电商数据分析案例电子教案

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电子商务数据分析 教学教案

电子商务数据分析 教学教案

《电子商务数据分析》
配套教学教案
第1章
小结
1、了解电子商务数据分析基础知识。

2、学会用不同方法指标对电子商务数据进行分析
思考及作业想一想:
1.自己在实际工作和生活中有没有接触过电子商务?想一想为什么电子商务会发
展得这么快?这么普及?
2.B2B、B2C、C2C、O2O各代表什么意思?它们各具代表性的电商企业有哪些?
3.为什么要对电子商务数据进行分析?
4.简述3种电子商务数据分析的方法。

5.电子商务数据分析有哪些常用指标?
练一练:
如图所示为某购物平台中某个店铺的近期数据情况,尝试根据其中的数据简单分析各图中数据反映出的情况。

第2章
第3章
第4章
第5章。

电子商务数据分析与应用 - 教案

电子商务数据分析与应用 - 教案

电子商务数据分析与应用教案一、引言1.1电子商务数据分析的重要性1.1.1电子商务数据分析对市场趋势的预测1.1.2数据分析在电子商务决策中的作用1.1.3数据分析对企业竞争力的影响1.1.4数据分析在提升用户体验中的应用1.2电子商务数据分析的发展趋势1.2.1大数据分析在电子商务中的应用1.2.2技术在电子商务数据分析中的应用1.2.3数据可视化在电子商务数据分析中的作用1.2.4数据安全与隐私保护在电子商务数据分析中的重要性1.3本课程的教学目标与意义1.3.1培养学生电子商务数据分析的能力1.3.2提升学生对电子商务市场的洞察力1.3.3培养学生运用数据分析解决实际问题的能力1.3.4培养学生对数据安全与隐私保护的意识二、知识点讲解2.1电子商务数据分析的基本概念2.1.1数据的定义与分类2.1.2数据分析的基本方法2.1.3数据分析在电子商务中的应用场景2.2电子商务数据分析的方法与技术2.2.1描述性数据分析方法2.2.2探索性数据分析方法2.2.3预测性数据分析方法2.2.4数据挖掘技术在电子商务数据分析中的应用2.3电子商务数据分析的应用案例2.3.1用户行为分析2.3.2产品销售分析2.3.3市场营销分析2.3.4供应链优化分析三、教学内容3.1电子商务数据分析的基本流程3.1.1数据收集与清洗3.1.2数据处理与转换3.1.3数据分析与可视化3.1.4数据报告与决策建议3.2电子商务数据分析的关键指标3.2.1用户行为指标3.2.2产品销售指标3.2.3市场营销指标3.2.4供应链优化指标3.3.1Excel在电子商务数据分析中的应用3.3.2Python在电子商务数据分析中的应用3.3.3R在电子商务数据分析中的应用3.3.4Tableau在电子商务数据分析中的应用四、教学目标4.1知识目标4.1.1掌握电子商务数据分析的基本概念与方法4.1.2理解电子商务数据分析的应用场景与价值4.1.3了解电子商务数据分析的发展趋势与挑战4.2技能目标4.2.1能够运用数据分析方法解决实际问题4.2.2能够使用数据分析工具进行数据可视化4.3素质目标4.3.1培养学生的数据思维与分析能力4.3.2培养学生的团队合作与沟通能力4.3.3培