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數(shù)據(jù)分析能夠幫助我們更好地進(jìn)行運(yùn)營(yíng)決策，數(shù)據(jù)分析能夠很好的為轉(zhuǎn)化用戶提供參考與數(shù)據(jù)支撐。

商業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析，就是為了給商業(yè)行為提供良好的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)以及效果評(píng)估，在互聯(lián)網(wǎng)界也是如此。我們?cè)谀壳吧虡I(yè)環(huán)境所做的每一項(xiàng)活動(dòng)都直接或者間接與用戶有著聯(lián)系，其目的本質(zhì)都是一樣，為了讓用戶成為你的消費(fèi)者，更進(jìn)一步的持久消費(fèi)者。因此數(shù)據(jù)分析，也應(yīng)該為轉(zhuǎn)化用戶提供參考與數(shù)據(jù)支撐。畢竟沒(méi)有用戶轉(zhuǎn)化為消費(fèi)者這個(gè)過(guò)程，所有的分析都是天方夜譚。數(shù)據(jù)的結(jié)論與行為的預(yù)測(cè)彼此就是一個(gè)循環(huán)論證的過(guò)程。

首先澄清一下數(shù)據(jù)分析其實(shí)并不是什么高深的學(xué)問(wèn)，在現(xiàn)實(shí)的職場(chǎng)實(shí)戰(zhàn)中，涉及涵蓋的數(shù)據(jù)分析的方法以及復(fù)雜性是遠(yuǎn)低于在學(xué)校里習(xí)得的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。什么卡方檢驗(yàn)，方差分析，回歸分析顯著性檢驗(yàn)等等在非用研以及非專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域是很少涉及的。（當(dāng)然那些學(xué)過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的專(zhuān)業(yè)人士也不屑于本文提到的內(nèi)容，如果大家對(duì)這些看起來(lái)比較高深的分析方法有興趣可以自行腦補(bǔ)）。本文只給運(yùn)營(yíng)以及一些涉及產(chǎn)品方向的崗位提供分析思路并結(jié)合實(shí)際案例對(duì)我所涉及的領(lǐng)域，抽絲剝繭，給大家一個(gè)更加直觀的用戶轉(zhuǎn)化方面涉及數(shù)據(jù)分析的知識(shí)覆蓋。

互聯(lián)網(wǎng)的大用戶概念我們可以直接簡(jiǎn)單粗暴認(rèn)定為流量，這里的流量并不是指的簡(jiǎn)單的IP,UV,PV也可以指來(lái)電數(shù)，訪客人數(shù)，人流量等概念既然是流量也就有其自身的數(shù)量。我們?cè)趯?duì)流量轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)分析時(shí)都會(huì)基于一種邏輯方案———流量漏斗轉(zhuǎn)化模型進(jìn)行分析。

原理很簡(jiǎn)單，我們可以形象的認(rèn)為自身的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品其本身就是一個(gè)虛擬的漏斗，用戶在進(jìn)行瀏覽到最終完成下單行為（或者其他我們認(rèn)定的轉(zhuǎn)化行為比如注冊(cè)，關(guān)注，轉(zhuǎn)發(fā)等）有多少被直接阻擋在了“濾網(wǎng)”之上，有多少順利的達(dá)到了我們預(yù)設(shè)的“轉(zhuǎn)化行為區(qū)域”。當(dāng)然，我們所有的活動(dòng)都并不是一錘子買(mǎi)賣(mài)，因此也要從橫向（時(shí)間）維度來(lái)分析問(wèn)題。持續(xù)的轉(zhuǎn)化用戶，保持老用戶的消費(fèi)活力也是分析工作的重中之重。當(dāng)然，我們?cè)谵D(zhuǎn)化流量不僅僅是指的轉(zhuǎn)化的數(shù)量而且還指轉(zhuǎn)化的質(zhì)量，說(shuō)的比較簡(jiǎn)單點(diǎn)，就是要提高單個(gè)用戶的消費(fèi)價(jià)值。在橫縱兩個(gè)維度方面，在這些層層“濾網(wǎng)”中，我們是如何透過(guò)這些數(shù)據(jù)分析問(wèn)題的呢。

以大型電商網(wǎng)站下單流程為例，我將從流量來(lái)源-中間頁(yè)面訪問(wèn)-詳情頁(yè)-加入購(gòu)物車(chē)-提交訂單-復(fù)購(gòu)這幾個(gè)階段展開(kāi)說(shuō)明。

