從數據到決策，手把手教你B2C電商數據分析怎么做

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根據艾媒咨詢數據顯示，2019年移動電商用戶規模已達5.46億人。作為移動電商主流模式，B2C電商以大平臺為品牌背書，更符合電商用戶對服務質量和商品保障的期望，在未來將會有更高的覆蓋率。

B2C電商正在面臨新時代的轉型

面對仍在不斷增長的市場規模，B2C電商行業的競爭也在愈演愈烈，同時，商家之間的競爭套路也在隨著市場環境的變化而不斷迭代。

從流量爭奪戰轉向存量運營戰

從艾媒咨詢公布的數據中可以看出，整個行業雖然市場規模仍在增長，但增速呈現了明顯的下降趨勢，正在面臨流量紅利見頂，電商頭部流量集中等困境。想要在有限的市場規模下依然保持有力的增長速度，必須要將經營策略從擴張式的流量爭奪轉向更精細化的存量運營。

相比于線下零售，B2C電商具備天然互聯網基因和得天獨厚的數據優勢，品牌商品、消費者、客戶服務、物流等各個環節的行為都可以被數據化，也為未來更深層次的數據應用提供了基礎。

運營模式多樣化，需要快速反應抓住消費主流

伴隨著社交網絡的發達，消費者的購物渠道越來越豐富，B2C電商也衍生出直播電商、社群電商、特賣電商多種運營模式。對于電商品牌來說，渠道越多運營難度越大，無法全盤比較不同渠道不同的消費者畫像和商品表現。更需要品牌具有強大的數據分析能力，挖掘更多的數據價值，快速反應，針對性地調整營銷策略。

品牌細分化趨勢明顯，精細化運營成關鍵

隨著流量獲取成本的增加以及物流配送服務的完善，越來越多的B2C電商品牌已經滲透到更多細分的領域，聚焦某個區域、某個人群或者具體的品類，做起了垂直電商，而同時，綜合型B2C電商平臺也正在利用自己的資源滲透到細分領域。所以，對于垂直電商而言，更需要對于垂直領域的消費者畫像、商品畫像、區域購買力等指標比綜合性平臺有更清晰的定位，而只有通過強有力的數據分析，實行精細化運營，才能提高自己在垂直領域的競爭優勢。

B2C電商場景化數據智能解決方案

基于這種背景，目前，觀遠數據可以為B2C電商行業提供一站式的數據分析和智能決策解決方案。在產品能力上，可以協助品牌搭建一體化的大數據分析平臺，進行全渠道的數據融合，為多維度、多路徑、精細化的數據分析做準備。同時，觀遠數據提供的可視化自助分析、移動BI輕應用、數據大屏、實時數據分析引擎、極速分析引擎等產品能力，可以賦能普通業務人員通過托拉拽的方式做自助分析，解決BI部門IT取數，報表制作的重復勞動，將時間聚焦在于業務結合的數據分析上。而在方案層面，觀遠數據沉淀了覆蓋B2C電商用戶、商品、流量、營銷、倉儲物流、財務、售后等多場景的數據分析解決方案，可以幫助企業快速落地場景化的數據分析模型。

多維度商品分析，清洗定位商品畫像

傳統零售中只有會員畫像沒有用戶畫像更沒有商品畫像，而在電商模式中，每款商品都可以通過數據分析找到他對應的消費者畫像。品牌在推出一款商品之前都會有自己的人群定位，而人群定位是否精準就可以通過電商渠道的商品分析找到他對應的年齡段和價位段，再結合具體品類的客群畫像為后續的產品研發提供思路，提高新品投放的精準性。除此之外，觀遠數據沉淀的商品銷售貢獻分析、商品關聯分析等模型，也有助于企業快速找到自己的爆款商品、引流商品，從而去有針對性地制定營銷方案。

全渠道流量分析，不放過每一步轉化機會

相比于傳統零售客流量主要依賴選址和營銷活動，電商運營可以監測商品從曝光、展現、訪問、收藏加購、付款到復購各個環節，以及直通車、鉆展、聚劃算等各個渠道的流量轉化率，再根據不同渠道不同商品的流量轉化率落地到行動改變對應的營銷策略。

對于訪客數少但是轉化率高的渠道增加推廣投入，提高展現量;對于訪客數高但是轉化率低的渠道，可以加大活動優惠力度或者優化商品詳情頁提高收藏加購率;對于單一渠道收藏加購的流量進行多渠道推廣觸發，提高付款率。通過數據分析結果實時改變營銷策略，提高每個流程的ROI轉化。