养学生的创新意识与解决问题的能力五、教学难点与重点5.1教学难点5.1.1数据分析方法的原理与应用5.1.2数据可视化工具的使用与技巧5.2教学重点5.2.1电子商务数据分析的基本概念与方法5.2.2电子商务数据分析的应用场景与价值5.2.3电子商务数据分析的发展趋势与挑战六、教具与学具准备6.1教具准备6.1.1多媒体设备:用于展示课件和视频资料6.1.2白板和记号笔:用于板书和图表绘制6.1.3数据分析软件:如Excel、Python、R等6.1.4数据可视化工具:如Tableau、PowerBI等6.2学具准备6.2.1笔记本电脑或平板电脑:用于学生跟随操作和练习6.2.2学习资料:包括教科书、案例分析、在线资源等6.2.3练习册或工作表:用于课堂练习和课后作业6.2.4小组讨论材料:如卡片、贴纸等,用于小组活动6.3实验材料准备6.3.1电子商务平台数据集:用于学生实践分析6.3.2数据分析案例:用于学生分析和讨论6.3.3数据分析竞赛题目:用于激发学生的学习兴趣6.3.4数据分析项目:用于综合应用所学知识和技能七、教学过程7.1导入新课7.1.1引入电子商务数据分析的实际案例7.1.2提出问题,引发学生思考7.1.3介绍课程目标和教学内容7.1.4激发学生的学习兴趣和动机7.2知识讲解与演示7.2.1讲解电子商务数据分析的基本概念和方法7.2.2演示数据分析工具和软件的使用7.2.3通过案例分析和讨论,深化学生对知识点的理解7.2.4引导学生参与课堂互动,提问和解答问题7.3实践操作与小组讨论7.3.1分组进行数据分析练习和项目实践7.3.2学生操作数据分析工具,解决实际问题7.3.3小组内分享和讨论分析结果和经验7.3.4教师巡回指导,提供帮助和反馈八、板书设计8.1知识框架板书8.1.1电子商务数据分析的基本概念和方法8.1.2数据分析工具和软件的使用8.1.3数据分析的应用场景和案例分析8.2案例分析板书8.2.1案例背景和问题陈述8.2.2数据收集和清洗的步骤和方法8.2.3数据分析和可视化的过程和结果8.2.4数据报告的结构和要点8.3小组讨论板书8.3.1小组分工和合作的要求8.3.2数据分析的问题和目标8.3.3小组讨论的流程和规则8.3.4小组报告的格式和评价标准九、作业设计9.1课后练习题9.1.1数据分析的基本概念和方法的选择题9.1.2数据分析工具和软件的操作题9.1.3数据分析的应用场景和案例分析的问答题9.2小组项目作业9.2.1选择一个电子商务平台数据集进行数据分析9.2.2运用所学的数据分析方法进行数据清洗和可视化9.2.4小组内部分享和讨论,互相评价和提供反馈9.3数据分析竞赛9.3.1设计一个数据分析竞赛题目,要求学生解决实际问题9.3.2提供数据集和分析工具,让学生自由发挥和创新9.3.3评选最佳数据分析作品,给予奖励和表彰9.3.4鼓励学生参与竞赛,提升他们的数据分析和解决问题的能力十、课后反思及拓展延伸10.1教学反思10.1.1反思教学目标的达成情况10.1.2反思教学内容的合适性和难易程度10.1.3反思教学方法和策略的有效性重点和难点解析在电子商务数据分析与应用的教学过程中,有几个环节需要特别关注,以确保学生能够有效地掌握知识和技能。