一，流量來(lái)源

流量進(jìn)入主站的第一道障礙通過(guò)不同渠道進(jìn)入的主站（或者該渠道引入流量的承接頁(yè)），主站頁(yè)面即是第一層“濾網(wǎng)”我們用穿過(guò)第一層濾網(wǎng)進(jìn)入二級(jí)頁(yè)面的通過(guò)率來(lái)衡量渠道的流量的質(zhì)量。通常我們用來(lái)衡量頁(yè)面的流量質(zhì)量的指標(biāo)包含如下：頁(yè)面UV點(diǎn)擊率，頁(yè)面停留時(shí)間，跳失率。

想要通過(guò)第一層“濾網(wǎng)”，需要必要的動(dòng)作就是產(chǎn)生點(diǎn)擊行為，而點(diǎn)擊行為會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)數(shù)據(jù)：頁(yè)面UV點(diǎn)擊率=頁(yè)面點(diǎn)擊總次數(shù)/頁(yè)面UV數(shù)；跳失率=通過(guò)一個(gè)入口進(jìn)入就離開(kāi)的次數(shù)/通過(guò)該入口訪問(wèn)的總次數(shù)。點(diǎn)擊率越高，說(shuō)明頁(yè)面呈現(xiàn)的內(nèi)容有吸引力能夠有效的吸引用戶的關(guān)注；跳失率越高，說(shuō)明頁(yè)面呈現(xiàn)內(nèi)容具備欺騙性，所呈現(xiàn)的鏈接內(nèi)容和文案不具備吸引力。因此在進(jìn)行第一層濾網(wǎng)的優(yōu)化方面盡量提高頁(yè)面的點(diǎn)擊率，降低頁(yè)面的跳失率。盡量讓用戶下沉到二級(jí)頁(yè)面（或者目標(biāo)頁(yè)面）。同時(shí)通過(guò)這個(gè)數(shù)據(jù)也可以判斷流量來(lái)源的質(zhì)量是否過(guò)關(guān)。

一般而言，頁(yè)面低質(zhì)量的流量判斷往往符合以下幾個(gè)特點(diǎn)：在排除頁(yè)面問(wèn)題的情況下產(chǎn)生的：1，低點(diǎn)擊率；2，高跳失率；3低頁(yè)面停留時(shí)間。

這些低質(zhì)量流量產(chǎn)生的原因主要有幾個(gè)方面：1，渠道引流上呈現(xiàn)的文案內(nèi)容與承接落地頁(yè)面不符。2，投放渠道上，與目標(biāo)用戶活躍范圍不符的渠道，也就是說(shuō)投放的渠道不精準(zhǔn)。3，承接頁(yè)出錯(cuò)等以及其他原因（包含但不限于404錯(cuò)誤網(wǎng)頁(yè)過(guò)期，跳轉(zhuǎn)出錯(cuò)等）。

既然說(shuō)到這，順便也給大家看看外部渠道的各種引流的優(yōu)劣：

以上表格內(nèi)容，并不一定十分準(zhǔn)確，大家可以抱著批判的態(tài)度研究論證一下。

二，中間頁(yè)面訪問(wèn)

在頁(yè)面訪問(wèn)階段，流量成功通過(guò)第一道“濾網(wǎng)”進(jìn)入到中間頁(yè)階段，中間頁(yè)包含：搜索列表頁(yè)，專(zhuān)題活動(dòng)頁(yè)面，頻道頁(yè)面等。不同的中間頁(yè)也有不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)反映著頁(yè)面內(nèi)容的好壞以及流量的走向。中間頁(yè)的好壞考量最終是有多少訪客進(jìn)入到了商品詳情頁(yè)，因此有一個(gè)指標(biāo)非常重要：UV到達(dá)詳情頁(yè)轉(zhuǎn)化率=詳情頁(yè)UV/中間頁(yè)UV

搜索列表頁(yè)

搜索列表頁(yè)在大型電商網(wǎng)站中有著不可代替的重要作用，也是站內(nèi)流量的主要來(lái)源，承接著站內(nèi)商品檢索，品類(lèi)布局的重任，區(qū)分搜索頁(yè)面與列表頁(yè)面主要是看鏈接字符，搜索頁(yè)面的鏈接往往包含search字符，列表頁(yè)（或者可以叫類(lèi)目頁(yè)）鏈接包含list字符。搜索頁(yè)為依據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵詞來(lái)進(jìn)行整體檢索后呈現(xiàn)給用戶商品陳列頁(yè)面。而列表頁(yè)則是與網(wǎng)站商品類(lèi)目后臺(tái)直接關(guān)聯(lián)，呈現(xiàn)品類(lèi)最全的頁(yè)面。兩者的功能都是為了給予用戶更好和更快的定位到想要查看的商品（或者內(nèi)容）。以下為分別為幾個(gè)B2C電商的的搜索和類(lèi)目頁(yè)鏈接的開(kāi)頭：

