电商如何精细化运营？

抛砖引玉下，欢迎大家来分享案例
对于一个电商网站来说，流量精细化运营包含以下三个核心问题：
问题一、如何把合适的商品放在合适的位置？
问题二、如何减少在中间环节的用户流失？
问题三、哪里来的流量比较靠谱？
针对问题一来说，问题又可以细化为
1、什么是合适的商品，对于电商网站运营团队来讲，商品最核心的指标包括 库存，销售转化率。销售转化率表示一个商品销售量与被曝光的次数的比例。
2、哪里是合适的位置，位置只有一个属性那就是曝光率，曝光率表示假设一个网页中放的都是同一种商品，一个位置的点击率在整个网页点击率的占比。
在根据以往的销售经验了解了商品的销售转化率数据，位置的曝光率，结合商品库存的信息就可以定义哪些位置合适放哪些商品了。例如：对于库存较少，销售转化率较高的商品来说当然要将其放在曝光率较低的位置。对于库存较多，销售转化率较高的商品就应该放在曝光率较高的位置。
针对问题二来说，当前的B2C网站结构大多采用三层结构，首页->类目页->产品详情页，每一层都会伴随着用户的流失。所以问题二可以细分为
1、如何找出每一层级的流失原因？
首先我们要了解我们所属的平台每一层级的自然流失是多少，类目页中每个位置的自然流失是多少，在掌握了正常的状况之后我们就可以对异常的情况进行反映。
2、如何减少每一层级的流失？
通过上一个问题的分析，我们基本可以找出出现问题的商品。那么进一步我们要确定销售好的产品和不好的产品的属性差别，调整哪个指标可以带来更好的结果（例如品牌，颜色，风格在时间属性上的销售情况）。
针对问题三，现在已经有很多评估流量质量的指标和方法在此就不再赘述了。

8年电子商务运营经验，4年新媒体内容赛道产品和运营经验，陪跑2000+商家。关于精细化运营，分享一些我的经验。

互联网进入下半场，随着流量红利的消失，且流量越来越向巨头集中，不仅提高了普通网店获客的门槛和成本，也让增长也变得困难。
精细化运营的概念这几年被越来越多的电商老板提起，尤其是后疫情时代，企业各种降本增效，从人才需求上，也从粗放式运营转移到精细化运营上。
无论是你刚接触电商行业，还是已经在这个赛道摸爬滚打了几年，相信我，学好精细化运营，你的薪资至少可以提升50%。

我们还是先理清下到底什么是精细化运营
对于电商来讲，运营的核心是用户，一切围绕用户展开。
所以精细化运营就是针对用户做更细颗粒度的运营，如针对用户群体、营销渠道、转化流程、使用场景、用户行为数据，展开更有针对性的运营活动、运营分析，以实现gmv（销售额）增长的目的。
说白了，就是流量如何玩的更6，如何挖掘出更深、更多的用户需求并满足它，提高转化率，提升GMV。精细化运营无疑是电商企业增长过程中的一柄利剑。
需要注意的是，精细化运营，不仅仅针对存量用户，对所有用户群体都需要精细化。



对于电商，我们要在用户新增、流失、召回等环节都要精细化，并且有完整的用户流动模型策略，比如：
在用户拉新中：不仅要分析渠道客户体量，还要分析通过哪些关键词搜索过来的客户多；
在新增的客户中：要分析来的多的渠道客户质量如何，付费比例、复购比例、复购次数是否高；
在客户的购买转化率中：要分析那些付费比例高、复购比例高的客户，他们贡献的总GMV（销售额）高吗？如果不是，算高质量用户吗？如何提高这部分用户的客单价。
在定义高质量客户中：要分析这些客户，从首次购买到复购时长是否高于店铺平均时长
如果复购时长变长，还要分析：为什么复购时长间隔这么长、是否是因为收到货太慢、或者是我们没有二次触达客户、是否是我们的商品的不能满足他更多的需求？
精细化运营，就是这样要根据用户的行为、依据用户的生命周期的轨迹，一环一环像漏斗一样不断的拆解你的数据情况，通过监控商品流量、转化率、客单价等指标，及时调整运营方案。

那么电商到底该如何进行精细化运营呢？
想要精细化运营，数据化是前提，只有数据才能衡量增长，所以我们必须针对各个环节的数据，有清晰的认识！




通过数据分析：我们通过分析渠道的流量结构、广告投放策略，把用户引入着陆页，通过详细的商品介绍、突出卖点，想办法激活用户；通过跳出率、用户停留时长等数据分析，调整你的策略，想办法留住用户，让用户产生加入购物车、生成订单等购买行为。

