互联网的商业模式千变万化,但其盈利模式目前大抵可以分为以下三种:
向用户出售商品或服务,其中电商和o2o就属这种模式;
靠广告来进行盈利,典型的例如google、百度以及其他平台类互联网公司;
直接向用户收取费用,目前游戏公司大都属于这种模式。
不同收入模式也有着不同的数据指标,电商的业务最容易理解,无非流量、订单、客单价这些,都有所耳闻,且涵盖营运、销售、行销、门店等等,下面诸葛君主要为大家介绍电商模式的流量数据分析。电商公司和o2o类公司主要是通过这种模式来盈利,公司的收入是由一个个订单堆积出来,其收入状况可通过订单状况得以体现。订单是由用户购买了相关的商品或服务产生,可以说用户和商品或服务为订单的两大基本元素,公司收入下降、增长、异常最终都可以追踪到用户与商品这两大元素上。公司收入、订单都是由用户消费所产生,用户的消费流程可以划分为以下四个阶段:引流、转化、消费、留存。我们所希望的理想情况就是大量的用户进来并且产生消费,并且持续的产生消费。然而现实一般是和我们所希望的相差甚远的,我们能做的,就是对这些数据进行分析,根据数据情况进行策略调整,让现实与理想情况之间的距离越来越近。无论新老用户,我们都会关心两块内容,一个是引流(拉新),一个是转化,最终以数据的形式体现出来,就是流量与转化率。一个购物中心,建在荒郊野外,没人进来,装饰再奢华也没什么用。根据CNNIC统计,中国网民数量在2015年已达6.88亿,增速稳定,依然维持在5.7%。京东平台2015年第四季度的1.319亿相比2014年第四季度的8280万,流量同比增长率高达59%。
这些数字在告诉我们,资源是稀缺的,但是却永远都有增长空间的,我们需要精打细算,实现对每种渠道每种类型的流量来源的最大价值利用。
通过对流量的分析,保证流量的稳定性,并通过调整,尝试提高流量。观察流量规律,便于活动安排、服务调整
发现流量异常,分析异常原因并及时调整
观察流量结构,分析其合理性,并作出调整
追踪流量情况,衡量活动或者调整效果
我们先了解关于流量的一些基本数据指标:访客数(uv)、流览量(pv)、访问次数(visits)是常用的衡量流量多少的数据指标;平均访问深度(流览量/访问次数)、平均停留时间(总停留时间/总流览量)、跳出率(跳出次数/访问次数)是用来衡量流量品质优劣的指标。很多方法都可以完成上述的目标,将数据进行可视化展示,以一个合理的角度观察数据,会使得数据展现会更加清晰,降低发现问题的难度。一天当中,访问集中在9点到11点和14点到17点这段工作时间,一年中则在春节前后的访问量比较大,每周中也是访问集中在工作日。一般来说,流量都是以每天中的时段、季节、节假日、星期这样的规律来分布的。所以可以将以上统一放到同一页面中进行观测,可以全面的理解应用的访问规律。并且通过对渠道、用户属性的选择,可以观测具体的渠道、用户属性的访问规律。分析出流量的规律,对活动效果、业务调整具有重大影响。例如:a公司想开展为期两天每天两小时的消费满200减50并赠送肥皂的活动,那么活动开始时间最好是选在周三、周四,时间在上午的9、10点钟。这样才能在一定的时间内被大部分用户所知道,毕竟活动的广告时间成本都是钱。另外可以根据不同时期访问量的密集程度,调整公司的业务布局,进行合理的成本控制等。流量按周的规律分布,工作日的流量较高,周末的流量比较低,但是上图中6月10日和6月24日流量非常低,原因可能是对手购买了竞价排名、自己的seo做的不好等等。问题发现,还要根据实际情况进一步分析具体原因。一般来说,流量以周为单位,周期性分布的情况是比较多的,将视角拉长,一次性多看几个周的数据,便于发现问题,将一段时间内的数据与历史数据进行对比,也有助于问题的发现。怎样的占比才是合理的,在不同的场景下是不同的,但通常来说,付费流量占比不应过高,通用渠道占比应占据主导地位。对于各业务来说就更加不同,但是可以通过分析对比行业数据或者竞争对手的数据,来分析合理性,当然前提是可以获取到相关数据。通常渠道来源很多,自主访问、搜索引擎、淘宝付费、京东付费等等。有人会通过渠道流量占比来分析各渠道的品质,仅仅根据流量情况来衡量品质是不全面的,需要配合转化率和ROI一起。对流量的追踪,一般就是对流量的监控,观察活动前、活动中、活动后的变化情况,评估活动效果。一般来讲,活动期间流量会大幅提升,活动后有一定回落,是一个成功的活动。如果活动期间流量上升幅度不大,或者活动结束后流量大幅度跌落,甚至流量低于活动前的正常流量很多,都不能说是一个成功的活动。当然,若分析活动效果,需要追踪的不仅仅是流量,包括转化率、订单数、成交额、都需要进行追踪。除活动外,公司可能会常常调整渠道投入、页面布局、功能改进等等,每一项调整后,都对流量进行追踪观察,可以分析调整的效果。信息流、物流和资金流平台是电子商务的三个最为重要的平台,而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力,越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。
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