• 京東搜索：https://search.jd.com/Search?keyword=關(guān)鍵詞代碼
• 京東列表：https://list.jd.com/list.html?cat=列表頁(yè)代碼
• 蘇寧搜索：http://search.suning.com/關(guān)鍵詞代碼
• 蘇寧列表：http://list.suning.com/列表代碼

其他就不一一列舉了，搜索列表頁(yè)的數(shù)據(jù)指標(biāo)的考核目的就是為了能讓用戶更加精確快速的找到自己的想要的產(chǎn)品，因此在這一級(jí)的頁(yè)面中數(shù)據(jù)指標(biāo)包含如下：

搜索點(diǎn)擊率=點(diǎn)擊次數(shù)/搜索次數(shù)；這個(gè)指標(biāo)衡量搜索頁(yè)面的呈現(xiàn)質(zhì)量，理論上而言搜索點(diǎn)擊率要在200%及以上才是比較健康。（不絕對(duì)）

UV到詳情頁(yè)轉(zhuǎn)化率=詳情頁(yè)UV/搜索或者列表頁(yè)UV；該指標(biāo)在搜索和列表中同樣適用，用來(lái)平衡點(diǎn)擊率的作弊可能，也是反映三級(jí)頁(yè)面呈現(xiàn)質(zhì)量的指標(biāo)之一。

搜索無(wú)結(jié)果次數(shù)：用以反映關(guān)鍵詞涉及的品牌品類(lèi)缺失或者未關(guān)聯(lián)指標(biāo)。當(dāng)然搜索無(wú)結(jié)果詞的次數(shù)是越低越好。對(duì)于搜索詞呈現(xiàn)結(jié)果為空的品類(lèi)，需要綜合評(píng)估后決定是否對(duì)相關(guān)類(lèi)目開(kāi)啟招商，引進(jìn)產(chǎn)品線；對(duì)于未關(guān)聯(lián)的品類(lèi)需要著重優(yōu)化頁(yè)面重新關(guān)聯(lián)。

搜索結(jié)果頁(yè)首屏點(diǎn)擊率=搜索首屏點(diǎn)擊次數(shù)/搜索次數(shù)；該指標(biāo)用以衡量搜索結(jié)果首屏的商品排序質(zhì)量與呈現(xiàn)質(zhì)量。該數(shù)據(jù)指標(biāo)的好壞可以間接的反映出搜索詞呈現(xiàn)的頁(yè)面排序是否合理，是否符合用戶的需求。同理列表頁(yè)的首屏指標(biāo)也與此一樣只是名稱不同而已即列表頁(yè)首屏點(diǎn)擊率=列表頁(yè)首屏點(diǎn)擊次數(shù)/列表頁(yè)P(yáng)V.

搜索次數(shù)：搜索詞產(chǎn)生的搜索次數(shù)。（可以理解為搜索PV）一個(gè)搜索詞的搜索次數(shù)高表示該詞所涉及的類(lèi)目需求量高，反之亦然；如果是在列表頁(yè)則為訪問(wèn)PV

搜索人數(shù)：搜索詞被多少人搜索的數(shù)量（可以理解為搜索UV）；一個(gè)搜索詞的搜索人數(shù)高表示該詞所涉及的類(lèi)目需求量高-主要是為了防止出現(xiàn)搜索次數(shù)作弊的情況，反之亦然如果是在列表頁(yè)則為訪問(wèn)UV

高級(jí)篩選項(xiàng)點(diǎn)擊次數(shù)：在搜索列表頁(yè)中，頁(yè)面頂部的高級(jí)篩選項(xiàng)是為提供快速定位而設(shè)立的，高級(jí)篩選項(xiàng)的點(diǎn)擊次數(shù)和使用率也可以為運(yùn)營(yíng)人員提供商品熱度參考。舉個(gè)例子：在客人搜索“單肩包”或者訪問(wèn)單肩包的列表頁(yè)，在這些頁(yè)面中都會(huì)出現(xiàn)比如材質(zhì)，價(jià)格款式等參數(shù)項(xiàng)來(lái)給用戶選擇篩選，通過(guò)監(jiān)控頁(yè)面的篩選參數(shù)的點(diǎn)擊次數(shù)，可以得到相關(guān)“單肩包”哪些款式哪些材質(zhì)多少價(jià)位是消費(fèi)者主要關(guān)注的，并以此來(lái)進(jìn)行主推產(chǎn)品的規(guī)劃。