所以数据分析是电商精细化运营中非常重要的一环。如果你的数据分析能力还不够精通，又或者你是刚进入电商行业，还不不知道如何通过数据分析来提升你的店铺交易额，那你需要赶快补上这一课。
推荐去学习知乎知学堂官方出品的数据分析训练营课程，它是先从学习数据分析的入门知识开始讲起，让你扎扎实实打好数据分析的基础，并逐渐训练你的数据思维能力，它不止教你技术，更教你数据分析的思维和方法，可以帮助你更高效的解决在电商运营中遇到的实际问题。这套课是直播+社群相结合，不懂的可以直接提问。

我们来看一下淘宝的“生意参谋”，里面都提供了哪些管理店铺，精细化运营的数据指标



下面我从3个方面重点讲一下，该如何精细化运营一个店铺：

1、  从用户的实际转化来评估渠道运营
从实际转化效果我们来评估这个渠道是否优质。访问量、用户数可以分析出渠道规模；新用户数分析出渠道的拉新能力；跳出率、平均停留时长、浏览商品详情页数量，可以分析出渠道货客的质量；销售量、客单价看渠道的顾客购买能力



2、从着陆页来评估流量转化效果
我们通过渠道把流量引来了，怎么让流量有很好的转化呢？
着陆页的好坏直接影响到流量的转化。着陆页上承载着商品介绍，他的卖点是否突出、图片是否美观，这都影响着你的流量转化效果。
● 商品详情页内容要阐明优势
● 图片+视频，配合介绍商品
● 优质的商品购买评价（图片+文字），可以为你的商品加分

3、  通过产品运营，来提升购买行为中各层的转化率
● 首页——商品——订单转化
● 首页——商品列表——详情页——订单转化
● 首页——搜索——商品列表——详情页——订单转化
● 首页——坑位banner——活动页——详情页——订单转化

不同用户的活跃度、商品偏好、购买决策阶段都各异，我们需要数据分析，采取差异化的运营策略：基于用户的活跃度、基于用户对不同商品的偏好、基于用户所处的决策阶段。

基于用户的活跃程度，我们可以将用户大致分成“流失用户”、“低频活跃用户”和“高频活跃用户”。一般情况下，一个用户 30 天甚至更久没有登录你的平台（店铺），我们基本可以认为该用户流失了。对于流失客户，是否要考虑采取召回策略。30 天内活跃 10 天以上的高度活跃用户，我们是否可以向其推荐更多精准的商品。
基于用户对不同商品的偏好，我们采用用户分群，将用户区分成“美妆类”、“鞋帽类”、“数码类”、“书籍类”等不同群体，然后精准推送新品。
基于用户购买决策的不同阶段，一个标准的购买流程，先后经历“首页浏览/搜索——浏览商品详情页——商品对比——加入购物车——支付成功”等几个环节，用户在每一个节点都处于不同的决策阶段。我们从维度（属性数据）和指标（行为数据）出发，对用户分群，如“领取了优惠券，但是未使用”的用户，采取精准的推送。

运营好一个店铺，核心重点还是要能看懂数据，从数据中发现问题、改善问题，根据购买转化漏斗，不断调整你的运营策略，最终达成GMV（销售额）目标。
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【对互联网产品和运营知识感兴趣的同学，推荐以下回答】
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在这种流量见顶，消费者选择权很大的时代，做电商已经不能局限于单一电商平台，自然做电商分析也不能只盯着单个平台的数据了。
如果你只是需要单个平台的数据，那淘系的官方平台生意参谋、字节系的官方平台抖音电商罗盘、阿里妈妈、巨量引擎这类已经完全够用了，具体去深入了解一下各个平台的数据该怎么利用起来吧。



如果你涉及多个平台，对行业数据、业务数据、电商数据都有分析需求，想要用数据分析赋能业务，找到增长点的话，那就很有必要学习一下BI工具。
下面老李给大家讲一下怎么用BI逐个击破电商分析的难题。

《电商数据分析平台建设方案》第一个问题：电商平台没接口，人工下载数据浪费时间，滞后性差。

现在的电商分析需要的数据来源很多，比如行业的数据像淘数据、百度指数数据、魔镜市场情报等，业务系统的数据像旺店通、ERP、OA等，当然还要各大电商渠道的数据像淘宝、抖音、京东等。平时的做法就是人工下载，找个运营花半天时间专门去各个平台下载数据，再进行分析整理，效率低、错误率高。
用Fine BI工具是能够实现全自动取数的，主要使用的手段是RPA+API。可以这么理解，RPA是个机器人，你给它发出一个指令比如：根据提供的商品和竞品的ID清单，进入生意参谋平台竞品分析中下载分析报表，并进行环比计算，它能在半个小时之内给到你想要的数据。机器人可以以100%正确率连续工作，而且比爬虫安全，不至于导致店铺被封。