电商运营数据分析教学教案

电商运营数据分析教学教案

电商运营数据分析教学教案电子商务数据分析》配套教学教案第1章电商运营与数据课时:90分钟分析内容:课时2:1.了解电子商务的功能、模式和特点。

2.了解电商运营的核心目标和分类。

3.了解分析电商数据的原因和意义。

教学目标:1.熟悉电商数据分析的常用方法。

2.熟悉电商数据分析的常用指标。

3.了解电商数据分析的步骤。

4.如何做好电子商务数据分析。

教学重点:1.了解电商运营的核心目标和分类。

2.熟悉电商数据分析的常用指标。

3.熟悉电商数据分析的常用方法。

4.如何做好电子商务数据分析。

教学难点:1.教学思路:介绍电子商务的基本概念、产生背景以及功能特点,使读者对电子商务有一个初步的认识;介绍电子商务数据分析构成、分析原因以及不同岗位所适用的分析模式;讲解电子商务数据分析的常用指标,使读者了解如何进行有效分析;简要介绍如何做好电子商务数据分析,以便读者建立分析体系。

2.教学手段:由浅入深,以案例引入理论知识,并在讲解过程中配合实际操作方法及界面演示;分小点讲解理论知识,并用大量案例进行说明;安排练、思考与提高。

3.教学资料及要求:除教材中讲解的知识,学员可以多查阅相关资料,对电子商务数据分析有初步方向。

教学内容:1.讨论问题:1)电子商务数据分析对电商行业有什么作用?2)不同产品行业在进行数据分析时需要考虑哪些内容?2.案例导入:电子商务运营与数据基础;电子商务的功能、模式与特点;电子商务运营概述;认识电子商务数据。

3.了解电商数据分析:分析电子商务数据的原因;不同电商岗位的数据分析意义;电商数据分析的常用方法;电商数据分析的常用指标;分析电商数据的步骤;如何做好电子商务数据分析。

4.本章实训。

5.课后思考:1)了解电子商务数据分析基础知识;2)学会用不同方法指标对电子商务数据进行分析;想一想:自己在实际工作和生活中有没有接触过电子商务,想一想为什么电子商务会发展得这么快这么普及;思考及作业:B2B、B2C、C2C、O2O各代表什么意思,它们各具代表性的电商企业有哪些;为什么要对电子商务数据进行分析;简述3种电子商务数据分析的方法;电子商务数据分析有哪些常用指标。

