电商数据运营的五大指标

电商数据运营的五大指标

「电商用户画像」是从运营的角度对用户进行分析的,为运营们找到精准的用户画像,也可以通过用户标签的方式获得用户的来源。通过数据分析发现用户的属性、年龄、性别、居住地等,分析用户需求。

用户分群也是数据分析的一种,主要是通过用户的浏览、点击、活跃、消费等数据对用户进行分组,通过整理用户的用户浏览时间、点击产品的次数等,且通过整理不同的标签,建立起属于自己的用户画像。

第三是用户数据收集

用户数据收集是指以统计学方法对用户进行的分析,数据分析的目的是通过对用户的行为数据、活跃数据、收入数据等来对用户进行分析。

用户分层主要是指为用户建立不同的标签体系,以分类运营为主,不同类型的用户有不同的运营目的。通过用户的层级划分,构建不同的用户群。

第五是用户场景数据分析

数据分析对于业务来说有一个显著的效果,那就是帮助业务线决策,为后续的运营提供相关的运营支持。

这五个指标有什么用?

第一是业务层面,也是运营的重要一环。业务层面指的是产品的设计是否满足用户的需求,技术方面也是一样。

第二是用户层面,指的是用户的行为、场景等,可以更好地梳理用户。

第三是盈利层面,是用户对产品的付费意愿、粘性、使用时间等,通过这些指标分析用户,对用户的喜好、需求、业务需求有更深刻的认识。

第四是技术层面,是指用户的留存情况,从而进一步提高产品的商业价值。

在了解了用户画像之后,接下来我们需要做的就是如何提升用户数据收集,以提升运营的效果。

1、对数据收集方法

想要提升用户的数据收集,就需要明确收集用户数据的目的是什么。

这是最直接的办法。通过对产品的数据分析,可以快速地了解用户的喜好,预测用户的使用时间、空间、行为等数据,对产品的运营方向有更好的指导意义。

2、对产品进行数据分层

前面我们说了,运营数据的获取方式有三种,分别是:免费的和付费的。用户运营需要对用户的生命周期有一个明确的规划,做好用户生命周期的管理。

用户的行为数据是指用户在产品上可能遇到的场景,比如学习、社交、购物、阅读、购物等,将这些场景都梳理出来。

用户在产品上的行为数据对应的数据运营要做好记录。记录之后,对不同场景进行总结和梳理,对不同的场景进行相应的运营策略。