很多第一次做電商運營的人都不知道要怎么做分析，我之前也做過互聯(lián)網(wǎng)運營，一開始無非就是看看PV、UV，分許分析流量就完事了，但是很快老板就會發(fā)現(xiàn)我的分析結(jié)果根本沒有任何價值，因為分析這些東西根本毛用都沒有！
但是我也很無奈，因為這些常規(guī)數(shù)據(jù)就綁定著我的KPI，要是不做的話，我就會被扣錢扣工資，運營分析還能怎么搞出花來？老板是為了公司盈利，我也要為了生活啊。
后來我才知道，不是分析方法和內(nèi)容不對，而是沒有關(guān)注到重點的數(shù)據(jù)。
頓悟的方法很簡單，去問一個專業(yè)的搞數(shù)據(jù)分析的就行了，我有幸就遇到了這么一位，簡直稱得上是掃地僧一樣的隱藏人物，幾句點撥就足夠我學習的了。
一、首先，要明白自己企業(yè)的商業(yè)模式既然題主問的是電商，那么就先說一下電商的盈利模式，很簡單：
客戶看中了你的產(chǎn)品或者服務(wù)，你把產(chǎn)品和服務(wù)賣給客戶，一個訂單完成！
電商公司和o2o類公司都是這種模式，公司的收入是由一個個訂單堆積出來，訂單是由用戶購買了相關(guān)的商品或服務(wù)產(chǎn)生，可以說用戶和商品或服務(wù)為訂單的兩大基本元素，公司收入下降、增長、異常最終都可以追蹤到用戶與商品這兩大元素上。這樣我們將公司收入相關(guān)數(shù)據(jù)拆解為三大模塊：用戶、商品或服務(wù)、訂單。作為運營人，我們最主要要關(guān)注的就是兩個字——用戶。
公司收入、訂單都是由用戶消費所產(chǎn)生，用戶的消費流程可以劃分為以下四個階段：引流、轉(zhuǎn)化、消費、存留。
當然我們希望最理想的情況就是吸引和轉(zhuǎn)化最多的用戶、讓他們買我們的產(chǎn)品，并且留住他們好讓他們一直買。然而現(xiàn)實是殘酷的，我們能做的，就是對這些數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)數(shù)據(jù)情況進行策略對調(diào)整，讓現(xiàn)實與理想情況之間的距離越來越近。
我們一般將用戶分為新用戶和老用戶，如下圖所示：
無論新老用戶，我們都會關(guān)心兩塊內(nèi)容，一個是引流（拉新），一個是轉(zhuǎn)化，最終以數(shù)據(jù)的形式體現(xiàn)出來，就是流量與轉(zhuǎn)化率。
二、引流一個購物中心，建在荒郊野外，沒人進來，裝飾再奢華也沒什么卵用。用戶是有限的，我們需要精打細算，實現(xiàn)對每種渠道每種類型的流量來源的最大價值利用。
分析目標：通過對流量的分析，保證流量的穩(wěn)定性，并通過調(diào)整，嘗試提高流量。
分析內(nèi)容：基本數(shù)據(jù)指標有訪客數(shù)(uv)、瀏覽量(pv)、訪問次數(shù)(visits)，是常用的衡量流量多少的數(shù)據(jù)指標；平均訪問深度(瀏覽量/訪問次數(shù))、平均停留時間(總停留時間/總瀏覽量)、跳失率(跳出次數(shù)/訪問次數(shù))是用來衡量流量質(zhì)量優(yōu)劣的指標。
分析角度：
1. 觀察流量規(guī)律，便于活動安排、服務(wù)調(diào)整
上面這個圖使用FineReport做的UV分析，可以發(fā)現(xiàn)以下規(guī)律：一天當中，訪問集中在9點到11點和14點到17點這段工作時間，一年中則在春節(jié)前后的訪問量比較大，每周中也是訪問集中在工作日。
一般來說，流量都是以每天中的時段、季節(jié)、節(jié)假日、星期這樣的規(guī)律來分布的。所以可以將以上幾面統(tǒng)一放到同一頁面中進行觀測，可以全面的了解應(yīng)用的訪問規(guī)律。并且通過對渠道、業(yè)務(wù)的選擇，可以觀測具體的渠道、業(yè)務(wù)的訪問規(guī)律。
