优化电商ROI计算公式与平衡率，提升业务盈利能力

优化电商ROI计算公式与平衡率,提升业务盈利能力

由于众所周知,“赚大钱,给大钱”,电商ROI更是有数据显示,互联网中最早使用ROI计算方法的是微软,微软是去年就开始做网站和APP的ROI计算方法了,最近进入智能手机时代之后,慢慢又开始有“大数据”的概念,比如:互联网数据里面的Pv、uv、日活、平均访问时长等。这个数据是基于工具,当我们使用智能手机时,那些小问题、细微的动作,我们只需要使用ROI计算器就可以了,我们还可以借助第三方数据平台的数据计算软件,比如:我们可以通过麦肯锡数据管理工具、QualarWeb等工具来分析用户的行为、使用场景,为用户提供更精准、精准的产品或服务,提升效率。

这个数值,我们认为是对的,或者说是错的,比如:我们经常会看到一个比较合理的值,我们认为:“预估网站每日活跃用户数,可以判定网站是否高价值用户”,其实,这个值是在我们建立积分系统中,只有一个用户才能使用,而该用户在价值、付费、活跃等方面与对方没有什么差别。比如:我们听到一个有100万用户规模的公司,就知道他们需要的是积分,但是他们却没有钱去做这个事情,那他们为什么要干这个事情呢?所以,对于工具而言,通过日活用户、付费用户等指标,我们就可以确定:这个公司能够提供给用户的,实际上只有100万用户。

4.监控用户的行为数据

当我们了解了用户的行为数据之后,我们就可以开始设置一些对应的目标,将用户的行为数据,比如:

记录什么样的行为符合用户的预期,比如:用户注册、发帖、浏览页面、发帖、点赞、关注、收藏、评论等。如果用户对你这个行为有良好的预期,比如:

用户点击浏览了哪些页面,停留了多长时间,是否有消费。

用户的点击时间跟我们的目标值有什么关系,点击多少次,停留多久,是否达成交易。

我们可以通过:流量、UV、用户访问深度、跳出率、页面停留时间、商品浏览次数、浏览频次、页面停留时间、收藏、购物行为、用户的浏览、点赞、评论等,可以挖掘出一些特征。比如:用户直接在知乎上搜索,找到的结果中的,满足用户搜索需求的,满足用户浏览体验的,满足用户通过信息分类对比来获取信息的需求,满足用户对内容需求的,满足用户社交需求的。