降庫存保銷售

針對電商品牌普遍關心的供需匹配問題，觀遠數據可以基于企業各品類庫存數量、庫存可支持銷售周數、供應商供貨周期、發貨時間、庫存明細等數據，通過將庫存與銷售進行聯動分析，匹配不同商品的銷售趨勢以及退貨率等指標，幫助企業確定哪些商品處于安全庫存狀態，哪些商品需要及時補貨。對于危險庫存及時預警，有效避免商品因斷貨造成的損失，同時也可以將庫存數量控制在合理范圍內，降低庫存成本。

大促實時分析，事后深度復盤

電商大促分為前期準備，大促監測和事后復盤三個階段，觀遠數據可以針對大促整體活動的全生命周期提供多維度、多路徑的精細化分析能力。大促準備期間，可以將各個部門的業績指標可視化每日更新或實時更新，通過活動賽馬等分析模型營造緊張的備戰狀態。大促期間，可以實時監測各項指標的完成情況，對預料之外的爆款商品進行及時補倉，對于爆款商品但是庫存不夠的可以及時下架，減少交易糾紛;對于庫存過多的可以通過優惠券等其他形式提高銷售。大促結束后，同樣可以通過之前搭建好的數據分析模型，利用倒推的邏輯思維，層層下鉆追溯到不同結果背后的故事線。

例如，針對整體銷售額提升，如果發現是由老客數量上升帶來的影響，就可以進一步下鉆分析，哪個渠道的老客貢獻率最高，這個渠道老客激活哪一步轉化率最高，這樣就可以找到帶來增長的原因是什么。同理也追溯爆款背后的營銷秘訣、指標下降背后的誘因，為下一次活動大促做好充足的準備。

深度市場分析，清晰品牌定位

區別于線下零售，企業無法獲悉對應商品或品類的市場份額，電商品牌可以將所在天貓、京東、唯品會等平臺開放進行品類銷售額、增速進行分析，判斷各品類銷售在整個行業中的健康度。其次，通過對平臺大盤數據進行分析，可以找到所關心的品類對應的消費者畫像和價格段，從而優化自己的商品和運營策略，在大盤中發現更多的機會。

售后數字化，服務有保障

對于電商品牌而言，客服的響應時間、回復的數據趨勢、換貨率都可以通過觀遠數據BI平臺展現出來，對應的部門主管也可以通過這些數據反饋結果調整客服的工作流程和優先級，通過改進話術或設置相關自動回復來提高響應時間、減少退貨率，還可以根據不同時段的咨詢數據進行合理排班。

根據艾媒咨詢數據顯示，2019年移動電商用戶規模已達5.46億人。作為移動電商主流模式，B2C電商以大平臺為品牌背書，更符合電商用戶對服務質量和商品保障的期望，在未來將會有更高的覆蓋率。

B2C電商正在面臨新時代的轉型

面對仍在不斷增長的市場規模，B2C電商行業的競爭也在愈演愈烈，同時，商家之間的競爭套路也在隨著市場環境的變化而不斷迭代。

從流量爭奪戰轉向存量運營戰

從艾媒咨詢公布的數據中可以看出，整個行業雖然市場規模仍在增長，但增速呈現了明顯的下降趨勢，正在面臨流量紅利見頂，電商頭部流量集中等困境。想要在有限的市場規模下依然保持有力的增長速度，必須要將經營策略從擴張式的流量爭奪轉向更精細化的存量運營。

相比于線下零售，B2C電商具備天然互聯網基因和得天獨厚的數據優勢，品牌商品、消費者、客戶服務、物流等各個環節的行為都可以被數據化，也為未來更深層次的數據應用提供了基礎。

運營模式多樣化，需要快速反應抓住消費主流

伴隨著社交網絡的發達，消費者的購物渠道越來越豐富，B2C電商也衍生出直播電商、社群電商、特賣電商多種運營模式。對于電商品牌來說，渠道越多運營難度越大，無法全盤比較不同渠道不同的消費者畫像和商品表現。更需要品牌具有強大的數據分析能力，挖掘更多的數據價值，快速反應，針對性地調整營銷策略。

品牌細分化趨勢明顯，精細化運營成關鍵

隨著流量獲取成本的增加以及物流配送服務的完善，越來越多的B2C電商品牌已經滲透到更多細分的領域，聚焦某個區域、某個人群或者具體的品類，做起了垂直電商，而同時，綜合型B2C電商平臺也正在利用自己的資源滲透到細分領域。所以，對于垂直電商而言，更需要對于垂直領域的消費者畫像、商品畫像、區域購買力等指標比綜合性平臺有更清晰的定位，而只有通過強有力的數據分析，實行精細化運營，才能提高自己在垂直領域的競爭優勢。