2.發(fā)現(xiàn)流量異常，分析異常原因并及時調(diào)整
通過對上圖的觀察，可以發(fā)現(xiàn)異常現(xiàn)象：
3月21日到4月17日到流量圖中，工作日到流量一般都維持在2400左右，而觀察4月18日到5月15日到圖，發(fā)現(xiàn)流量從4月19日下滑開始，很少突破2000，也就是流量在近一個月有明顯下滑。原因可能是對手購買了競價排名、自己的seo做的不好等等。
一般來說，流量以周為單位，周期性分布的情況是比較多的，將視角拉長，一次性多看幾個周的數(shù)據(jù)，便于發(fā)現(xiàn)問題。將一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進行對比，也有助于問題的發(fā)現(xiàn)。
除上圖中對流量異常的簡單監(jiān)控外，可以對流量進行進一步分解，如下圖所示，通過圖表聯(lián)動，觀察具體渠道或者業(yè)務(wù)的流量情況，從而完成對問題的追蹤定位，例如通過進一步分析發(fā)現(xiàn)，4月中旬開始的流量下降主要出現(xiàn)在pc端，那么可以進一步縮小問題的范圍。
3. 觀察流量結(jié)構(gòu)，分析其合理性，并作出調(diào)整
流量結(jié)構(gòu)一般可分為渠道結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、地區(qū)結(jié)構(gòu)。通過查詢一段時間內(nèi)的各結(jié)構(gòu)占比，了解流量組成。
如上圖所示，在渠道中，pc占比相對過大，而app占比不高，app對于用戶具有更大的黏度，所以應(yīng)分析app占比過低原因，并想辦法提高app流量占比。下面的折線圖可以對各渠道的流量情況進行追蹤，分析占比不合理是短期內(nèi)出現(xiàn)的，還是長期存在的、輔助問題的分析。
4. 追蹤流量情況，衡量活動或者調(diào)整效果
對流量的追蹤，一般就是對流量的監(jiān)控，觀察活動前、活動中、活動后的變化情況，評估活動效果。一般來講，活動期間流量會大幅提升，活動后有一定回落，是一個成功的活動。如果活動期間流量上升幅度不大，或者活動結(jié)束后流量大幅度跌落，甚至流量低于活動前的正常流量很多，都不能說是一個成功的活動。
三、轉(zhuǎn)化在完成引流的工作后，下一步需要考慮的就是轉(zhuǎn)化了，一個嶄新的用戶一路走來到完成交易，中間需要經(jīng)歷：
瀏覽頁面（下載app）->注冊成為用戶->登陸->添加購物車->下單->付款->完成交易
每一環(huán)節(jié)中都會有用戶流失，提高各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，一直是互聯(lián)網(wǎng)公司運營的最核心的工作。轉(zhuǎn)化率的提升，意味著更低的成本，更高的利潤。
分析目標：了解各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化情況，分析其異常或不合理情況，進行調(diào)整，以提升各環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率。
分析角度：關(guān)于轉(zhuǎn)化率的各種名詞也特別多，有靜默轉(zhuǎn)化率、登陸轉(zhuǎn)化率、咨詢轉(zhuǎn)化率、付款轉(zhuǎn)化率等等，然而并不需要考慮這些詞，只要關(guān)注用戶從接觸應(yīng)用到成交中的幾個環(huán)節(jié)就好。
我們依然使用FineReport中圖表的形式來從各個角度對轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)進行展示分析。
