电商运营如何利用数据分析实现商业增长

一般来说,电商运营的同学们都应该明白这一点。其实不然,电商运营也是要变现的,电商运营不是想做个啥就做啥,除了提供运营工具以外,还需要制定对应的规划,不管是活动运营、用户运营还是社群运营等都要有专门的同学去负责,甚至不能像其他部门那样在学习电商运营知识。所以,电商运营作为营销业的一个分支,要如何利用数据分析实现商业增长,成了电商运营的头号事儿。

那么电商运营如何利用数据分析实现商业增长?

首先,需要做的是从已有的数据分析系统里面寻找符合企业自身需求的数据,如果这个数据是非常真实的,那么可以保留,因为这里的数据具有一定的不确定性,尤其是存量数据,比如某月的活跃用户数和活跃时间,但又是否属于预估的用户,一般来说,能够达成这个数据的数据只有几个:

2、新用户、老用户、新用户

3、核心用户的价值

所以,电商运营要通过数据,去了解到这些数据,且结合实际应用在自己的产品和业务中。

通过数据,找到好数据之后,就要对这些数据进行拆分,因为最终的数据,都是为了将分析出来的数据结果对企业运营过程中产生的影响,同时进行这个大数据分析的支撑。

拆分这一步,最关键的一步,就是要将数据以数据形式进行分类,将数据标签化,但又不可少,因为这个归类方式能够较为准确地将每一个维度的数据进行归类。

可以将一个点来拆分出来,可能每一个点会有很多不同的数据,那么我们就要根据不同维度,分别划分出来不同的群体。

当我们建立了数据模型,制定了数据分析标准之后,接下来就要对数据进行定义,比如我们在寻找竞品的时候,主要看竞品的数据指标体系,例如:

还有一些其他的指标,比如用户活跃度,月收入,月付费率,产品停留时长,用户平均使用时长等。

那么针对这个数据定义之后,我们就要结合数据的形态,将这三个数值分别定义为:活跃用户、留存用户、用户付费率。

这个定义,就是根据用户的生命周期,选择性地对用户进行划分,以此来判断用户的活跃度。

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