從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策，手把手教你B2C電商數(shù)據(jù)分析怎么做

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根據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，2019年移動電商用戶規(guī)模已達5.46億人。作為移動電商主流模式，B2C電商以大平臺為品牌背書，更符合電商用戶對服務(wù)質(zhì)量和商品保障的期望，在未來將會有更高的覆蓋率。

B2C電商正在面臨新時代的轉(zhuǎn)型

面對仍在不斷增長的市場規(guī)模，B2C電商行業(yè)的競爭也在愈演愈烈，同時，商家之間的競爭套路也在隨著市場環(huán)境的變化而不斷迭代。

從流量爭奪戰(zhàn)轉(zhuǎn)向存量運營戰(zhàn)

從艾媒咨詢公布的數(shù)據(jù)中可以看出，整個行業(yè)雖然市場規(guī)模仍在增長，但增速呈現(xiàn)了明顯的下降趨勢，正在面臨流量紅利見頂，電商頭部流量集中等困境。想要在有限的市場規(guī)模下依然保持有力的增長速度，必須要將經(jīng)營策略從擴張式的流量爭奪轉(zhuǎn)向更精細化的存量運營。

相比于線下零售，B2C電商具備天然互聯(lián)網(wǎng)基因和得天獨厚的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，品牌商品、消費者、客戶服務(wù)、物流等各個環(huán)節(jié)的行為都可以被數(shù)據(jù)化，也為未來更深層次的數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。

運營模式多樣化，需要快速反應(yīng)抓住消費主流

伴隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達，消費者的購物渠道越來越豐富，B2C電商也衍生出直播電商、社群電商、特賣電商多種運營模式。對于電商品牌來說，渠道越多運營難度越大，無法全盤比較不同渠道不同的消費者畫像和商品表現(xiàn)。更需要品牌具有強大的數(shù)據(jù)分析能力，挖掘更多的數(shù)據(jù)價值，快速反應(yīng)，針對性地調(diào)整營銷策略。

品牌細分化趨勢明顯，精細化運營成關(guān)鍵

隨著流量獲取成本的增加以及物流配送服務(wù)的完善，越來越多的B2C電商品牌已經(jīng)滲透到更多細分的領(lǐng)域，聚焦某個區(qū)域、某個人群或者具體的品類，做起了垂直電商，而同時，綜合型B2C電商平臺也正在利用自己的資源滲透到細分領(lǐng)域。所以，對于垂直電商而言，更需要對于垂直領(lǐng)域的消費者畫像、商品畫像、區(qū)域購買力等指標(biāo)比綜合性平臺有更清晰的定位，而只有通過強有力的數(shù)據(jù)分析，實行精細化運營，才能提高自己在垂直領(lǐng)域的競爭優(yōu)勢。

B2C電商場景化數(shù)據(jù)智能解決方案

基于這種背景，目前，觀遠數(shù)據(jù)可以為B2C電商行業(yè)提供一站式的數(shù)據(jù)分析和智能決策解決方案。在產(chǎn)品能力上，可以協(xié)助品牌搭建一體化的大數(shù)據(jù)分析平臺，進行全渠道的數(shù)據(jù)融合，為多維度、多路徑、精細化的數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備。同時，觀遠數(shù)據(jù)提供的可視化自助分析、移動BI輕應(yīng)用、數(shù)據(jù)大屏、實時數(shù)據(jù)分析引擎、極速分析引擎等產(chǎn)品能力，可以賦能普通業(yè)務(wù)人員通過托拉拽的方式做自助分析，解決BI部門IT取數(shù)，報表制作的重復(fù)勞動，將時間聚焦在于業(yè)務(wù)結(jié)合的數(shù)據(jù)分析上。而在方案層面，觀遠數(shù)據(jù)沉淀了覆蓋B2C電商用戶、商品、流量、營銷、倉儲物流、財務(wù)、售后等多場景的數(shù)據(jù)分析解決方案，可以幫助企業(yè)快速落地場景化的數(shù)據(jù)分析模型。

多維度商品分析，清洗定位商品畫像

傳統(tǒng)零售中只有會員畫像沒有用戶畫像更沒有商品畫像，而在電商模式中，每款商品都可以通過數(shù)據(jù)分析找到他對應(yīng)的消費者畫像。品牌在推出一款商品之前都會有自己的人群定位，而人群定位是否精準(zhǔn)就可以通過電商渠道的商品分析找到他對應(yīng)的年齡段和價位段，再結(jié)合具體品類的客群畫像為后續(xù)的產(chǎn)品研發(fā)提供思路，提高新品投放的精準(zhǔn)性。除此之外，觀遠數(shù)據(jù)沉淀的商品銷售貢獻分析、商品關(guān)聯(lián)分析等模型，也有助于企業(yè)快速找到自己的爆款商品、引流商品，從而去有針對性地制定營銷方案。