在理出了這些指標(biāo)之后，如何分析這些指標(biāo)數(shù)據(jù)呢？

• 根據(jù)搜索詞的搜素次數(shù)搜索人數(shù)重點(diǎn)關(guān)注排名靠前的高搜索量的關(guān)鍵詞，搜索量高，代表關(guān)注度高，接受性強(qiáng)。
• 熱門(mén)搜索詞關(guān)注其點(diǎn)擊率與詳情頁(yè)到達(dá)率。分為幾種情況：一，點(diǎn)擊率過(guò)高，UV到詳情頁(yè)到達(dá)率一般，可能出現(xiàn)了點(diǎn)擊作弊的情況（商戶用來(lái)刷新排名）；二，點(diǎn)擊率高，到達(dá)率也高。說(shuō)明該關(guān)鍵詞的搜索結(jié)果頁(yè)面運(yùn)轉(zhuǎn)良好同時(shí)也說(shuō)明該關(guān)鍵詞頁(yè)面排序合理，反之則需要優(yōu)化。
• 高級(jí)篩選項(xiàng)參數(shù)點(diǎn)擊次數(shù)過(guò)低，使用率較少則需要重新設(shè)置高篩項(xiàng)展示項(xiàng)目。提高使用率。
• 對(duì)于搜索無(wú)結(jié)果的關(guān)鍵詞則需要進(jìn)行深度分析，是否是系統(tǒng)問(wèn)題或者為未涉及未引進(jìn)的產(chǎn)品，并反饋給招商采購(gòu)部門(mén)用以提供采購(gòu)參考。

總結(jié)歸納：針對(duì)搜索列表頁(yè)的數(shù)據(jù)分析歸為3點(diǎn)：高搜索詞重點(diǎn)優(yōu)化提高點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化；無(wú)結(jié)果詞分析反饋；頁(yè)面點(diǎn)擊注重高篩適用率方便用戶快速定位。

分析邏輯：以讓用戶下沉到詳情頁(yè)為目的逐一分析，各個(gè)擊破。

頻道頁(yè)/活動(dòng)頁(yè)

頻道頁(yè)和活動(dòng)頁(yè)是常規(guī)三級(jí)頁(yè)面，在B2C電商中起著常規(guī)類(lèi)目集合體和活動(dòng)流量承接頁(yè)的作用，在頻道頁(yè)和活動(dòng)專(zhuān)題頁(yè)上也有著數(shù)據(jù)的計(jì)算和分析邏輯，其主要的數(shù)據(jù)指標(biāo)也是讓用戶下沉至詳情頁(yè)。（基于這樣一種假設(shè)，用戶只有在詳情頁(yè)才有可能產(chǎn)生轉(zhuǎn)化，這種假設(shè)已經(jīng)被證明-至少絕大部分情況是這樣。）頻道頁(yè)和活動(dòng)頁(yè)雖然具體的數(shù)據(jù)指標(biāo)與搜素列表頁(yè)有所不同，但是他們的最終目的都是相同的。頻道頁(yè)活動(dòng)頁(yè)的數(shù)據(jù)指標(biāo)包含：

• 點(diǎn)擊率=頁(yè)面點(diǎn)擊數(shù)/頁(yè)面UV數(shù)；一般情況而言，點(diǎn)擊率用來(lái)衡量頻道頁(yè)入口鏈接圖和輪播圖的質(zhì)量，是否吸引人，文案是否貼切相關(guān)，當(dāng)然也能形容商品的鋪排是否合理。
• 到達(dá)詳情頁(yè)轉(zhuǎn)化率=到達(dá)詳情頁(yè)UV/頁(yè)面UV；用以形容活動(dòng)頁(yè)的產(chǎn)品鋪排布局是否合理的指標(biāo)之一。當(dāng)然有時(shí)候活動(dòng)頁(yè)也是需要考核成交轉(zhuǎn)化率=成交件數(shù)/詳情頁(yè)UV，有時(shí)候還包含頁(yè)面停留時(shí)間的維度。

