一次以上、每月1-2次、三个月2次...

### 关于电商精准营销中的数据清洗 #### 方法电子商务环境中,为了实现精准营销,高质量的数据至关重要。数据清洗涉及识别并纠正或删除记录中存在的不完整、错误或无关部分的过程。具体方法包括: - **去重处理**:去除重复条目以确保每一条客户信息唯一表示一位顾客。 - **缺失值填充**:对于存在空白字段的情况,可以通过统计学手段(如均值/众数填补)、基于规则的方式或是机器学习算法预测来补全这些空缺[^1]。 - **异常检测与修正**:运用统计测试、聚类分析或其他高级技术找出那些不符合正常模式的数据点,并对其进行适当调整或者移除。 #### 工具 多种软件和技术可用于支持上述操作,在实际应用中有如下几种常用工具: - **Python库**:Pandas 和 NumPy 是两个非常流行的选择,它们提供了强大的功能用于读取、转换以及清理结构化表格形式的数据集。 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # 去重 df.drop_duplicates(inplace=True) # 缺失值处理 df.fillna(df.mean(), inplace=True) ``` - **OpenRefine**:这是一个开源应用程序,专为大规模半自动化数据整理而设计,适合处理复杂且杂乱无章的大规模数据集合[^2]。 - **Trifacta Wrangler**:该平台允许用户直观地探索和准备他们的数据资产,特别适用于非技术人员快速上手使用。 #### 最佳实践 遵循一系列的最佳做法可以帮助企业更加高效准确地完成这项工作: - 定期审查和更新现有的数据质量标准; - 实施严格的身份验证流程防止输入端口进入脏数据; - 利用自动化脚本定期执行批量清洁任务减少人工干预成本; - 对敏感个人信息采取加密存储措施保障隐私安全的同时也便于后续合规性的维护;
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