第二个问题：不同电商平台的指标名称和报表格式不统一，整理难度大。

同样的数据在不同的平台里面的命名方式是不一样的，比如对于“店铺名称”这个字段，有的平台叫“推广渠道名称”，根本匹配不起来。Fine BI则能通过对含义相同但命名方式不同的字段进行关联整合，输出面向投放分析的业务主题包。



第三问题：电商数据要怎么分析，才能找到业务增长点？

前面两个问题都是依靠FineBI本身功能去解决，这里的数据分析是实实在在需要你学习的，下面我通过运营监测场景下的一个案例跟大家分享。
背景：某电商企业在日常的经营过程中，产生了大量的经营数据，这些数据包含了丰富的经营技巧和市场规律。传统分析方式通过报表或报告，只能一次性分析不能持续监测，既费时费力也不及时，还容易出错。于是选择用BI进行数据清理和监测分析。
分析思路：通过日、月、年维度创建三个联动的运营监测平台，各组件间不但能够联动并且模板间也可跳转，建设一个可持续使用的运营监测平台。






具体分析过程：
①业务总览
可视化形式：仪表盘+文本图
重点关注指标：销售额（同比、环比、完成率）、毛利额（同比、环比、完成率、毛利率）、订单数、客户数、客单价、连带率等。
以2018年12月30日日累为例，销售额2.9万元完成率超过了95%，并且同比环比都大幅度增长，但毛利额仅610元完成率不到20%，同比环比增长也大幅下滑。通过业绩总览我们发现折扣金额（6千元）和负毛利额（负3千元）偏大，主要原因可能是年底大促销导致毛利额下降。





②区域业绩分析：
可视化形式：地图
重点关注指标：销售额、毛利率、业绩分布、区域经理业绩排行等。
以2018年12月30日日累为例，首先可以看出当日西南区无销售，华北地区销售额最高1.1万元，同比增长187.9%，其中河北占比最多70.1%。从业绩总览我们得知毛利额低并且负毛利额高，从地图中我们发现华东毛利额-1300元，并且负毛利额接近总负毛利额的一半，华东销售人员可能为了实现年底目标，降价促销。



③近几日/月/年业绩趋势：
可视化形式：折线图、柱状图
重点关注指标：销售额、客流量、客单价、连带率等
以2018年12月30日日累为例，当日销售额超过了平均值，但毛利额低于平均值，主要原因是负毛利额较高，远高于平均值。当日客流是近30日最大客流，但客单价远低于平均值，可能是促销所致。当日退货率不高仅6%，远低于平均值。


④订单及客户分析：
可视化形式：饼图、柱状图
重点关注指标：邮寄方式占比、销售额top10客户占比等
以2018年12月30日日累为例，当日有38.3%的销售额来自500-1000元商品，超过一半的订单以标准级的邮寄方式发货，其中销售额和订单最多的是消费者。前十名中大部分是消费者，消费金额最高的是公司类型的洪强。




⑤会员分析：
可视化形式：RFM模型、波士顿矩阵、饼图、分组表
重点关注指标：客均销售额、会员销售额等
a）RFM分析：
通过矩形树图展示RFM各分类下用户数量及占比，饼图展示各类下销售额及占比，柱状图展示各类客均消费额排行。
通过下图可以看出一般挽留客户数量最多，占比21.1%；重要保持客户销售额最高，占比接近30%；客均销售额最高的是重要保持客户和重要价值客户，分别是4万元和3.9万元。



b）价格敏感度分析：
通过波士顿矩阵分析客户对价格的敏感度（气泡大小展示销售额大小），饼图展现各象限下的销售额和会员数量。第一象限：高折扣高价格 第二象限：低折扣高价格 第三象限：高折扣低价格 第四象限：低折扣低价格
通过下图可以看出第二象限会员数占比最多的，接近40%，销售额占比超过50%。其次是第一象限，会员数占比22.4%，销售额占比25.8%。这两象限共同特点是对高价格商品不敏感，不同之处是第一象限喜欢折扣商品，第二象限对折扣不敏感。销售人员可以根据客户特征制定自己销售策略。



c）会员特征详情：分组表展示会员的主要特征，根据上面的分析结果直接筛选出想要的会员。


⑥品类分析：
可视化形式：矩形数图、饼图、表
重点关注指标：销售额、销售量、毛利率、退货率等
通过矩形树图展示各品类业绩分布情况，饼图展示品类销售额按占比情况，分组表展示销售额Top10商品和退货商品。 以2018年12月30日日累为例，办公用品销售额最高1.2万元（42.6%），其中器具占办公用品最高59.6%。销售额前两名的产品分别是Hoover微波炉和三星信号增强器，分别为4313远和3189元。有三个产品出现退货，退货率分别为100%。


