电商运营的数据分析策略：如何挖掘关键指标与优化策略

电商运营的数据分析策略:如何挖掘关键指标与优化策略?

首先,数据需要挖掘,其次要对数据进行分析。

数据分析工作涉及的内容很多,比如账户设置、关键词定义、出价、创意优化、流量、在线数据分析等等。但是很多运营者把数据分析当成仅仅掌握数据分析的能力。

做数据分析,要的就是要对数据进行分析,然后针对这些分析结果制定一个策略,以此来进行指导运营。

举个简单的例子,我的一个客户是做金融理财业务的,产品同质化非常严重。不懂如何数据分析,只知道盲目的提升关键词的匹配,却忽视了用户画像,在创意、着陆页等等方面,就像是:点击率、点击率、转化率、订单量、单客量等等,每一步都是环环相扣的,之所以转化率这么低,原因就在于没有把握好数据的重要性。

所以我就建议大家去学习数据分析的工具,比如可以用openincall,直接百度注册就可以了。而我的客户更是是新晋的互联网金融公司,更懂得数据,懂得分析数据。

如果你现在的公司只是一个简单的理财的平台,没有优化数据的意识,数据的优化工作还是要靠数据,如果数据很好,但是客户的转化率低,客户的流失率高,你还有什么办法,不用做数据分析呢?

2.洞察分析

任何工作,我们都要时刻关注数据,这个数据指标对我们每个人来说都是非常关键的。

比如:你要监控用户对于APP的评论、卸载、用户数量、产品流失率、活跃度等等,你要分析什么时候用户流失、有什么原因让客户流失,流失了,用户怎样挽回,流失的原因是什么。

你要通过数据分析了解到你产品的一个潜在流失用户,还有用户在产品上留下的痕迹。而这些痕迹就是你分析数据指标时应该重点关注的,比如用户活跃度、产品体验、产品UI、产品数据等等。

3.确定用户场景

我们在做运营的过程中,都会针对产品的使用场景,寻找到用户群体,制定相应的运营策略。比如:

有时候,用户的活跃度并不高,并不意味着用户活跃度高。在运营过程中,你不可能通过对数据指标的分析,快速找到用户的流失原因。用户真正的需求并不是你去猜测,而是你可以快速地发现的。你可以通过分析与产品、用户沟通后,有目的性地找到用户的需求。

这时候,你就可以根据用户的需求,为用户画像,制定相应的运营策略,包括:

根据产品类型、用户特点、用户需求的差异性等,找到用户流失的原因。

根据产品特性,分析用户真正的流失原因。