B2C電商場景化數據智能解決方案

基于這種背景，目前，觀遠數據可以為B2C電商行業提供一站式的數據分析和智能決策解決方案。在產品能力上，可以協助品牌搭建一體化的大數據分析平臺，進行全渠道的數據融合，為多維度、多路徑、精細化的數據分析做準備。同時，觀遠數據提供的可視化自助分析、移動BI輕應用、數據大屏、實時數據分析引擎、極速分析引擎等產品能力，可以賦能普通業務人員通過托拉拽的方式做自助分析，解決BI部門IT取數，報表制作的重復勞動，將時間聚焦在于業務結合的數據分析上。而在方案層面，觀遠數據沉淀了覆蓋B2C電商用戶、商品、流量、營銷、倉儲物流、財務、售后等多場景的數據分析解決方案，可以幫助企業快速落地場景化的數據分析模型。

多維度商品分析，清洗定位商品畫像

傳統零售中只有會員畫像沒有用戶畫像更沒有商品畫像，而在電商模式中，每款商品都可以通過數據分析找到他對應的消費者畫像。品牌在推出一款商品之前都會有自己的人群定位，而人群定位是否精準就可以通過電商渠道的商品分析找到他對應的年齡段和價位段，再結合具體品類的客群畫像為后續的產品研發提供思路，提高新品投放的精準性。除此之外，觀遠數據沉淀的商品銷售貢獻分析、商品關聯分析等模型，也有助于企業快速找到自己的爆款商品、引流商品，從而去有針對性地制定營銷方案。

全渠道流量分析，不放過每一步轉化機會

相比于傳統零售客流量主要依賴選址和營銷活動，電商運營可以監測商品從曝光、展現、訪問、收藏加購、付款到復購各個環節，以及直通車、鉆展、聚劃算等各個渠道的流量轉化率，再根據不同渠道不同商品的流量轉化率落地到行動改變對應的營銷策略。

對于訪客數少但是轉化率高的渠道增加推廣投入，提高展現量;對于訪客數高但是轉化率低的渠道，可以加大活動優惠力度或者優化商品詳情頁提高收藏加購率;對于單一渠道收藏加購的流量進行多渠道推廣觸發，提高付款率。通過數據分析結果實時改變營銷策略，提高每個流程的ROI轉化。

降庫存保銷售

針對電商品牌普遍關心的供需匹配問題，觀遠數據可以基于企業各品類庫存數量、庫存可支持銷售周數、供應商供貨周期、發貨時間、庫存明細等數據，通過將庫存與銷售進行聯動分析，匹配不同商品的銷售趨勢以及退貨率等指標，幫助企業確定哪些商品處于安全庫存狀態，哪些商品需要及時補貨。對于危險庫存及時預警，有效避免商品因斷貨造成的損失，同時也可以將庫存數量控制在合理范圍內，降低庫存成本。

大促實時分析，事后深度復盤

電商大促分為前期準備，大促監測和事后復盤三個階段，觀遠數據可以針對大促整體活動的全生命周期提供多維度、多路徑的精細化分析能力。大促準備期間，可以將各個部門的業績指標可視化每日更新或實時更新，通過活動賽馬等分析模型營造緊張的備戰狀態。大促期間，可以實時監測各項指標的完成情況，對預料之外的爆款商品進行及時補倉，對于爆款商品但是庫存不夠的可以及時下架，減少交易糾紛;對于庫存過多的可以通過優惠券等其他形式提高銷售。大促結束后，同樣可以通過之前搭建好的數據分析模型，利用倒推的邏輯思維，層層下鉆追溯到不同結果背后的故事線。

例如，針對整體銷售額提升，如果發現是由老客數量上升帶來的影響，就可以進一步下鉆分析，哪個渠道的老客貢獻率最高，這個渠道老客激活哪一步轉化率最高，這樣就可以找到帶來增長的原因是什么。同理也追溯爆款背后的營銷秘訣、指標下降背后的誘因，為下一次活動大促做好充足的準備。

深度市場分析，清晰品牌定位

區別于線下零售，企業無法獲悉對應商品或品類的市場份額，電商品牌可以將所在天貓、京東、唯品會等平臺開放進行品類銷售額、增速進行分析，判斷各品類銷售在整個行業中的健康度。其次，通過對平臺大盤數據進行分析，可以找到所關心的品類對應的消費者畫像和價格段，從而優化自己的商品和運營策略，在大盤中發現更多的機會。

售后數字化，服務有保障

對于電商品牌而言，客服的響應時間、回復的數據趨勢、換貨率都可以通過觀遠數據BI平臺展現出來，對應的部門主管也可以通過這些數據反饋結果調整客服的工作流程和優先級，通過改進話術或設置相關自動回復來提高響應時間、減少退貨率，還可以根據不同時段的咨詢數據進行合理排班。

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