低點(diǎn)擊率的區(qū)域可能存在以下幾種原因，一，是圖片以及圖片里的文案不能吸引消費(fèi)者點(diǎn)擊，需要調(diào)整。二，產(chǎn)品頭圖展示樣式不合理需要調(diào)整圖片內(nèi)容或者調(diào)換商品。三，展示區(qū)域位于首屏以下，關(guān)注度不高-需要調(diào)整展示位置。

分析邏輯：還是以用戶下沉為目的，分析涉及的元素逐個(gè)排查。

三，詳情頁(yè)&購(gòu)物車(chē)&訂單

詳情頁(yè)作為流量轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵頁(yè)面，是前臺(tái)承載商品信息的最基本單位。也是用戶是否決定下單購(gòu)買(mǎi)的最最重要的一環(huán)。因此在分析詳情頁(yè)的時(shí)候，數(shù)據(jù)指標(biāo)更多的是詳情頁(yè)的質(zhì)量和它的轉(zhuǎn)化率。當(dāng)然這兩者是相互聯(lián)系的，從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)來(lái)看，詳情頁(yè)的質(zhì)量高低與其轉(zhuǎn)化率確實(shí)是存在正相關(guān)的關(guān)系。而詳情頁(yè)質(zhì)量的高低從數(shù)據(jù)的量化反映來(lái)看有兩個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)：一，平均頁(yè)面停留時(shí)間；二，加入購(gòu)物車(chē)數(shù)。

平均頁(yè)面停留時(shí)間=頁(yè)面停留總時(shí)間/訪問(wèn)UV數(shù)該指標(biāo)與頁(yè)面的呈現(xiàn)布局有著明顯關(guān)聯(lián)，包含商品參數(shù)介紹，詳情圖片描述，客服在線情況，好評(píng)率等。

加入購(gòu)物車(chē)數(shù)：用以反映該商品有多少有意向購(gòu)買(mǎi)者，為即將轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵步驟。加入購(gòu)物車(chē)的數(shù)量多少由基本以下幾個(gè)因素決定：

• 詳情頁(yè)頁(yè)面綜合質(zhì)量（圖片，排版，展示，參數(shù)說(shuō)明，售后信息）；
• 在線客服綜合服務(wù)指數(shù)（響應(yīng)時(shí)間，在線時(shí)長(zhǎng)，答復(fù)滿意度）；
• 評(píng)價(jià)信息（好評(píng)率，差評(píng)回復(fù)內(nèi)容，曬單信息）。

從數(shù)據(jù)的角度講，詳情頁(yè)反映出的問(wèn)題僅僅通過(guò)一個(gè)平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)是很難概括的，沒(méi)辦法分解到具體某一個(gè)細(xì)節(jié)來(lái)層層分解問(wèn)題。不過(guò)這個(gè)時(shí)候“經(jīng)驗(yàn)”的加入就能很好的平衡這一點(diǎn)。這里的經(jīng)驗(yàn)表示已經(jīng)經(jīng)過(guò)了長(zhǎng)期的實(shí)踐且數(shù)據(jù)論證的結(jié)論。（這里給大家安利一下數(shù)據(jù)觀點(diǎn)：數(shù)據(jù)不是萬(wàn)能的，有時(shí)主觀的判斷更具代表性，這也是為什么這個(gè)世界上有著那么多的出人意料產(chǎn)品和逆風(fēng)而上的創(chuàng)意）

購(gòu)物車(chē)是一個(gè)特別有趣的設(shè)置，對(duì)于快消品標(biāo)準(zhǔn)品的電商網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，設(shè)置購(gòu)物車(chē)一方面是為了節(jié)省用戶挑選多個(gè)商品的付款時(shí)間，更出現(xiàn)了一個(gè)更加意想不到的好處，就是提高了客單價(jià)。在配合滿減用券等促銷(xiāo)手段的幫助下購(gòu)物車(chē)必然能夠起到事半功倍的作用。

在購(gòu)物車(chē)中如果大量積壓了客戶選購(gòu)的商品，如果用戶始終沒(méi)有進(jìn)行下單支付，即加入購(gòu)物車(chē)數(shù)較大，這個(gè)時(shí)候則需要采用短信催付，郵件催付，以及apppush等手段來(lái)促進(jìn)用戶轉(zhuǎn)化。