⑦分析总结
2018年销售额超过5百万，目标完成率92.6%，近几年销售额在逐年增加，但负毛利额和退货率也在逐年增大，公司需要注意寻找具体原因改善运营。


华东和中南俩地区销售份额占比超过50%，地区分布不均，需要加强其他地区的市场份额。超过一半的销售来自个人消费者，各类销售额分布比较平均。


从每年的月度数据我们可以看出每年的1-4和7月份销售额偏低，需要进一步分析其原因，改善这几月销售可大幅度提升全年销售额。


唤回重要保持客户是提高销售的一个不错选择，因为这类客户总销售额和客均消费都是最高，并且绝大部分重要保持客户在第一和第二象限，对价格不是很敏感。




最后把解决方案和工具地址放在下面，需要自行查看：
FineBI商业智能 - 帆软,专业的大数据BI和分析平台提供商零售行业BI解决方案

3个关键思路+5大关键指标，希望这个回答对你有帮助。
电商的本质是零售。无论产品经理或电商运营，所做的体验优化、运营方案优化，都是围绕“成交”这个核心目标来落地的。
这其中涉及到人、货、场三个概念：

• 人：流量、用户或会员；
  
• 货：商品；
  
• 场：每个人的理解不同，我个人认为，凡是能将人与货匹配，最终完成转化的都可以称之为场。如：搜索，推荐，推送，导航栏，活动，视频，图片，文本，直播等都属于场的范围。
  

而这三个概念组合起来，就是电商核心关注的问题：
1. 不同商品需要放置在什么场中卖给用户？
举个例子，口红在搜索、短视频、直播场哪个渠道卖最好？不同商品适合的场是不同的，有巨大区别。比如很多女孩会通过观看短视频购买化妆品，在图片展示区买衣服，如果用错了场，商品的转化率会有明显差异。各位电商从业者是否知道不同的商品在哪些 “场”好卖，哪些难卖吗？如果知道，你会和现在采取不同的方法吗？
2. 不同场应该卖什么商品给用户？
导航栏、搜索推荐分别适合卖什么产品、卖什么特征的商品，打折券的 ROI 如何衡量，这些对于成交非常关键的洞察，是可以通过数据分析来判断的。
3. 不同用户需要的商品和场有何不同？
对不同用户画像，需要呈现哪类商品和相匹配的场。不同生命周期、不同级别的用户，应该采取什么样的运营手段？你们是否了解新用户首次购买路径？在哪些路径下最高？新用户倾向买什么产品？
- 电商行业分析场景和指标体系



我将服务过的电商客户最常提出的需求进行抽象总结，如上图所示：

• 关于“人”
  

分为“投放拉新”、“裂变拉新”、“会员运营”，先通过投放来大量拉新；当这种流量获取方式太贵之后，裂变玩法就成为拉新的主力；最后，为了将流量留在平台上，我们还需要踏实地将会员运营起来。

• 关于“货”
  

核心是商品运营：单一商品的浏览量、点击量、加购数、下单数，以及一系列商品的曝光、点击、加购之间的对比或不同维度拆解。通过对这些数据近实时的监测，我们可以快速定位需要流量扶持或流量打压的商品。

• 关于“场”
  

商品与用户的匹配，数据分析可做的事情非常多，如上图可以分为：核心转化监控、站内流量分发效率、内容运营、活动运营、站内流量转化归因等。
我们将这些场景的监控方案进行了产品化，衍生出来一系列这个行业的运营实践与监控方案，并将其产品化。



1. 活动运营
可以进一步拆分为优惠券运营、商品推荐、站内推送。特别是优惠券，这是最常见的撬动营收客单价的利器，如何在正确时间、正确位置将正确的优惠券发给正确的用户，并最终撬动了多少成交额、提升了多少客单价，都是需要通过数据分析来判断的。