1.觀察各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率，分析其合理性，針對轉(zhuǎn)化率異常環(huán)節(jié)進行調(diào)整
上圖所示，傳統(tǒng)漏斗圖只能顯示一條路徑的轉(zhuǎn)化率情況，稍加修改后，可實現(xiàn)對比功能，例如上圖所示的新老用戶的轉(zhuǎn)化率的對比。可以根據(jù)實際情況中在該圖中加入更多環(huán)節(jié)，例如注冊、收藏、開工、竣工等。
從上圖中，我們可以發(fā)現(xiàn)這樣一個問題，下單到付款中的轉(zhuǎn)化率過低，正常來說，用戶只要下單，付款的比例是比較大的。對于這個異常，我們來做下猜測：
又看了下其他家的商品或服務(wù)，發(fā)現(xiàn)了更好的，就取消了付款；付款前習慣性的問下相關(guān)的人進行確認，然后發(fā)現(xiàn)計劃有變，所以取消付款；到了付款的時候發(fā)現(xiàn)居然不支持支付寶，無奈取消付款；下單后被告知沒貨；頁面好卡，怒而棄之；余額不足總體上可以分為兩類：用戶本身原因，系統(tǒng)設(shè)計原因。上圖中這么出現(xiàn)付款率這么低的情況，基本上可以確定是系統(tǒng)原因。然而具體是哪塊的設(shè)計出了問題，可以進一步細化追蹤。
如上圖所示，點擊相應(yīng)階段，聯(lián)動出下面各渠道與各業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)化率明細，可以看出，各渠道的轉(zhuǎn)化率差別較大，其中pc端轉(zhuǎn)化率明顯偏低，而各業(yè)務(wù)之間的轉(zhuǎn)化率差別不大，基本可以確定，是pc端存在問題，導致轉(zhuǎn)化率偏低。
上圖中的付款轉(zhuǎn)化率低的太明顯，只要不瞎都能看出這轉(zhuǎn)化率出了問題，但是往往轉(zhuǎn)化率的問題并沒有這樣的明顯，那怎樣定位自己的轉(zhuǎn)化率是否合理，哪個階段的轉(zhuǎn)化率有提升空間呢？繼續(xù)看下面這張圖：
上圖是通過多角度對比來分析業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率的健康狀況，包括與自己同期對比、行業(yè)中與自己相似產(chǎn)品對比、行業(yè)中優(yōu)秀的產(chǎn)品對比。對比各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率的不同，產(chǎn)生數(shù)據(jù)上的沖擊，所有落后的節(jié)點，都是可以提升的空間。
2. 追蹤轉(zhuǎn)化率變化，用于異常定位和策略調(diào)整效果驗證
除流量外，轉(zhuǎn)化率也是需要追蹤的，將時間的維度拉開，分析各階段轉(zhuǎn)化率隨著時間的波動，也是很有看點的。
如上圖所示，在4月17日到21日中間，轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)下滑趨勢，通過渠道轉(zhuǎn)化率與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率兩個圖表的聯(lián)動，可以追蹤定位導致轉(zhuǎn)化率下滑的渠道或業(yè)務(wù)。常見的原因，公司運營部門投入了某個渠道進行推廣，新的渠道帶來了新的流量，而該渠道所引入的用戶質(zhì)量卻偏低，拉低了整體的轉(zhuǎn)化率。
3. 觀察各渠道轉(zhuǎn)化情況，定義渠道價值，并依此適當調(diào)整運營策略
氣泡圖在傳統(tǒng)圖表中信息量涵蓋相對是比較大的，上面這張圖x軸和y軸分別表示流量和轉(zhuǎn)化率，y軸可以根據(jù)分析內(nèi)容不同切換成點擊率、注冊率、架構(gòu)率、下單率等等，氣泡大小表示的為渠道ROI。從上圖中可以看出，在右上象限中的渠道價值是比較大的，再綜合考慮ROI，還可以看出渠道性價比情況。
