电商运营数据分析的工具有哪些,数据分析对电商运营的意义


面对层出不穷的竞品、越来越难满足的用户,作为挑起销量KPI大旗的电商运营的角色非常关键。但光靠感觉和经验是远远不够的,电商运营必须懂得用数据说话,从数据中挖掘市场机会。文章以“童鞋”商品作为样本,在天猫6000个童鞋商品中,选取了近30天销量排名前620的童鞋作为样本进行数据采集。

电商运营需要了解哪些商品数据分析技巧?

数据采集样本:

  • 时间维度:2018年8月4日——2018年9月4日
  • 数据样本:天猫童鞋销量排名前 620款(占天猫童鞋商品总数10.3%,总数为6000款)
  • 数据字段:价格、商品名称、商品链接、店铺名称、店铺链接、月成交(笔数)、评价数、图片URL地址

采集结果示例:

电商运营需要了解哪些商品数据分析技巧?

抓取天猫Top 620销量童鞋数据

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抓取天猫Top 620销量童鞋图片

以下是分析结果:

1、价格影响

80%的家长选择100元以下的童鞋。

从数据上看,销量Top 620的童鞋,产品价格集中在25-100元的价格区间,说明这个价格区间,最受家长欢迎,这个为商家在做新品研发、新品定价与成本考量中提供参考。

电商运营需要了解哪些商品数据分析技巧?
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从数据上看,100元以下的产品占近30天销量的81%,50元以下的产品占近30天销量的56%。说明80%的家长偏向购买100元以下的童鞋产品。

经调研分析,主要原因有以下3点:

  1. 0-7岁小孩脚部发育快,换鞋频率高,一双鞋可能穿1-2个月,或3-6个月就要更换;
  2. 0-7岁小孩家长大部分属于80后、90后,工作收入属于中等平均水平;
  3. 孩子还有衣服、奶粉、早教等其他开支,相对于其他产品,家长偏向于在鞋子消费上节省开支。

运营建议:在童鞋的新品研发、定价、宣传渠道、用户画像上需要考虑用户的年龄、收入、城市分布以及消费心理和消费能力

2、季节影响

秋春季鞋款更好卖。

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从数据上看,秋季鞋款占近30天销量的38.7%春秋季占近30天销量的27.4%。秋季、春季为近30天的主打款。随着季节的变化,秋天早晚温差大。孩子在快速发育期,免疫力低,自我照顾能力弱。因此家长会根据季节变化,购买符合季节温度的鞋款。毕竟宝宝生病了,苦的累的是大人。

运营建议:

  1. 提前上架春秋季节的鞋款,做好迎接秋季童鞋的需求上涨准备;
  2. 修改商品的名称,将商品名称增加“秋、春”的字眼,增加被用户检索到的概率。

3、店铺成交流水

定价和营销策略很重要。

从天猫抓取童鞋月销量Top 620 数据

以上是天猫童鞋月销量Top 620的数据。你可以对照自己店铺的数据,衡量你与他们之间差距,并且仔细分析你们之间的差距在哪里?从哪里可以改进?

电商运营需要了解哪些商品数据分析技巧?
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我们发现月成交Top 2的米修服饰专营店没有进入月流水的Top 10,说明他的成交量虽然大,但单价比较低。本来没有进入Top 10月成交的anta安踏童装旗舰店大黄蜂旗舰店,一跃成为月流水Top 1Top4

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从数据上看,安踏、大黄蜂的平均客单价达到100元以上。进入他们的店铺发现,2家主攻4-10岁的学龄儿童为主,均价在100元以上,拉高了月流水。

运营建议:

  1. 0-6岁的学步鞋定价普遍在100元以下,6-10岁的学龄儿童定价稍高,偏向100元以上;
  2. 并不是价格越便宜好卖,用户会综合考虑品牌、质量、评价等综合因素,从中选优;
  3. 在新品定价、促销折扣时,既要要考虑用户的心理和同竞品的定价营销策略,同时也要考虑产品的利润和成本。定价和营销策略非常重要。

4、热点事件影响

9月开学季,小白鞋成为童鞋畅销品。

小白鞋在近30天的月成交、月流水贡献占比

本人分别在8月25日和9月4日,用八爪鱼采集童鞋数据,发现就在这10天,小白鞋就已经嗖嗖嗖蹿升到销量Top 1,为近30日月成交贡献了34.89%,月流水贡献了28.81%。如果爪爪想知道这波小白鞋热销会维持多久,可以在9月14日再采集一次进行数据对比。

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抓取天猫销量Top1小白鞋用户评论

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词频分析

评价中用户最关心:

质量、款式、舒适度、鞋衣搭配、异味、尺码、价格、穿脱方便、发货速度(赶着开学穿、同事推荐;送礼物、促销活动。

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销量 Top 1童鞋用户评价时间分布

从数据上看,家长评价集中在8月22日—9月2日,说明家长在开学前一周开始准备入学的装备。

运营建议:

  1. 出具一份电商童鞋运营活动时间表,对于童鞋产品一年当中有哪些营销热点;元旦、1月过年、3月开学、61儿童节、618电商、6、7、8月暑假、9月开学、9月中秋、10月国庆、双11、双12、12月圣诞节。
  2. 在营销热点时间提前1—2个月,做好准备,比如爆款选品、营销折扣、营销活动专题、文案、设计、用户评价积累、配套单品、物流准备等等。

电商数据分析框架:

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