2. 站内流量转化归因
是建立在归因模型基础上的核心数据分析，电商企业不仅需要评估不同功能（如分类页、推送、社区、营销活动、搜索、推荐位等）对订单数据和金额的贡献，还需要判断不同场将不同类型商品转化给客户的能力。通过清晰了解不同商品和场的匹配度，确保在正确的场销售正确的商品。
针对不同场景，GrowingIO 提供的归因模型支持三种不同归因模式：最近归因、首次归因和平均归因。

3. 站内流量分发 - 搜索效果评估
很多企业已经在采集“通过搜索带来的订单量”，但这个数据是不够的。对搜索的数据分析可以由浅到深有以下几个层次，大家可以看一下，自己的电商平台现在做到了哪一步：

• 第一步，监控有多少用户使用搜索功能、通过搜索能看到返回结果并进入到商品详情页，进行加购或购买；
  
• 第二步，评估搜索路径的转化率及具体转化步骤流失情况，发现痛点进行优化；
  
• 第三步，评估不同搜索词的引流、加购、购买效果；
  
• 第四步，评估不同搜索方式等带来的搜索效果，如很多电商逐步支持图片搜索，可以用 Instagram 的明星穿搭图片直接搜索；
  
• 第五步，总结高搜索转化的商品特征，并指导选品。
  

以上这些搜索分析场景，可视化的呈现方式见下图：


4. 内容社区运营效果分析
社区电商是最近新兴的一种电商模式，如果运营得当，是可以大幅提升转化率与客单价的。
举个我自己的例子，我太太买了一个发卡，只花了 100 块，其实很便宜，但她很喜欢，觉得要为了这个发卡去重新做发型，做了新发型后又需要一套新的衣服来搭配，于是由 100 块的发卡变成了几千块的消费场景。
很多社区电商也在做类似的事情，通过时尚达人推荐等场景化的方式，直接售卖整套衣服+配饰，帮助用户快速找到心仪的商品。
因此，对内容社区，我建议核心关注的指标包括：社区人数与留存率、社区带来的加购与订单数、达人关注人数、帖子的生产量与消费量。
以上指标还可以继续从不同维度拆分。比如电商社区可以粗略分为三类用户，自发的内容生产者、签约的流量大 V，以及普通消费者；社区的帖子也可以分为直播、短视频、图片、纯文本等。从这些维度，将社区带来的加购与订单归因到具体的发帖人和帖子，可以了解到究竟哪个大 V 转化率更高、不同商品更适合用社区哪种形式的帖子带货等。

5. 站内流量分发效果分析
电商中有一个“黄金流量位”的概念，每个电商平台的黄金流量位都是有限的，首页前三屏流量会占首页整体流量 40% 以上。因此不同楼层和坑位需要电商平台的精细化运营。在大型促销活动中，我们可以实时关注不同楼层和坑位对应商品的实时加购、成单和库存数据，及时进行调整，确保成交最大化。
比如预热时，某商品加购达到 100 件，但库存就只有 20 件，这件商品就不适合作为主推款，占据“黄金流量位”的一定是库存、加购数据都比较优秀且平衡的商品。

- 电商数据方案与数据校验自动化

以上这些分析建立在大量数据全面、准确的采集和近实时的呈现，这些数据可以分为以下三类：

• 用户属性变量：通过不同用户标签分析点击、加购、下单、营收
  
• 商品属性变量：通过 SKU 与商品品类分析点击，加购、下单、营收
  
• 场的归因变量：不同功能带来的点击，加购、下单、营收、商品数量情况
  

而这三类数据建议采用双模采集模式，既快又准地实现：
列表页点击，落地页展示、浏览、点击、跳转，活动页分析，商品详情页浏览、点击，产品版本迭代更新等这类需要快速采集、快速反馈并持续调整优化的用户行为数据，建议选择加载 SDK 的无埋点采集；加购、下单、营收等业务数据，建议通过埋点方式来采集，避免数据遗漏。双模采集可以将业务数据和行为数据打通，为搭建数据指标体系奠定基础。



如上所示，当明确核心目标后，GrowingIO 会为你自动生成一份数据方案，包括埋点和无埋点的全部事件与变量。业务同事可以直接将这份报告发给工程同事，以自动化的方式降低双方沟通和理解的成本。