《电子商务数据分析理论与实践》教案

《电子商务数据分析理论与实践》教案

《电子商务数据分析理论与实践》第一章至第五章教案一、第一章:电子商务数据分析概述1. 教学目标(1)了解电子商务数据分析的定义和意义。

(2)掌握电子商务数据分析的主要内容和流程。

(3)了解电子商务数据分析的发展趋势。

2. 教学内容(1)电子商务数据分析的定义和意义。

(2)电子商务数据分析的主要内容:用户行为分析、商品分析、营销效果分析等。

(3)电子商务数据分析的流程:数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化。

(4)电子商务数据分析的发展趋势:大数据、、云计算等。

3. 教学方法(1)讲授:讲解电子商务数据分析的基本概念和原理。

(2)案例分析:分析典型的电子商务数据分析案例。

(3)小组讨论:分组讨论电子商务数据分析的实际应用。

4. 教学资源(1)教材:《电子商务数据分析理论与实践》。

(2)案例资料:电子商务数据分析的实际案例。

(3)网络资源:相关电子商务数据分析的网站和文章。

二、第二章:电子商务数据收集与清洗1. 教学目标(1)了解电子商务数据收集的方法和工具。

(2)掌握电子商务数据清洗的基本方法和技巧。

(3)学会使用数据分析软件进行数据清洗。

2. 教学内容(1)电子商务数据收集的方法:线上数据收集、线下数据收集等。

(2)电子商务数据清洗的目的和意义。

(3)电子商务数据清洗的方法:去除重复数据、填补缺失数据、转换数据格式等。

(4)数据分析软件的使用:Excel、Python等。

3. 教学方法(1)讲授:讲解数据收集和清洗的基本概念和方法。

(2)操作演示:使用数据分析软件进行数据清洗的演示。

(3)上机实践:学生自行操作进行数据清洗。

4. 教学资源(1)教材:《电子商务数据分析理论与实践》。

(2)数据分析软件:Excel、Python等。

(3)实践数据:电子商务数据清洗的实际数据。

三、第三章:电子商务数据分析方法与应用1. 教学目标(1)掌握电子商务数据分析的主要方法:描述性统计分析、关联规则分析、聚类分析等。

电子商务数据分析基础教案

电子商务数据分析基础教案

电子商务数据分析基础教案第一部分:引言随着互联网技术的迅猛发展,电子商务成为了商业领域中不可忽视的一个重要方面。

然而,电子商务本身的运营和发展需要依赖于大量的数据分析,以便做出正确的决策。

本教案旨在介绍电子商务数据分析的基础知识和技术,帮助学习者掌握相关的分析工具和方法。

第二部分:数据分析工具和技术的介绍1. 了解数据分析的基本概念- 数据分析的定义和作用- 数据分析的流程和步骤2. 学习电子商务数据分析的常用工具- Excel的数据处理和分析功能- SQL数据库查询语言的基本使用- 数据可视化工具的选择和应用3. 掌握数据处理和清洗的方法- 数据清洗的目的和步骤- 常见的数据清洗技术和工具第三部分:电子商务数据分析的应用案例1. 销售数据分析- 通过销售数据分析了解产品的销售情况和趋势- 利用数据分析找出销售瓶颈并提出改进方案2. 用户行为分析- 通过用户行为数据分析了解用户的偏好和购买习惯 - 根据用户行为分析结果优化产品推荐和市场营销策略3. 竞争对手分析- 通过竞争对手的数据分析了解市场的竞争态势和趋势 - 基于竞争对手分析提出自己的差异化竞争策略第四部分:电子商务数据分析的挑战和解决方法1. 数据隐私和安全问题- 了解数据隐私和安全的重要性- 掌握数据安全的基本措施和技术2. 大数据分析的挑战和机遇- 了解大数据分析的基本概念和特点- 探索大数据分析在电子商务中的应用前景3. 数据分析人才的培养和发展- 分析数据分析人才的需求和现状- 提出数据分析人才培养的建议和方法第五部分:总结通过本教案的学习,学习者可以掌握电子商务数据分析的基础知识和技术,能够应用常见的数据分析工具和方法进行销售数据分析、用户行为分析和竞争对手分析。

同时,学习者也能够了解电子商务数据分析所面临的挑战,并学习如何解决这些挑战。

通过不断实践和学习,学习者可以成为电子商务领域的数据分析专家,为企业的发展和决策提供有力支持。

《电子商务案例分析》教案

《电子商务案例分析》教案

《电子商务案例分析》教案第一章:电子商务概述1.1 电子商务的定义与发展历程1.2 电子商务的分类及其特点1.3 电子商务的基本框架与模式1.4 电子商务在我国的发展现状与趋势第二章:电子商务模式分析2.1 B2B案例分析——阿里巴巴2.2 B2C案例分析——京东商城2.3 C2C案例分析——淘宝网2.4 O2O案例分析——美团网2.5 C2B案例分析——聚划算第三章:电子商务关键技术与应用3.1 云计算在电子商务中的应用3.2 大数据在电子商务中的应用3.3 在电子商务中的应用3.4 区块链技术在电子商务中的应用3.5 物联网技术在电子商务中的应用第四章:电子商务营销策略4.1 网络营销的基本概念与策略4.2 搜索引擎优化(SEO)策略4.3 搜索引擎营销(SEM)策略4.4 社交媒体营销策略4.5 电子商务口碑营销策略第五章:电子商务法律法规与道德规范5.1 电子商务法律法规概述5.2 电子商务合同法律问题5.3 电子商务知识产权保护5.4 电子商务税收政策与法规5.5 电子商务道德规范与诚信体系第六章:电子商务安全与支付系统6.1 电子商务安全概述6.2 网络安全技术6.3 电子商务支付系统6.4 电子支付工具与支付流程6.5 移动支付与数字货币第七章:电子商务物流与供应链管理7.1 电子商务物流概述7.2 电子商务物流模式与技术7.3 电子商务物流案例分析7.4 供应链管理的基本概念7.5 电子商务供应链案例分析第八章:电子商务行业分析8.1 电子商务行业现状与发展趋势8.2 B2B行业案例分析8.3 B2C行业案例分析8.4 O2O行业案例分析8.5 跨境电商案例分析第九章:电子商务创新与创业9.1 电子商务创新模式9.2 电子商务创新案例分析9.3 电子商务创业策略9.4 电子商务创业案例分析第十章:综合案例分析与实践10.1 电子商务综合案例分析10.2 电子商务模拟实践10.3 电子商务课程设计10.4 电子商务竞赛与认证10.5 电子商务未来发展趋势探讨重点解析第一章:电子商务概述重点:电子商务的定义、分类、特点及发展历程。