全渠道流量分析，不放過每一步轉(zhuǎn)化機會

相比于傳統(tǒng)零售客流量主要依賴選址和營銷活動，電商運營可以監(jiān)測商品從曝光、展現(xiàn)、訪問、收藏加購、付款到復(fù)購各個環(huán)節(jié)，以及直通車、鉆展、聚劃算等各個渠道的流量轉(zhuǎn)化率，再根據(jù)不同渠道不同商品的流量轉(zhuǎn)化率落地到行動改變對應(yīng)的營銷策略。

對于訪客數(shù)少但是轉(zhuǎn)化率高的渠道增加推廣投入，提高展現(xiàn)量;對于訪客數(shù)高但是轉(zhuǎn)化率低的渠道，可以加大活動優(yōu)惠力度或者優(yōu)化商品詳情頁提高收藏加購率;對于單一渠道收藏加購的流量進行多渠道推廣觸發(fā)，提高付款率。通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果實時改變營銷策略，提高每個流程的ROI轉(zhuǎn)化。

降庫存保銷售

針對電商品牌普遍關(guān)心的供需匹配問題，觀遠數(shù)據(jù)可以基于企業(yè)各品類庫存數(shù)量、庫存可支持銷售周數(shù)、供應(yīng)商供貨周期、發(fā)貨時間、庫存明細等數(shù)據(jù)，通過將庫存與銷售進行聯(lián)動分析，匹配不同商品的銷售趨勢以及退貨率等指標(biāo)，幫助企業(yè)確定哪些商品處于安全庫存狀態(tài)，哪些商品需要及時補貨。對于危險庫存及時預(yù)警，有效避免商品因斷貨造成的損失，同時也可以將庫存數(shù)量控制在合理范圍內(nèi)，降低庫存成本。

大促實時分析，事后深度復(fù)盤

電商大促分為前期準(zhǔn)備，大促監(jiān)測和事后復(fù)盤三個階段，觀遠數(shù)據(jù)可以針對大促整體活動的全生命周期提供多維度、多路徑的精細化分析能力。大促準(zhǔn)備期間，可以將各個部門的業(yè)績指標(biāo)可視化每日更新或?qū)崟r更新，通過活動賽馬等分析模型營造緊張的備戰(zhàn)狀態(tài)。大促期間，可以實時監(jiān)測各項指標(biāo)的完成情況，對預(yù)料之外的爆款商品進行及時補倉，對于爆款商品但是庫存不夠的可以及時下架，減少交易糾紛;對于庫存過多的可以通過優(yōu)惠券等其他形式提高銷售。大促結(jié)束后，同樣可以通過之前搭建好的數(shù)據(jù)分析模型，利用倒推的邏輯思維，層層下鉆追溯到不同結(jié)果背后的故事線。

例如，針對整體銷售額提升，如果發(fā)現(xiàn)是由老客數(shù)量上升帶來的影響，就可以進一步下鉆分析，哪個渠道的老客貢獻率最高，這個渠道老客激活哪一步轉(zhuǎn)化率最高，這樣就可以找到帶來增長的原因是什么。同理也追溯爆款背后的營銷秘訣、指標(biāo)下降背后的誘因，為下一次活動大促做好充足的準(zhǔn)備。

深度市場分析，清晰品牌定位

區(qū)別于線下零售，企業(yè)無法獲悉對應(yīng)商品或品類的市場份額，電商品牌可以將所在天貓、京東、唯品會等平臺開放進行品類銷售額、增速進行分析，判斷各品類銷售在整個行業(yè)中的健康度。其次，通過對平臺大盤數(shù)據(jù)進行分析，可以找到所關(guān)心的品類對應(yīng)的消費者畫像和價格段，從而優(yōu)化自己的商品和運營策略，在大盤中發(fā)現(xiàn)更多的機會。

售后數(shù)字化，服務(wù)有保障

對于電商品牌而言，客服的響應(yīng)時間、回復(fù)的數(shù)據(jù)趨勢、換貨率都可以通過觀遠數(shù)據(jù)BI平臺展現(xiàn)出來，對應(yīng)的部門主管也可以通過這些數(shù)據(jù)反饋結(jié)果調(diào)整客服的工作流程和優(yōu)先級，通過改進話術(shù)或設(shè)置相關(guān)自動回復(fù)來提高響應(yīng)時間、減少退貨率，還可以根據(jù)不同時段的咨詢數(shù)據(jù)進行合理排班。

