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零售O2O该如何做数据分析

来源：36大数据

2014/10/24 9:11:44

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。

本文关键字：零售 O2O 数据分析

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。

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。

如何与数据分析结果match？

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。

责编：李玉琴

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