《电子商务数据分析案例》—教学大纲

《电子商务数据分析案例》—教学大纲

《电子商务数据分析案例》—教学大纲电子商务数据分析案例—教学大纲1. 课程介绍本课程旨在介绍电子商务数据分析的基本概念、方法和技巧,并通过实际案例分析的方式帮助学生理解和应用这些知识。

课程内容涵盖了电子商务数据分析的基本理论、常用工具和技术,以及数据分析在不同电子商务场景下的应用。

2. 研究目标- 理解电子商务数据分析的基本概念和原理。

- 掌握常用的电子商务数据分析工具和技术。

- 学会运用数据分析方法解决电子商务实际问题。

- 培养数据分析能力,提高决策和问题解决的能力。

3. 教学内容3.1 电子商务数据分析基础- 电子商务数据分析概述- 数据分析的基本概念和原理- 常用的统计分析方法和指标- 数据清洗和预处理技术3.2 电子商务数据分析工具与技术- 数据可视化工具的使用- 常用的数据分析工具和软件- 基于Python的数据分析技术3.3 电子商务数据分析案例与实践- 电子商务用户行为数据分析案例- 电子商务市场竞争数据分析案例- 电子商务销售数据分析案例- 电子商务营销数据分析案例3.4 数据分析报告与可视化呈现- 数据分析报告撰写规范- 数据分析结果的可视化呈现- 数据分析报告实例和案例分析4. 教学方法- 理论讲解与案例分析相结合,理论内容与实践操作相结合。

- 课堂互动、讨论和实例演练,鼓励学生积极参与。

- 作业和实践练,帮助学生巩固所学知识并提高能力。

- 个人和小组项目,培养学生团队合作和问题解决能力。

5. 评估方式- 平时成绩:参与度、作业、实践练- 期末考试:理论知识考察和实践能力综合考核- 个人和小组项目的评估6. 参考教材- "数据分析案例与方法",作者:XXX- "电子商务数据分析导论",作者:XXX- "Python数据分析与挖掘实战",作者:XXX7. 参考资源- 数据分析工具和软件的官方文档和教程- 公开数据集和案例库- 电子商务相关行业报告和数据分析报告以上为《电子商务数据分析案例》教学大纲的内容安排,通过本课程的学习,同学们将能够掌握电子商务数据分析的基本理论和技能,并能够应用到实际的商务场景中。

《电子商务数据分析理论与实践》教案

《电子商务数据分析理论与实践》教案

《电子商务数据分析理论与实践》全套教案第一章:电子商务数据分析概述1.1 电子商务数据分析的定义与意义1.2 电子商务数据分析的主要内容1.3 电子商务数据分析的方法与技术1.4 电子商务数据分析的应用领域第二章:电子商务数据收集与处理2.1 电子商务数据收集的重要性2.2 电子商务数据的来源与类型2.3 电子商务数据的处理与清洗2.4 电子商务数据存储与管理第三章:电子商务数据分析的基本方法3.1 描述性统计分析3.2 推断性统计分析3.3 关联规则分析3.4 时间序列分析第四章:电子商务数据分析的应用案例4.1 电子商务用户行为分析4.2 电子商务市场趋势分析4.3 电子商务定价策略分析4.4 电子商务风险分析与管理第五章:电子商务数据分析实践操作5.1 Excel数据分析工具应用5.2 Python数据分析库应用5.3 SQL数据分析语言应用第六章:电子商务数据分析模型与算法6.1 线性回归模型在电子商务数据分析中的应用6.2 决策树与随机森林在电子商务数据分析中的应用6.3 支持向量机在电子商务数据分析中的应用6.4 神经网络与深度学习在电子商务数据分析中的应用第七章:电子商务用户画像与个性化推荐7.1 用户画像的概念与构建方法7.2 用户行为数据在个性化推荐中的应用7.3 协同过滤算法在个性化推荐中的应用7.4 基于内容的推荐算法在个性化推荐中的应用第八章:电子商务数据可视化分析8.1 数据可视化概述与工具8.2 数据可视化原则与技巧8.3 电子商务数据可视化案例分析8.4 数据可视化在电子商务决策中的作用第九章:电子商务数据分析伦理与法律规范9.1 电子商务数据分析中的伦理问题9.2 个人隐私保护与数据安全9.3 我国电子商务数据分析相关法律法规9.4 电子商务数据分析合规性管理第十章:电子商务数据分析的未来发展趋势10.1 大数据技术在电子商务数据分析中的应用10.2 云计算与边缘计算在电子商务数据分析中的作用10.3 在电子商务数据分析领域的应用前景10.4 电子商务数据分析的发展挑战与机遇重点和难点解析重点环节1:电子商务数据分析的定义与意义解析:此环节需要重点关注电子商务数据分析的基本概念和其在电子商务领域的重要性,以及数据分析对企业的实际意义。