当完成数据方案后，业务同事可以通过“数据校验”功能，实时交互式地自助完成校验，不必协调 QA同事的资源；同时 GrowingIO 自动生成数据质量报告，开发人员可以直接根据报告调整埋点。
时间所限，关于电商数据监控与分析的最佳实践，我就给大家简单分享到这里。其实 GrowingIO “电商行业解决方案”核心解决的，就是演讲开始提到的那三个问题。
确定目标，将业务进程量化为指标，按照自动生成的数据方案进行埋点，无需电商企业自己搭建数据看板，只要理解 GrowingIO 提供的每张图表背后的含义就可以了。GrowingIO 将数据采集、分析与可视化的过程简化后，大家需要做的，是明晰不同趋势和变化下的业务洞察，基于业务表现和数据结果指导功能优化方向、或运营活动的开展。

最后福利

点击可领取电商行业精细化运营解决方案，及 GrowingIO 全系列产品免费使用 15 天。

以下内容整理自“易观方舟看板大赛”中的看板作品，数据来源于Demo环境，与实际数据有出入，供参考交流。


一、看板介绍：
电商行业-典型电商 市场拉新/应用运营/商业策略 的数据分析场景

二、看板指标设计


三、看板亮点
1、从实际业务角度出发，分设了CXO、市场、运营三个核心角色，对每个角色所要关注的内容作了拆分：


按照不同人群的关注特征，设置了核心看板、市场看板、产品看板和用户偏好看板，其中核心看板主要服务 CXO、市场看板对市场人员、商品看板对运营人员、其他看板满足灵活需求。
2、从指标的定义角度，更贴合不同人群的诉求。比如CXO 直观呈现最关键和最重要的数据内容，市场人员主要在不同渠道的拉新和转化上提高投入的 ROI，运营人员则通过不同的行为路径、转化漏斗等提升在应用内的活跃与留存。详细指标介绍见分看板简介内。
3、在看板的设计与排版的过程中，采取相邻详尽的原因，将最相关的业务指标集中放在一起，随取随用！同时，也照顾了视觉排版，在视觉上以多色调融合，不同版面体例一致的原则，提升看板的整体阅读美感。
4、考虑到在实际使用过程中，需要依据每家企业对于用户行为及用户的细分，还定义了多组用户分群（分群数有限制，实际应该创建跟多），以应对不同场景下的用户分析：
潜在用户：已经注册但未产生任何购买记录的用户；
活跃用户：30天内至少产生一笔订单的用户；
休眠用户：90天内未产生一笔交易的用户；
流失用户：180天内未产生一笔交易的用户。
5、为了弥补埋点不足或埋点有误的情况，我们还设置了相关的虚拟事件，以提高在分析过程中数据的准确度。

四、各看板简介
1、核心看板


核心页面分设八个核心指标：潜在用户、活跃用户、休眠用户、流失用户、今日活跃用户、今日访问人员、今日注册人数、今日下单人数。
潜在用户：已经注册但未产生任何购买记录的用户；
活跃用户：30天内至少产生一笔订单的用户；
休眠用户：90天内未产生一笔交易的用户；
流失用户：180天内未产生一笔交易的用户。
以上四个指标是过去阶段活跃用户指标的聚合，而今日活跃用户、今日访问人员、今日注册人数、今日下单人数是对现阶段用户实际活跃情况的反映。
7日内活跃用户购买转化情况，分两种路径做分析，一种是按照点击功能模块浏览商品详情进行分析，一种是按照模糊搜索浏览商品相亲进行分析，为了展现主要商品购买路径下的不同路径间的趋势。
Banner作为电商场景里常用的一种方式，也对直接点击 Banner 产生购买的转化过程进行了分析，包括转化率及转化趋势分析。
支付订单后，弹出支付订单详情，分享好友，促进拉新，领取并使用优惠券的转化率及趋势。
还分析了7日内所提交的所有已支付订单的取消率以及订单的退货率，该指标主要反映了用户在购买时是否按照真实意愿购买。
2、市场看板


