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電商數據分析_電商數據分析怎么做?

如今電商行業越來約熱門,很多人甚至在本職工作之余,從事了電商行業的兼職。但隨著進入的人越來越多,競爭也就越來越激烈,想要在其中脫穎而出就需要了解電商數據分析,電... 顯示全部
收起 云朵課堂-馬老師 2年前 (2022-09-04) 0

#大數據分析方法#

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電商數據分析_電商數據分析怎么做?
1、客戶獲取成本,企業需要了解其營銷投入如何轉化為客戶獲取成本并轉化為利潤( CLTV消費者終生價值),以便做出合理的投資決策。CAC針對不同的應用場景有不同的計算方法,有時僅指用于獲取客戶的廣告費用.
如果比較復雜,則應該包括從營銷漏斗頂部開始的所有營銷投入成本-注意力/意識,直到客戶完成訂單,也有時候CAC同時考慮了自然信道和付費信道。也就是說,客戶獲取成本不僅集中在廣告費用上,還包括很多軟成本(如勞務、外部代理或銷售傭金等)。
2、營銷歸因
歸因模型從單個接觸(例如,最后一次點擊)到多個接觸(線性、時間衰減、基于位置等。)或概率(試圖提供每個聯系的價值份額的估計)。他們的目的是為某一特定事件或行動分配信用,例如在電子商務網站上成功購買某物,給促成該行動的不同來源。
3、營銷組合建模
這是一種統計分析方法,旨在衡量和預測不同營銷活動對銷量的影響。其目的是提供如何更好地分配廣告預算以匹配最優營銷組合,并最終實現銷售額和投資回報率最大化的信息。
與營銷歸因相比,營銷組合模型是從更為宏觀的角度出發,試圖從整體層面將銷售歸因于不同的營銷媒介渠道,從而衡量和評價營銷投入對不同渠道的影響。因此,它不存在前面提到的用戶身份綁定問題,但同時也無法實現營銷歸因分析的粒度。
4、受眾導向與廣告個性化
了解受眾群體特征,劃分并建立多個客戶檔案,以及如何將其用于廣告個性化,也屬于廣告分析領域。相似受眾建模技術可以根據已有客戶的行為特征幫助識別潛在的新用戶細分,并推薦這些與已有客戶相似的潛在客戶,這對于電商平臺來說尤為有效和重要。
贊同 0 0 發布于 2年前 (2022-12-26) 評論
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電商數據分析可以從流量流量、轉化率和客戶單價上分析:
1、流量
是指對于客戶訪問網站的規律進行分析,并根據這些規律優化網站的設計或營銷的策略。
(1)對比分析
從點(指標值)、線(時間維度上的指標值、同比、環比等)、基礎指標的比較分析維度(不同類別的指標值比較)
(2)細分分析
細分來源、細分訪問時間點、細分訪問頁面;熱圖分析,通過顏色區分不同區域的點擊熱度,了解頁面設計是否合理、合理安排廣告空間等。
2、轉化率
轉化率分析,檢測客戶的購買渠道,計算每一步的轉化率和流失率數據,優化產品或頁面。分析方法包括比較分析、轉化分析等。
3、客單價
是指可以了解客戶單價分布,明確用戶定位,優化定價策略,幫助推廣活動。分析方法包括比較分析、促銷分析等。
(1)對比分析
從點(指標值)、線(時間維度上的指標值、同比、環比等)、面(不同類別的指標值比較)維度對基本指標進行比較分析。
(2)促銷分析
a、商品分類:常規款、引流款、利潤款
b、優惠券、包郵規則、多件折扣等
根據回購率,確定公司的經營重點:
1、用戶獲取模式:回購率不足40%,說明業務重點應放在新用戶的獲取上;
2、混合模式:回購率為40%~60%,要兼顧新客戶的獲取和回頭客的招攬;
3、忠誠度模式:回購率大于60%,應注重客戶忠誠度。
贊同 0 0 發布于 2年前 (2022-09-04) 評論
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