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电商数据分析案例:首页优化分析很多人都讨论过关于首页优化的问题,在讨论这个问题之前,我们应该先要问自己。

点击进入首页的用户都是谁?他们在进入首页之前的上一个页面是哪里?他们进入首页的目的是什么?首页的哪部分点击率最高?首页要完成的任务是什么?通常,我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类了解了进入首页的用户来源,我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类:1 对某宝贝感兴趣,希望了解店铺其他宝贝,希望了解本店相关活动,比如包邮,打折等,希望了解本店信誉,整体情况。

2 属于老客户,对店铺大题情况已经了解并且信任,希望了解店内最新上架商品3 寻找客服,寻找店铺导航栏4 没有具体目的下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。

1、相关打折,团购,包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣;2、导航栏,客服--------引导第三类用户进行转化;3、店铺新品---------吸引第二类用户,让老客户进行二次购买;4、爆款推广--------吸引所有用户;5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层;下面就要进入到具体的首页优化环节了,我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯,来确定这个店铺的首页结构(由于这部分内容涉及的问题比较多,我会用其他时间和大家探讨)首焦图设计,导航位置,客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点,我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。

宝贝分层的方法,选择更吸引客户的宝贝我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的,但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。

他们通常会按照宝贝品牌,宝贝功能类别,宝贝热度等进行分层。

您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢?您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢?首页大图的点击率很高,那质量如何呢?是不是转化率也很高呢?首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢?我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。

比如按照店中品牌分类,然后再按照店中功能进行分类,分别比较这两种分类的环比增长率,你会发现都是一样的宝贝,只是分类不同,引发的二次点击量相差就很多,如此结果一目了然。

明确了分层的标准,下面就该优化每个层次内部的宝贝了,我们应该选择表现更好的宝贝激发用户的兴趣。

用自定义分析工具选择同一个分层里的宝贝,比较每个宝贝之间的表现情况,将环比增长率低于平均值的宝贝从首页中撤下了,放上环比增长率更高的宝贝,由此优化了首页。

所谓细节决定成败,一个宝贝的摆放也许无法左右或者判断这个首页是否足够吸引人,但是每一个宝贝积累下来就不一样了,尤其是对于大店来说,在首页上多一个吸引人的宝贝,就是多了一个让用户进入二次点击的入口。

以上是我个人对于首页精益优化的一些简单总结。

数据分析之转化率的四个模块六个层次(附案例)先说个比较有意思的事情,最近我的小女朋友一直觉得我的身材过于油腻,于是我光荣的进入了减肥期。

终于在昨天,我遇见的所有人中有66.7%的人都说我惨瘦都脱人形了。

我非常开心的回家称重,秤告诉我,我依然是个胖子。

想了很久。

我觉得是那66.7%的人骗了我:那2个人太坏了。

(是的那天我一共遇见了3个人)这个故事告诉我们:数据基数过小会影响数据分析很多人讨论过转化率的问题,但都是针对某一个值进行研究,仔细想来,解决问题的方式或许不止一个。

用户到底经过几层筛选最后才形成了最终的有效客户?哪些变量决定了客户自愿将自己划分在某个细分类目下?以下是对于不同层面转化率的简单概括,四个模块,六个层面提升任何一层的转化率都将使最终销售量有所提升,所以当一条路走到头了,可以看看其他路。