根據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，2019年移動電商用戶規(guī)模已達5.46億人。作為移動電商主流模式，B2C電商以大平臺為品牌背書，更符合電商用戶對服務(wù)質(zhì)量和商品保障的期望，在未來將會有更高的覆蓋率。

B2C電商正在面臨新時代的轉(zhuǎn)型

面對仍在不斷增長的市場規(guī)模，B2C電商行業(yè)的競爭也在愈演愈烈，同時，商家之間的競爭套路也在隨著市場環(huán)境的變化而不斷迭代。

從流量爭奪戰(zhàn)轉(zhuǎn)向存量運營戰(zhàn)

從艾媒咨詢公布的數(shù)據(jù)中可以看出，整個行業(yè)雖然市場規(guī)模仍在增長，但增速呈現(xiàn)了明顯的下降趨勢，正在面臨流量紅利見頂，電商頭部流量集中等困境。想要在有限的市場規(guī)模下依然保持有力的增長速度，必須要將經(jīng)營策略從擴張式的流量爭奪轉(zhuǎn)向更精細化的存量運營。

相比于線下零售，B2C電商具備天然互聯(lián)網(wǎng)基因和得天獨厚的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，品牌商品、消費者、客戶服務(wù)、物流等各個環(huán)節(jié)的行為都可以被數(shù)據(jù)化，也為未來更深層次的數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。

運營模式多樣化，需要快速反應(yīng)抓住消費主流

伴隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達，消費者的購物渠道越來越豐富，B2C電商也衍生出直播電商、社群電商、特賣電商多種運營模式。對于電商品牌來說，渠道越多運營難度越大，無法全盤比較不同渠道不同的消費者畫像和商品表現(xiàn)。更需要品牌具有強大的數(shù)據(jù)分析能力，挖掘更多的數(shù)據(jù)價值，快速反應(yīng)，針對性地調(diào)整營銷策略。

品牌細分化趨勢明顯，精細化運營成關(guān)鍵

隨著流量獲取成本的增加以及物流配送服務(wù)的完善，越來越多的B2C電商品牌已經(jīng)滲透到更多細分的領(lǐng)域，聚焦某個區(qū)域、某個人群或者具體的品類，做起了垂直電商，而同時，綜合型B2C電商平臺也正在利用自己的資源滲透到細分領(lǐng)域。所以，對于垂直電商而言，更需要對于垂直領(lǐng)域的消費者畫像、商品畫像、區(qū)域購買力等指標(biāo)比綜合性平臺有更清晰的定位，而只有通過強有力的數(shù)據(jù)分析，實行精細化運營，才能提高自己在垂直領(lǐng)域的競爭優(yōu)勢。

B2C電商場景化數(shù)據(jù)智能解決方案

基于這種背景，目前，觀遠數(shù)據(jù)可以為B2C電商行業(yè)提供一站式的數(shù)據(jù)分析和智能決策解決方案。在產(chǎn)品能力上，可以協(xié)助品牌搭建一體化的大數(shù)據(jù)分析平臺，進行全渠道的數(shù)據(jù)融合，為多維度、多路徑、精細化的數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備。同時，觀遠數(shù)據(jù)提供的可視化自助分析、移動BI輕應(yīng)用、數(shù)據(jù)大屏、實時數(shù)據(jù)分析引擎、極速分析引擎等產(chǎn)品能力，可以賦能普通業(yè)務(wù)人員通過托拉拽的方式做自助分析，解決BI部門IT取數(shù)，報表制作的重復(fù)勞動，將時間聚焦在于業(yè)務(wù)結(jié)合的數(shù)據(jù)分析上。而在方案層面，觀遠數(shù)據(jù)沉淀了覆蓋B2C電商用戶、商品、流量、營銷、倉儲物流、財務(wù)、售后等多場景的數(shù)據(jù)分析解決方案，可以幫助企業(yè)快速落地場景化的數(shù)據(jù)分析模型。

多維度商品分析，清洗定位商品畫像

傳統(tǒng)零售中只有會員畫像沒有用戶畫像更沒有商品畫像，而在電商模式中，每款商品都可以通過數(shù)據(jù)分析找到他對應(yīng)的消費者畫像。品牌在推出一款商品之前都會有自己的人群定位，而人群定位是否精準(zhǔn)就可以通過電商渠道的商品分析找到他對應(yīng)的年齡段和價位段，再結(jié)合具體品類的客群畫像為后續(xù)的產(chǎn)品研發(fā)提供思路，提高新品投放的精準(zhǔn)性。除此之外，觀遠數(shù)據(jù)沉淀的商品銷售貢獻分析、商品關(guān)聯(lián)分析等模型，也有助于企業(yè)快速找到自己的爆款商品、引流商品，從而去有針對性地制定營銷方案。

