微商108种准确引流方法,电商数据分析案例分享，领会电商数据分析的意义

一、主要路径剖析

一切能够举行产物推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自流传、让用户付费的行为都可以称为运营。在运营中我们可以用AARRR增进模子将产物的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、流传，然后凭据每个路径举行剖析，从而优化产物和运营计谋。

1. 激活

差别行业和模式的激活方式都不太一样，例如：之前我们做的体育app激活方式为——从跑步群内里导入用户和微信民众号导入，先把目的用户沉淀在微信群，然后行使大型马拉松的名额来吸引他们呼吁用户下载app举行报名。

然而对于B2B的电商平台，用户激活主要以地推和客服推广为主。由于入驻平台需要一定的资质证件，且用户自觉性地在网上注册的比较少，但地推方式激活的相对成本较高。

2. 注册

注册的时刻，常常会由于某个步骤文案形貌不清或流程庞大，要求上传的证件太多等缘故原由让用户流失。这时刻，我们就可以用漏斗剖析用户是在哪个步骤流失严重，剖析详细缘故原由后再举行产物优化。

3. 留存

用户激活和注册后我们需要看用户的留存率，每个应用对留存的时间界说都是不一样的。例如：

对于社交软件而言，若是3天不登录可能就被标记为流失用户；

对于我们现在做的医药电商来说，一样平常用户的采购周期在15天左右，以是我们把跨越15天没下单的用户称为流失用户，对于流失用户我们一样平常会接纳和发送优惠券的方式促进他再次下单。

4. 营收

我们需要明白到：作为电商平台只有平台提供的商品价钱、品类、物流服务有吸引力后，用户才愿意来下单。

若是用户在需要购置该商品的时刻没有下单，那多半是自身的商品和竞争对手相比，在价钱和服务上吸引力不够。这时刻我们就需要通过爬虫爬取竞争对手的商品数据，然后调整自己的订价和适当做一些营销流动来吸引客户。

5. 流传

由于我们获客成本比较高，因此让用户自流传的方式去拉新也是一种可行的营销方式，针对这个，我们做了约请密友得优惠券的方式，激励用户去帮我们拉新。

二、行为数据剖析

剖析的目的：领会用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功效，验证产物用户体验是否做得好，上线的运营流动是否受欢迎等。

做行为数据剖析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以接纳第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要连系公司来做决议。

下面是我们之前做的埋点的表格和用户每次行为纪录的字段。埋点主要分为点击事宜和页面曝光两类，然后又可以凭据页面曝光事宜来统计页面的停留时长和用户的路径。

用户每促发一次事宜需要纪录的字段（详细还需要凭据公司需要采集的数据而定）：

• source; //泉源 001-app 002-pc
• logined; //是否已经登录 1-是，0-否
• typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商
• userId; //用户的id
• codePage; //页面对应的代码
• numEvent; //事宜编号
• nameEvent; //事宜名称
• codeEvent; //事宜代码
• typeEvent; //事宜类型
• timeEvent; //事宜发生的时间
• purchaserId; //采购商id
• ip; //作用是剖析地址或识别客户
• province; //事宜发生的省份
• city; //事宜发生的都会
• os; //操作系统,android或ios
• mfrs; //生产厂商 如：华为，OPPO，苹果，VIVO
• typeUnit; //装备型号 如：荣耀R10，OPPO R7，iphone X，VIVO X20
• versionSystem; //系统版本 如：android 5.0
• wifi; //是否使用wifi，1-是，0-否
• firstId; //一级id
• secondId; //二级id
• fromPage; //上一页
• toPage; //下一页
• url; //
• parameter; //参数，统一事宜可能包罗多个参数
• property; //属性，与参数对应
• proJson; //KEY-VALUE对的JSON形式
• remark; //备注

埋点纪录的类型和规则

为什么要做精准化营销，精准化营销信息的收集方式

行为数据需要剖析的内容

对于电商平台来说主要剖析的点有：

1. 用户的注册路径：剖析每个注册步奏的转化率，在转化率低的步骤剖析缘故原由，然后举行产物优化。

2. 用户的购置路径： 首页-搜索-购物车-提交订单页-支付页，通过每个路径的转化率来剖析用户在哪个阶段流失最严重，然后去剖析用户流失的缘故原由。

例如：之前我们剖析到用户在购物车到提交订单页流失得特别严重，后面经由剖析得出商家设置的最近购置金额太高，导致用户达不到购置金额而提交不了订单。后面我们和商家协商降低最低购置金额后，转化率提升了不少。

3. 剖析运营上线的营销流动的用户点击率、通过流动加入购物车购置的商品数目，从而去评判运营的流动质量。

4. 剖析哪些功效是用户经常使用的，哪些是不常用的，经常使用的功效我们要力争做到最好以提升焦点竞争力。

例如：通过数据剖析，我们得出用户购置商品最常用的功效是搜索而很少会通过推荐或分类去加入购物车，因此我们花更大履历去优化搜索功效。

三、用户分群剖析

在数据剖析中，我们需要将具有配合特征的用户分类治理，然后更具差别的类型接纳一样的营销方式。

我们会凭据RFM模子来分类：

• R（Recency）代表下单离当前的时间，距离越近代表客户约优质；
• F（Frequency）代表下单的频率，频率越高代表用户对我们平台约认可；
• M（Monetary）代表下单的金额，消费金额体现用户的消费潜力。然后凭据差别的指标然后给予打分。

例如：我们会将时间周期定为三个月（由于一样平常用户采购周期比较长，然则详细的时间需要凭据行业的差别而差别），针对最近下单时间打分，距离当前时间在6天之内下过单的打5分，7到12天的打4分以次类推。

针对用户的下单频率打分，大于5单的给5分，4单给4分，以此类推。

凭据用户的采购金额打分，大于5000元的打5分，大于4000元的打4分，以此类推。

经由打分，我们算出每个用户的得分，算出得分后我们就可以将用户凭据得分分成差别的群体：

分群后就可以针对差别的群里使用差别的营销计谋，针对高价值用户我们通常不需要再去治理。

对于低孝敬用户我们需要去剖析——是用户自己购置力不强照样平台的商品优惠力度不够。若是商品优惠力度不够，我们可以接纳推送优惠券给对方的形式，让用户回到平台购置。若是用户自己购置力不足，我们需要刺激够用的购置欲望。