每一层都优化一下,将会有意想不到的结果。

流量是王道,但我们最应该做的事情是提升自己店铺本身的品质,让走进店铺的人更多的留在店里成为有效用户。

这让我想到了有些万恶的瘦子(允许我在这里神吐槽一下),他们天天吃进去的乱七八糟的各种能量物质,最后竟然还是个瘦子!!每天在你面前说:哎呀我各种吃就是吃不胖啊什么的。

我真心觉得他们没有什么好傲娇的!!他们的转化率那么低浪费了多少国家粮食!!还是说说该怎么看转化率的问题吧。

很多时候就是,如果你能比别人更早发现用户感兴趣的东西,你就是赚钱最多的那个人。

所以你应该知道一周后卖的最好的宝贝会是什么?判断一个宝贝是否有可能是爆款的条件:有派友曾经很困惑,这么多数据软件,为什么给出的最后结论不一样?那是因为他们的数据模型是基于不同维度的,所以我们要了解他们的判断依据是什么选一款潜力宝贝的步骤可以概括为:第一步:寻找各个类目下的比较有潜力的宝贝第二步:比较不同类目的潜力宝贝的最终潜力值,选出一款或几款潜力宝贝进行相关的优化这两张图分别是在打底裤类目下转化率排在前五位的宝贝的流量图和销量图然后我们会发现很多事情很有意思。

(人工忽略掉那些不是新品的宝贝,因为我们要寻找的是未来几周的潜力宝贝。

)第一款宝贝停留时间有557.28秒,跳失率只有12.85%,一周成交62件。

但是环比增长率为零!不过仔细研究发现,他是5月5日刚刚更新的产品,无法计算环比增长率。

这款宝贝值得关注第四款宝贝,各项数据的表现都非常出色,上周刚刚上新,需要提升进入宝贝的流量,就可以有非常可观的销量了。

我们看看这两个宝贝的趋势图第四款宝贝数据基数小,分析结果容易有偏差,所以调出这款宝贝进行观察。

这款宝贝在2月份的时候曾经上架过,销量可以,但是有2个差评,所以对之后再次上架有了一定的影响。

第一款宝贝看似是呈现微微下降的趋势,但是对比销量和流量,转化率是越来越好的。

所以推测其以后表现也还会有一个回升,而不是始终下降。

可以推断,第一款宝贝是在打底裤类目里面的潜力宝贝。

下一步就是重复上面的内容,对店内所有类目进行分析对比。

总结:1、数据基数过小会影响数据分析,对于新品选择潜力宝贝时,不要全部依赖数据软件。

2、要在不同类目下进行精确化的分析,不然会影响最终的决策。

3、先把注意力放在提升自己店内的转化率,再去考虑吸引更多的流量。

那些吃不胖的瘦子们绝对是身体不够好的。

4、一个结果会有很多的决策变量影响,要均衡所有的数据,权衡各个数据之间的影响比重。

5、数据可视化非常重要可观,有助于我们做出更明朗的决策。

淘宝数据分析之数据分析工具的三个需求层次前一阵和一个朋友聊到现在的各种数据分析软件,发现很多人都不太清楚看数据的目的。

数据分析能带给我们什么?我们希望通过数据分析做什么决策?除了维持基本的店铺运营,数据还能帮我们做什么?如何从现在的数据看到未来的发展趋势?如何利用数据进行预测?那下面我们来好好分析一下,我们手中的软件都可以为我们带来什么。