全渠道流量分析，不放過每一步轉(zhuǎn)化機會

相比于傳統(tǒng)零售客流量主要依賴選址和營銷活動，電商運營可以監(jiān)測商品從曝光、展現(xiàn)、訪問、收藏加購、付款到復(fù)購各個環(huán)節(jié)，以及直通車、鉆展、聚劃算等各個渠道的流量轉(zhuǎn)化率，再根據(jù)不同渠道不同商品的流量轉(zhuǎn)化率落地到行動改變對應(yīng)的營銷策略。

對于訪客數(shù)少但是轉(zhuǎn)化率高的渠道增加推廣投入，提高展現(xiàn)量;對于訪客數(shù)高但是轉(zhuǎn)化率低的渠道，可以加大活動優(yōu)惠力度或者優(yōu)化商品詳情頁提高收藏加購率;對于單一渠道收藏加購的流量進行多渠道推廣觸發(fā)，提高付款率。通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果實時改變營銷策略，提高每個流程的ROI轉(zhuǎn)化。

降庫存保銷售

針對電商品牌普遍關(guān)心的供需匹配問題，觀遠數(shù)據(jù)可以基于企業(yè)各品類庫存數(shù)量、庫存可支持銷售周數(shù)、供應(yīng)商供貨周期、發(fā)貨時間、庫存明細等數(shù)據(jù)，通過將庫存與銷售進行聯(lián)動分析，匹配不同商品的銷售趨勢以及退貨率等指標(biāo)，幫助企業(yè)確定哪些商品處于安全庫存狀態(tài)，哪些商品需要及時補貨。對于危險庫存及時預(yù)警，有效避免商品因斷貨造成的損失，同時也可以將庫存數(shù)量控制在合理范圍內(nèi)，降低庫存成本。

大促實時分析，事后深度復(fù)盤

電商大促分為前期準(zhǔn)備，大促監(jiān)測和事后復(fù)盤三個階段，觀遠數(shù)據(jù)可以針對大促整體活動的全生命周期提供多維度、多路徑的精細化分析能力。大促準(zhǔn)備期間，可以將各個部門的業(yè)績指標(biāo)可視化每日更新或?qū)崟r更新，通過活動賽馬等分析模型營造緊張的備戰(zhàn)狀態(tài)。大促期間，可以實時監(jiān)測各項指標(biāo)的完成情況，對預(yù)料之外的爆款商品進行及時補倉，對于爆款商品但是庫存不夠的可以及時下架，減少交易糾紛;對于庫存過多的可以通過優(yōu)惠券等其他形式提高銷售。大促結(jié)束后，同樣可以通過之前搭建好的數(shù)據(jù)分析模型，利用倒推的邏輯思維，層層下鉆追溯到不同結(jié)果背后的故事線。

例如，針對整體銷售額提升，如果發(fā)現(xiàn)是由老客數(shù)量上升帶來的影響，就可以進一步下鉆分析，哪個渠道的老客貢獻率最高，這個渠道老客激活哪一步轉(zhuǎn)化率最高，這樣就可以找到帶來增長的原因是什么。同理也追溯爆款背后的營銷秘訣、指標(biāo)下降背后的誘因，為下一次活動大促做好充足的準(zhǔn)備。

深度市場分析，清晰品牌定位

區(qū)別于線下零售，企業(yè)無法獲悉對應(yīng)商品或品類的市場份額，電商品牌可以將所在天貓、京東、唯品會等平臺開放進行品類銷售額、增速進行分析，判斷各品類銷售在整個行業(yè)中的健康度。其次，通過對平臺大盤數(shù)據(jù)進行分析，可以找到所關(guān)心的品類對應(yīng)的消費者畫像和價格段，從而優(yōu)化自己的商品和運營策略，在大盤中發(fā)現(xiàn)更多的機會。

售后數(shù)字化，服務(wù)有保障

對于電商品牌而言，客服的響應(yīng)時間、回復(fù)的數(shù)據(jù)趨勢、換貨率都可以通過觀遠數(shù)據(jù)BI平臺展現(xiàn)出來，對應(yīng)的部門主管也可以通過這些數(shù)據(jù)反饋結(jié)果調(diào)整客服的工作流程和優(yōu)先級，通過改進話術(shù)或設(shè)置相關(guān)自動回復(fù)來提高響應(yīng)時間、減少退貨率，還可以根據(jù)不同時段的咨詢數(shù)據(jù)進行合理排班。

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