浏览、促活、拉新、留存指标：市场看板从市场常见维度出发，以浏览、促活、拉新、留存等作为主要的分析维度，也对注册成功的趋势以及不同渠道来源的注册情况进行分析。
PV 和 UV指标： PV和 UV作为核心指标，反映了一段时间内的总体页面浏览和用户访问情况，是衡量一个站点流量的核心指标。而分不同的广告来源、不同的页面来源、不同的媒介是为了更清晰的反映，这些浏览的流量都是从哪些渠道来的，有利于衡量不同渠道的引流和拉新能力。
渠道转化率指标：总体转化率、百度转化率、微信转化率、头条转化率、知乎转化率，是衡量整体投入产出的主要依据与指标。其中主体指标反映的总体的注册率，而百度转化率主要衡量的是从 SEM 渠道来投入的转化率可以更好的计算 CPA 以及 CPC 等核心指标。而微信、头条、知乎三个是内容渠道，主要是衡量该渠道的转化效率，实际还应该引入当日所发送的文章以及每篇文章的阅读量，形成整体的内容漏斗。
CPA：Cost Per Action 每效果成本——即按照效果付费
CPA计价方式是指按广告投放实际效果，即按回应的有效问卷或定单来计费，而不限广告投放量。CPA的计价方式对于网站而言有一定的风险，但若广告投放成功，其收益也比CPM的计价方式要大得多。广告主为规避广告费用风险，只有当网络用户点击旗帜广告，链接广告主网页后，才按点击次数付给广告站点费用。
CPC：Cost Per Click;Cost Per Thousand Click-Through 每点击成本
以每点击一次计费。例如百度的商业搜索结果就是以该种计费方式。
应用下载渠道：应用下载渠道指标是应用运营及应用积分墙的主要优化及来源依据，通过追踪不同渠道的下载量，适度进行“刷量”、“打榜”等运营操作，是非常必要的运营参考条件。同时也有利于与下载量比较大的应用商店保持良好的沟通，这样可以蹭上各个运营商店的免费活动，从而起到以点带面的效果，提升app 在应用市场的曝光量。
一定周期内的留存趋势：90日内的用户留存与启动是一个后见性指标，主要是为了衡量新的潜在用户在下载 app 后，打开 app 及产生相关浏览页面行为的转化趋势指标。供做非活跃用户召回和引流的参考依据。7日内的登录趋势，也是此类指标的一个反应，主要是为了衡量用户7日内留存的用户规模，更好的评估短期内的用户量的峰值。
商品详情页的浏览指标：是衡量用户在页面内的浏览深度的一项指标，因为商品作为电商管理的最小 SKU，是整个转化以及所有交易场景的核心，因此将此指标定为重要监控指标。
3、商品看板


商品分享指标：在电商的业务中需要有人对商品的实际浏览量、分享量等做指标性监控。以衡量商品是否符合用户喜好，单个商品的用户复购情况。囿于无法采集实际的订单金额，因而无法做关联性分析。
商品复购指标：分析不同品类下商品页面的浏览情况，以反映不同品类的产品的设置以及产品是否符合用户偏好。以及不同品类商品的复购转化率，帮助商业运营人员更好的优化商品品类，提升用户的复购率及生命周期价值。
商品分享、收藏、购买趋势：分析产品页面下，用户对产品的分享、收藏、购买等偏好，作为衡量用户对单一产品的喜好程度的评价依据。
30天内复购趋势指标：对30天内人均复购次数做了趋势性分析，用以研究用户使用 APP的使用黏性指标。根据累计图对14日复购的留存率做了分析，可以清晰的展现出那些群体在14日内做了重复购买，以提升用户 “频繁活跃”，定向精准营销刺激产生更多交易。
4、活跃用户偏好


通过获取用户 App 使用类型、使用深度 TGI、领域偏好、消费场景偏好，进一步了解用户其他领域行为及消费偏好，从而了解并挖掘用户潜在消费需求。

欢迎有数据分析需求的小伙伴，免费适用易观方舟（内含电商行业Demo）。

精细化运营，就是结合市场、渠道、用户行为数据分析，对用户展开有针对性的运营活动，以实现运营目的（这个运营目的可以是留存、更高转化，甚至可以是吸引更多的用户去你家饭馆吃饭）的行为。
简单点说，从流量角度就是流量价值最大化，从用户角度就是看人下菜。针对性推荐的活动运营。
1、充分挖掘流量价值

我们必须要看到(淘宝)这个平台，现在所面临的激烈的外部竞争，在把市场份额进一步扩大越来越困难的情况下，搜索引擎的注意力一定会集中到单个流量的充分挖掘上面来。
淘宝现在以及将来都会越来越重视流量价值的充分挖掘：让每一个流量都能够充分发挥他的价值，最大限度的去发挥他的价值。那么你从整个购买行为分析一下，你会发现，这种流量价值的充分挖掘无非是这样几个维度：
(1)提高页面停留时间
因为消费者在你店铺里停留的时间越长，证明他对你的店铺越感兴趣，成交的可能性就会越高。所以主图，详情页如何充分挖掘产品卖点，深耕产品的文案表达。都是你需要考虑好的事情
(2)希望进来的人能够有更高比例的人去买
这就是转化率，这个跟你流量的精准性高度相关，很多淘宝卖家在转化率下降的时候，就想着是不是详情页出问题了，然后就去改详情，我觉得这思路就错了，你首先应该考虑的是，你的进店流量是不是不精准。
(3)希望买的人买的更多
这就是客单价因素，你通过关联销售也好，通过什么也好，能够让消费者在你这里消费的客单价高于行业均值，那么可以预见的是，你进入首页或者排名靠前，对于销量的要求肯定会比较低。
(4)希望买的人还来买
回购率指标，这样可以形成顾客粘性，并且我想告诉大家的是，你的老客户回购对你的新品加权是非常高的。
(5)希望买的人还能介绍别人来买
你能把你自己买的东西分享给别人，然后别人还进来买了，说明你的产品确实是非常有优势的。这样的宝贝，淘宝当然喜欢：分享经济。
2、全面提高店铺综合搜索权重