以下是对于目前数据市场大致分析工具所能达到的功能结构图。

我们在用数据之前,要先问自己几个“为什么”。

因为有方向的发现,才是真正有价值的发现,才会真的有所发现。

那么,你找到你的店铺到底需要什么功能了吗?我们来看一个店铺的数据。

这是一家童装店,由于最近正是入夏好时节,各种上新,所以这家店决定将首页推出一个专区,每天轮番更新不同宝贝。

目的在于:1、测试店铺新品表现情况,发现黑马宝贝,打造爆款。

2、首页的不停变化,吸引新客户流量以及老客户二次消费。

3、保持店铺宝贝均衡销售,提升整体质量。

我们可以先用热力图看一下首页流量和销量的数据情况:导航栏流量我们发现按照我们的分类来说,非常热门的类目有:新品区,连衣裙,男童区,亲子装。

而且第一幕,第二幕,第三幕的表现非常好,流量主要集中在这一部分。

所以我们初步将前三幕定为专区区域。

我们按照热力值的范围选择相对热门的宝贝进行详细分析下面我们分别分析一下“连衣裙,男童区,亲子装”这三个类目下的“黑马宝贝”我们要寻找的不是目前销量最好的宝贝,而是未来一周有可能销量最好的宝贝。

第一款第二款都是流量很高的,可以重点观察一下后面三款的情况,而且从目前的数据来看,这三款都有黑马宝贝的特征。

亲子类目不如连衣裙类目火爆,可以选择转化率比较高的几款宝贝进行测试。

套装区的第三款宝贝转化率很高,就是访客数不是很高,观察其在首页的位置,发现这款宝贝非常符合“黑马”特征。

综合以上,将以上三个类目中的黑马宝贝放在前三幕进行重点推广。

以下是四天后的测试数据环比增长率和专区贡献度都有很大提升,仅仅7件宝贝就为店铺带来的48914.48的销量业绩。

表现非常好。

总结:1、不要基于不停的打造爆款,爆款只是引入流量的手段,在店铺整体情况非常好前提下,打造爆款会带来非常大的收益。

但不要只是依赖于爆款。

2、数据是诚实的,我们应该学会如何利用目前的数据指标挖掘新的潜在的业务机会。

3、可以找个外在美谈谈恋爱烧烧钱,但最终还是要找个内在美娶回家当老婆。

4、每个行业的数据都是不一样的。

当店铺运营到一定规模,就要关注自己在本行业的比重,本行业的销售趋势,要不停的顺应行业内的趋势环境才能有更好的增长。

5、数据分析最核心价值是人对于数据的分析,要多维度思考。

淘宝数据分析案例:三层转化率之数据眼光透视店铺运营越来越多的人注重精细化数据化的运营模式。

如果你是店长,哪些数据对于你来说是有用的呢?数据能带来什么价值?可以参照下面的脑图给自己的店铺诊断一下。

对于运营一个店铺来说「吸引访问者」和「诱导访客转化」是息息相关的,吸引访问者就是引流,诱导访客转化就是转化率。

为了促使转化的完成,常规的办法是同时提升两者的力度。

店铺转化率方程式:“转化率=吸引力×转化诱导力” 。

无论是站内还是站外的推广费用都越来越高,有一些钱的人愿意烧直通车烧钻石展位,然而大家都心知肚明,依靠直通车或者钻石展位靠降低毛利润带来的销售量增加,只是给别人看的,真正要提升的还是转化率。

店铺成交转化率:UV转化率,是指成交用户数占所有访客数的百分比。

即店铺成交转化率=成交用户数(购买UV)/总访客数UV不同类目转化率不一样,同一类目不同阶段商家转化率是不一样的,同一类目相同阶段转化率也不是一个固定值,会受到商品价位等因素影响。

如何能提高店铺转化率?就要从下面三个层面分别提升转化率Call in转化率:从浏览——咨询的转化,例如有2000人进店,400人发起旺旺咨询,那call in转化率=400/2000=20%。

所以咨询的人数越多,这个数值也会随之增加。

一个用户从走进店铺到主动咨询,说明用户对宝贝有一定兴趣,在这个过程里我们能够控制的变量主要有1、首页页面里影响买家购买意愿:页面设计、商品展示、商品陈列、促销活动、产品及品牌、销量口碑等。

2、宝贝详情页面里面根据买家需求,对商品卖点进行包装。

当买家对商品本身有一定兴趣之后,促销政策、品质保障、销量评价等等才会有效促进买家决策。

3、整体页面设计必须体现店铺、商品、品牌的定位,第一眼告诉买家店铺是卖什么的。

优化浏览路径的目的是让让买家能更方便快捷的找到想要的商品。

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