電商行業(yè)的數(shù)字化運營：6大場景助力智能用戶運營分析

一次次的廣告投放，渠道挑了又選，錢花了又花，但就是看不到效果；每天盯著數(shù)據(jù)看，眉頭皺得捏死蒼蠅，就是發(fā)現(xiàn)不了究竟哪個環(huán)節(jié)出了問題；各種促銷活動輪番上陣，到底哪個活動才是用戶心頭好？

電商行業(yè)競爭激烈，如何從存量用戶和忠實用戶中挖掘出新的需求，圍繞電商用戶生命周期，從落地引流，到商品瀏覽、加入購物車，以及后續(xù)提交支付，當然也包括物流售后等更長的服務環(huán)節(jié)，如何通過數(shù)據(jù)分析洞察更精細化的用戶運營策略，通過不斷優(yōu)化產(chǎn)品交互和用戶服務體驗，在存量市場挖掘新用戶，以及提升老用戶復購。

基于易觀方舟智能用戶運營解決方案，針對電商行業(yè)的業(yè)務場景和行業(yè)特點，我們對電商行業(yè)的數(shù)字化運營拆解出以下6大分析場景：

01

注冊流程分析

拋開入駐第三方大的電商平臺，對于自建平臺的電商企業(yè)而言，如何引導吸引更多的用戶流量，優(yōu)化用戶注冊登錄環(huán)節(jié)，是拉新轉化成功的重要前提。

在用戶注冊環(huán)節(jié)進行埋點，獲取用戶注冊行為數(shù)據(jù)，通過易觀方舟的【漏斗分析】模型，發(fā)現(xiàn)用戶流失主要路徑。比如用戶在啟動 app 時對注冊方式的敏感度極高，錄入信息、獲取驗證碼、賬號登錄等操作的便捷度會直接影響用戶去留，需關注并改善登錄階段的細節(jié)，提高轉化率，完成用戶落地第一步。

使用漏斗分析功能，設置注冊轉化漏斗：

1.進入注冊頁面

2.進入填寫注冊信息頁面

3.完成注冊

02

新用戶購買漏斗

拉新僅僅是第一步，將其轉為優(yōu)質(zhì)用戶的第一步就是促使其產(chǎn)生購買行為，我們可以通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)促使新用戶產(chǎn)生購買行為的關鍵動作，進而通過運營手段促使關鍵行為發(fā)生。

新用戶訪問首日是否能完成一次訂單體驗對于后續(xù)用戶的留存、復購都有重要影響。有數(shù)據(jù)顯示，首日完成訂單的用戶比未完成訂單用戶的留存高3倍。

在用戶交易購買的各環(huán)節(jié)進行埋點，通過易觀方舟的【漏斗分析】模型，分析各環(huán)節(jié)用戶流失情況，并通過改進產(chǎn)品及運營策略，促使用戶完成購買轉化的各個關鍵動作，通過更流暢的購物體驗，提高新用戶購買轉化率。

使用漏斗分析功能，設置購買轉化漏斗：

1.啟動app(篩選首日啟動用戶)

2.瀏覽商品詳情頁

3.加入購物車行為

4.提交購買訂單

5.支付訂單完成

03

push活動漏斗

有新活動了，我們要怎樣讓消費者知道呢？這時就需要 push 推送了，在用戶分群的基礎上，push 推送可根據(jù)用戶畫像將對用戶比較有吸引力的活動內(nèi)容推送到用戶面前。在 push 環(huán)節(jié)進行埋點設置，再通過【漏斗分析】功能，設置活動轉化漏斗，對 push 推送的效果及時反饋，提高推送精準度，進而提高訂單轉化率。

使用漏斗分析功能，設置活動轉化漏斗：

1.推送信息成功

2.推送信息

3.推送信息處理成功

4.瀏覽商品詳情

5.支付訂單完成

04

商品評價分析

各種 sku，哪些商品更受用戶喜愛，哪類商品的下單轉化率更高？通過一些對商品的評價指標，篩選目前品類中的類目、優(yōu)質(zhì)的商品等。用戶評價的內(nèi)容貢獻同時也是促成平臺流量轉化的重要因素，另一方面用戶評價也能影響更多潛客購買決策。通過在商品評價場景中設置數(shù)據(jù)分析埋點，使用易觀方舟的【事件分析】數(shù)據(jù)模型，能對商品評分進行排行，從而提高下單率。

使用事件分析建立相應指標評估：

1.不同類目商品，評價均分

2.商品評分排行

05

搜索分析

搜索是用戶直達購買商品的重要途徑，在用戶有購買意向時，了解用戶的常用搜索詞、用戶是否能搜索到結果對產(chǎn)品體驗都極其重要。此外，用戶注意力通常只會看到搜索欄中的前幾名，搜索排名越靠前才能越快搶占用戶的注意力。在搜索場景設置數(shù)據(jù)分析埋點，收集用戶檢索的關鍵詞，使用【事件分析】功能，對關鍵詞建立相應的評估指標，找到搜索熱詞，進而優(yōu)化商品介紹文案等。

使用事件分析建立相應指標評估：

1.搜索熱詞排行

2.推薦搜索使用率

3.搜索有結果的比率

06

優(yōu)惠券分析

雖說絕大多數(shù)人都喜歡撿便宜，同時優(yōu)惠券又是增強用戶粘性、提升用戶轉化的重要手段。哪一種優(yōu)惠券是目前平臺的有效手段，我們可以使用優(yōu)惠券評估的方式進行分析。

在用戶領取和使用優(yōu)惠券的場景中設置埋點，通過易觀方舟【事件分析】數(shù)據(jù)模型，對人群的優(yōu)惠券使用率進行評估，找到優(yōu)惠券高度依賴用戶，進行專門的優(yōu)惠券營銷。

使用事件分析建立相應指標評估：

1.優(yōu)惠券的領取次數(shù)/人數(shù)

2.優(yōu)惠券使用率

3.不同類型優(yōu)惠券使用率

4.不同類型優(yōu)惠券帶來訂單總額

當然，電商領域的精細化運營極其復雜，除了上文提到的6大數(shù)據(jù)分析場景之外，在運營渠道選擇、用戶使用場景、商品選品等方面，還有更細維度的產(chǎn)品運營和數(shù)據(jù)優(yōu)化指標。易觀方舟擁有12種專業(yè)數(shù)據(jù)分析模型、9種智能運營觸達通道，提供多維度數(shù)據(jù)分析方法，滿足電商智能用戶運營多場景需要。

相對于其他行業(yè)來說，電商行業(yè)的數(shù)字化其實已經(jīng)走在了前面，應該說是在邁向智能化、精細化的路上不斷深入。但與此同時，我們又不得不正視，數(shù)字化之路“道阻且長”，電商領域的競爭也水漲船高，進入了“階段”，企業(yè)現(xiàn)在更多考慮的是如何提升產(chǎn)品體驗、如何留住更多用戶、如何增強用戶復購、提升企業(yè)營收，希望以下案例對你有所啟發(fā)。

這個問題還有疑問的話，可以加幕.思.城火星老師免費咨詢，微.信號是為: msc496。

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