b2c实验数据分析

通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。笔者曾半路出家，负责过数据分析工作，理解有限，简单谈谈笔者所知的数据分析吧。

新建B2C网站的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等途径。

网站数据主要包含：访问量（IP UV PV）、平均浏览时长（浏览量）、新UV比例、跳出率、转化率（注册、订单、支付）、流量来源（搜索、直接、连接、地区、推广）、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。

ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品价格变化、SKU数量变化、周转率、退货率、品类销售占比、会员注册量、注册会员转化率等。

客服回访问卷投诉数据主要包含：投诉分类、UI印象、品类印象、价格印象、网站功能印象、物流体验印象、售后印象等。

以上数据相互关联，比如分析促销活动效果时，需要分析访问量的变化，注册下单转化率的变化，促销商品和正常商品销量的变化。

有的公司成立专门的数据分析部门，数据部门不仅提供数据，还要完成数据分析工作。这种工作方式，虽然基础数据准确，但分析结

果可能有较大偏差。因为数据分析人员不熟悉业务，对各种信息的了解也不如市场部和运营部等业务部门。

比如，某个品类销售占比突然降低，这可能是因为市场部推广方式的改变，也可能是遇到季节因素。如果数据分析人员不了解这些信息，则可能简单的判断成顾客不欢迎这类商品，并且做出建议商品部门降低这类商品占比的决定。

正确的数据分析方式是，由数据专员提供基础数据，由相关部门骨干人员共同分析，比如转化率降低，应该由市场部、运营部、商品部共同分析，得出是由哪些方面的因素造成的。

对于新建B2C而言，可以引入目标分析法，目标分析法是以分析“新客引入成本”和“忠实顾客转化率”为核心，设定合理目标，以此判断商业模式是否可行。

比如：某个投资5000万的B2C网站，推广预算是2500万元，目标是稳定达到每天5000单。忠实顾客的定义是平均每月购物一次，每天5000单的销售目标，需要15万忠实顾客。

如果实际经营结果数据，新客引入成本是50元，忠实顾客转化率是30%，则要达到15万会员，需要2500万推广费用。

通过数据分析可知当新客引入成本大于50元，忠实顾客转化率低于30%时，项目不能达到目标。如果目标和实际业绩数据相差不多，可以通过优化内功改善业绩，如果数据相差太大，则说明商业模式可能不可行，应该早点调整商业模式，并在试错过程中重复以上数据分析步骤。

如果要列出最重要的数据，我认为是流量引入成本，新客引入成本，忠实顾客转化率。流量引入成本数据主要考核市场部，新客引入成本数据由市场部、运营部、商品部共同负责，忠实顾客转化率主要由运营部和商品部负责。

推广方面的分析包含流量分析，停留时间，流量页面，转化率分析。流量的增减（新UV数据）代表市场部推广工作是否有效，新客停留时间浏览页面量和转化率等数据，一定程度上代表了市场部推广是否有针对性。

新客引入成本分析是推广效率重要的KPI，是每个达成目标投入的推广资金。比如某个推广方法带来了10000个UV，500个注册，100个订单。而这个方法耗费了1万元资金，则每个UV，注册，订单投入的资金分别是1元，20元，100元。这个推广方法的新客引入成本是100元。

市场部的重要工作是尝试不同的推广方式，计算每种推广的投资回报率，根据数据分析结果，重点投入和侧重优化投资回报率最高的推广方式。

提升内功是新客引入成本与忠实顾客转化率优化的基本方法。内功包含：商品结构、促销方式、网站体验、物流体验、顾客回访投诉、会员营销等。

商品结构优化目的是通过数据分析了解顾客需求，不断引进和淘汰商品，使商品结构尽量符合顾客需求。建立商品维度表，综合考虑商品所有维度，比如价格、型号、外形、品牌、规格等维度，把商品

根据不同维度区分，数据分析各品类各维度的销售量，增加高销量维度商品品类占比，精简低销量维度商品品类占比。

商品引进淘汰过程还受到很多因素影响，比如“结构商品”即使销量不好，也不能淘汰，“季节商品”需要把季节因素考虑进去。

促销方式主要依靠数据分析评估效果，每做一次主题促销，就在ERP系统中建立促销单据，设置促销主题，促销商品，促销档期。通过BI工具分析促销商品销量变化，促销毛利损失，促销活动带动正常商品销量变化，促销活动带动新会员注册和老会员购物频次变化，综合评估促销效果，以此指导下一次促销活动。

网站体验优化可以用一个公式表达：UEO(用户体验化)=PV/OR(站点跳出率)，目的降低顾客跳出率，让顾客购物更加简单轻松。这是建立在对网站定位和顾客特点充分了解的基础之上，比如让网站的布局更加清晰，让顾客购物过程更加流畅。通过热点分析，了解顾客关注的位置，把顾客关注的内容放到热点区域。通过跳出率分析，在顾客容易跳出的页面显示推荐内容，吸引顾客继续留在网站。