電商數(shù)據(jù)網(wǎng)站，電商數(shù)據(jù)網(wǎng)站都有哪些？
電商零售，說(shuō)到底也是零售行業(yè)，要對(duì)消費(fèi)者投其所好就得先借著bi電商數(shù)據(jù)分析摸清消費(fèi)者的喜好。只有在制定針對(duì)性的營(yíng)銷計(jì)劃，增加用戶粘性、提升電商零售額。所以說(shuō)，電商營(yíng)銷要投其所好，bi電商數(shù)據(jù)分析可視化就更得先行一步。比如說(shuō)電商零售和實(shí)體零售一樣也有會(huì)員制，企業(yè)可以通過(guò)會(huì)員消費(fèi)數(shù)據(jù)分析來(lái)掌握他們的消費(fèi)喜好、頻率、價(jià)位，制定相應(yīng)的產(chǎn)品推送、營(yíng)銷、折扣優(yōu)惠等，以此刺激消費(fèi)，提高會(huì)員購(gòu)買頻率、消費(fèi)金額。
下面就以奧威軟件分享的bi網(wǎng)站訪客分析、bi網(wǎng)站訂單分析為例，簡(jiǎn)單說(shuō)一說(shuō)看一看bi電商數(shù)據(jù)分析報(bào)表的數(shù)據(jù)可視化分析效果。
網(wǎng)站訪客分析
表如其名，bi電商數(shù)據(jù)分析中的網(wǎng)站訪客分析，分析的就是點(diǎn)擊進(jìn)來(lái)瀏覽消費(fèi)的訪客們的數(shù)據(jù)。訪客群里比會(huì)員群體大，而且里面含有大量的潛在發(fā)展用戶，因此需要對(duì)該類群體用戶做一個(gè)詳細(xì)的分析。
訪客分析都要分析哪些數(shù)據(jù)信息？
比如說(shuō)分析他們的年齡構(gòu)成，看看是哪個(gè)年齡段的用戶多些，不同年齡段訪客量的差異大不大；又比如說(shuō)分析訪客轉(zhuǎn)化率，從總的訪客量到咨詢、下單、支付一整個(gè)環(huán)節(jié)下來(lái)，看看他們的具體轉(zhuǎn)化率是怎樣的一個(gè)變化，可以進(jìn)一步針對(duì)轉(zhuǎn)化率低的環(huán)節(jié)做深入分析，提升該環(huán)節(jié)的有效轉(zhuǎn)化率等。
網(wǎng)站訂單分析
年訂單對(duì)比，可以很直觀地看到今年的訂單和去年相比是否產(chǎn)生明顯的變化。
日訂單趨勢(shì)，可以按天分析最近半個(gè)月以來(lái)的訂單變化，比如說(shuō)在活動(dòng)前、中、后的訂單變化等。該圖表還可以和訂單總數(shù)量、支付訂單量等關(guān)鍵的訂單指標(biāo)聯(lián)動(dòng)，在分析日訂單趨勢(shì)的同時(shí)，還能立即掌握具體某日的關(guān)鍵訂單指標(biāo)。
訂單轉(zhuǎn)化分析，可以看到總的訂單總量中，支付訂單、好評(píng)訂單的數(shù)量變化，直觀感受到有效訂單轉(zhuǎn)化的整體情況，比如說(shuō)看下圖有下角的訂單轉(zhuǎn)化分析（漏斗圖）就可以從訂單總量到支付訂單來(lái)看，兩者之間的差別并不是特別大，但從支付訂單再到好評(píng)訂單，這個(gè)變化就很明顯了，說(shuō)明在服務(wù)或產(chǎn)品上還需要做進(jìn)一步的優(yōu)化。
bi電商數(shù)據(jù)分析說(shuō)到底只是一個(gè)手段，一個(gè)用來(lái)尋找提高銷售額的重要手段。通過(guò)咨詢、銷售的區(qū)域分布可以看出哪些地區(qū)的需求強(qiáng)，在電商銷售和服務(wù)上是否需要加強(qiáng)。比如說(shuō)是否需要在附近設(shè)定倉(cāng)庫(kù)，調(diào)配該地區(qū)用戶購(gòu)買需求、好評(píng)率較高的商品，減少用戶等待時(shí)間等。
隨著人口紅利的消失，電商銷售再也不是把產(chǎn)品隨便往網(wǎng)站一放就能引來(lái)大量訂單的了，更需要電商企業(yè)在充分了解消費(fèi)者的銷售需求之后做更具針對(duì)性的精細(xì)化營(yíng)銷。因此bi電商數(shù)據(jù)分析更需要系統(tǒng)化、可視化，有興趣的話，大家可前往“跨境電商BI方案”專題頁(yè)中取取經(jīng)，又或者點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)右上角“在線體驗(yàn)”后點(diǎn)擊電商運(yùn)維解決方案文件夾體驗(yàn)下智能可視化的bi電商數(shù)據(jù)分析報(bào)表效果。
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