大部分卖家都没有做到，因为你们在进行自然搜索优化的时候，围绕的还是单品。什么单品螺旋、单品转化、单品人气上升等等。但是，告诉你两个关键词吧，希望你能把这个观点扭转过来。
小而美、去爆款化
小而美是店铺小而美，而不是商品小而美，经过这么多年的发展，淘宝现在根本不缺有特色的产品，缺的是有特色的店铺。在以前的时候，淘宝为了让自己是万能的(合规的商品都能找到)，所以会去扶植爆款。但是现在，说一句让你伤心的话：没必要了，特色商品有的是。
既然要扶植特色店铺，怎么扶植?肯定是从搜索权重上扶植啊!
你要注意：影响排名的因素从类别上看一共是两类：一类指标考核的是商品本身的得分，
比如这个商品的销量、人气、增长状况、收藏、加购、转化等等;还有一类指标考核的是店铺的得分，
比如你的动销率、你的DSR评分、你的退款等相应的指标等等。一个商品的排名是这两类得分综合计算后的分值来决定的。
只不过，你更需要知道的是：现在，店铺的权重越来越大。
首先就是你优化的重心不能仅仅是商品本身了，你必须去关注哪些店铺的整体指标，比如说动销率，店铺的DSR评分，店铺的综合退款情况等等。
3、保持高度的相关性会让你的2018变的很轻松

其实相关性保证的就是流量的精准。
这种相关性是以关键词为核心的，因为关键词是消费者搜索找商品的入口，然后在关键词当中会或多或少的把消费者购买需求表现出来。
比如消费搜索：高跟鞋 细跟。那么“细跟”就是一个转化需求，说明这个消费者可能想在办公室穿的，也可能是想在宴会上穿的。如果逛街，不太可能吧!
那么所谓的相关性，实际上就是搜索关键词跟宝贝的一些元素是相关的，
比如跟宝贝属性相关(你的宝贝属性是细跟的，那么你的关键词当中就不能有“粗跟”);
跟你的宝贝首图是相关的，如果你的关键词是“内增高”，那么就在首图中把内增高的效果体现出来;
跟你的详情页卖点是相关的，如果你关键词是“春款 修身”，那么就在你的详情页当中重点去强调“修身”效果。
另外，淘宝一直在提个性化搜索权重，也就是我们说的人群标签。实际上也是相关性的一个重要表现。低收入人群搜索“牛仔裤”的时候，就尽可能多的展示几十块钱包邮的;高收入人群搜索同样的关键词的时候，就尽可能的去展示价位比较高的。
以上就是今天简略分享的一些 思路。做好这些能帮助店铺有一个质的飞跃！
说实话，做淘宝的确不难。但每一个环节都环环相扣，工作细则非常系统而又繁琐。
我不止一次强调：做淘宝，真的得先从“平台规则”（市场导向/竞争规则）了解、再从“日常运营工作”（标题/上架等工作）、然后学会“引流推广套路”（刷/开车等）、最后理解“数据分析”，否则昙花一现，迟早被淘汰。
不了解这些具体步骤，别说赚到钱，就连基本的在淘宝上生存都显得格外艰难。所以建议好好理解专栏的 相关文章，学会灵活运用！
花和尚撩电商关于“花和尚”：
死磕电商十六年，打工近十二年；2012年尝试淘宝创业至今，母婴/护肤品/小家电类目卖家。2016年开始自媒体创作，向世界分享个人亲身经历、见解、知识；2016年10月拓展“电商系统培训”，以自营项目TOP50店铺的实战经验为根本，整理一套完整的、高效的淘宝实战课程，帮助淘宝卖家快速成长、少走弯路！
以自身top店实操经验分享，希望帮助各位有所收获


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