訂單頁(yè)面是縱向轉(zhuǎn)化的最后一環(huán)，在這個(gè)界面最主要的目的就是盡量讓用戶盡快付款，達(dá)到最后的轉(zhuǎn)化。考核的數(shù)據(jù)為：有效訂單轉(zhuǎn)化率=成交訂單數(shù)/有效訂單數(shù)，在這個(gè)階段促成轉(zhuǎn)化是較為簡(jiǎn)單的如果有效訂單轉(zhuǎn)化率較低就要分析是否支付頁(yè)面存在問(wèn)題，系統(tǒng)提交流程是否出錯(cuò)等。在排除系統(tǒng)問(wèn)題后同樣可以使用短信apppush郵件等手段進(jìn)行催付。

最后作為總覽全局的用戶轉(zhuǎn)化指標(biāo)：UV成交轉(zhuǎn)化率=成交訂單數(shù)/頁(yè)面UV數(shù)

作為考核整體用戶轉(zhuǎn)化的指標(biāo)；平均UV價(jià)值=成交金額/頁(yè)面UV數(shù)作為考核整體用戶質(zhì)量的指標(biāo)，值越高，表示質(zhì)量越高。

總結(jié)：層層下探，逐個(gè)擊破直到完成付款

四，復(fù)購(gòu)（橫向持續(xù)轉(zhuǎn)化）

有句老話說(shuō)的好，叫不做一錘子買(mǎi)賣(mài)，因此這里就涉及到一個(gè)新的指標(biāo)：

復(fù)夠率=一段時(shí)間內(nèi)重復(fù)購(gòu)買(mǎi)的客戶數(shù)/一段時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)的客戶數(shù)，該指標(biāo)則要求我們從橫向時(shí)間維度來(lái)分析數(shù)據(jù)，也很容易理解。有據(jù)可查，一個(gè)成熟期的購(gòu)物網(wǎng)站其老用戶貢獻(xiàn)的銷(xiāo)售額占據(jù)總數(shù)的60%-70%之多。因此我們?cè)诳吹搅髁柯┒返霓D(zhuǎn)化模型的同時(shí)，更加要加深對(duì)會(huì)員的分層管理，用良好的服務(wù)于產(chǎn)品以及具有創(chuàng)意和力度的活動(dòng)維系你的老用戶。

復(fù)夠率過(guò)低：1，表示沒(méi)有對(duì)老會(huì)員進(jìn)行足夠的喚醒，可通過(guò)短信push線下廣告等等活動(dòng)進(jìn)行推廣激活；2，也有可能近期投入的拉新的資源較多，導(dǎo)致新客增多降低了復(fù)夠率，需要核實(shí)拉新活動(dòng)的數(shù)據(jù)；3，超低價(jià)或者超優(yōu)惠活動(dòng)引流也會(huì)導(dǎo)致大量新用戶引入，也會(huì)對(duì)復(fù)夠率產(chǎn)生影響。上面的兩點(diǎn)并不是對(duì)復(fù)夠率有壞的影響，針對(duì)的客群不同，數(shù)據(jù)也應(yīng)有所取舍。

以上就是針對(duì)電商下單流程的整個(gè)過(guò)程，當(dāng)然有很多模塊并沒(méi)有提及，比如智能交叉推薦等。大家只需要理解其中的數(shù)據(jù)分析的邏輯即可。不同的頁(yè)面，不同的時(shí)間，轉(zhuǎn)化用戶的目的不同，根據(jù)各個(gè)階段的目的，分析不同事件節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，層層推理即用戶數(shù)據(jù)的分析之道。有關(guān)會(huì)員管理的相關(guān)數(shù)據(jù)（喚醒激活留存）大家可以自行度娘腦補(bǔ)，不再贅述。

安利幾個(gè)針對(duì)數(shù)據(jù)分析中的幾點(diǎn)小tips：

• 不要盲目相信數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)為王本身就是悖論，只有結(jié)果為王。
• 單日的數(shù)據(jù)波動(dòng)較大不具備參考性，需要橫向統(tǒng)計(jì)，分析趨勢(shì)圖，解釋轉(zhuǎn)折點(diǎn)
• 能變成圖表就不要用表格展示。
• 分析結(jié)論簡(jiǎn)單化

以上觀點(diǎn)，均屬于個(gè)人見(jiàn)解，不代表權(quán)威性不代表絕對(duì)準(zhǔn)確，謹(jǐn)慎采納。

作者：王小命兒，微信號(hào)：wanghuan314400

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