4. 分析各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化周期，分析用戶習慣，為制定運營策略提供依據(jù)
這種場景通用性并不是很強，會和公司業(yè)務(wù)相關(guān)聯(lián)，有些業(yè)務(wù)的交易是分成多個階段來完成，這種情況可以對轉(zhuǎn)化周期進行分析。
上圖中可以看出，該業(yè)務(wù)的付款與成交一般在前四周完成，而第五周開始趨于穩(wěn)定。知道以上信息后，可針對第五周未付款或完成交易的用戶進行詢問，提高轉(zhuǎn)化率。另外可制定四周內(nèi)完成交易有獎勵等活動來縮短成交周期，因為圖中可以看出，絕大部分用戶四周時間足夠完成服務(wù)檢查、訂單確認等工作。
四、日活/存留互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的拉新成本現(xiàn)在都很高，要投入廣告、投入時間，這些都是成本。如果用戶還沒有產(chǎn)生什么價值就流失了，那一定是虧了。相反，拉過來的用戶，存留的時間越長，產(chǎn)生的價值也就越大，也才能彌補其他流失用戶所產(chǎn)生的損失。因此，提高用戶的存留時間，也是提高公司收入，為公司創(chuàng)造更多價值的重要一環(huán)。
分析目標：通過分析用戶的日活/存留，來幫助運營人員發(fā)現(xiàn)問題、監(jiān)控數(shù)據(jù)，為調(diào)整策略提供數(shù)據(jù)支持，達到提高日活/存留的效果。
分析角度：
1.日活監(jiān)控，觀察用戶活躍數(shù)據(jù)，分析日活健康度
活躍用戶一般可以分為以下三類：
有些公司可能不太關(guān)注回流(一定時間內(nèi)沒有登陸的用戶再次登陸)這部分用戶，我將它列出來，是認為了解回流用戶的日活情況在一些場合中是有價值的，例如活動期間、發(fā)優(yōu)惠券測試，是否會對流失用戶的回流產(chǎn)生了作用。
上圖中是用finereport做的堆積面積圖，其面積大小為各類型用戶數(shù)，堆積總高度為總活躍用戶數(shù)。對于日活數(shù)據(jù)來說，相對理想的情況是老用戶占比較高，為活躍用戶主力，并且呈現(xiàn)逐步上升的趨勢，代表產(chǎn)品對新用戶的粘性較好，總體拉新存留大于流失用戶。否則，要么是新用戶的存留率過低，要么是老用戶的流失率過高，都需要進行調(diào)整。
2.觀察存留規(guī)律，定位存留階段，輔助市場活動、市場策略定位等
存留規(guī)律分析應(yīng)該分開對待，一部分高頻小額訂單(例如外賣)這種互聯(lián)網(wǎng)公司，其分析模式類似于游戲、知乎、SasS平臺，會以日為單位來分析存留。
如上圖所示，這種用戶登錄頻率較高的應(yīng)用，可以通過上圖分成三個階段，過濾期、試探期、平穩(wěn)期。剛開始接觸一個應(yīng)用的用戶中，有大量的用戶是質(zhì)量不高的用戶，不可避免的要經(jīng)歷一個存留率大幅下降的階段，但這一階段周期一般較短(我認為這一階段可能更多的是應(yīng)用篩選用戶)。在這一階段過去之后，用戶會對應(yīng)用進行詳細的試探，是否讓自己滿意，這段期間也會有部分用戶流失。最后留下的就是相對穩(wěn)定的用戶了。
上圖可稱之為手槍圖，該圖可以看出用戶存留的整體情況，存留率有沒有越來越高，產(chǎn)品粘性是否做的夠好，通過上圖可以看出一定的問題來。但要像日存留那樣，找出用戶存留的三個階段是比較困難的，因為用戶是否存留下來更多的取決于消費體驗，并且消費體驗周期過長，很難判斷用戶是否會再次消費。
3.對比不同用戶、產(chǎn)品功能的存留情況，分析產(chǎn)品價值、輔助產(chǎn)品調(diào)整
如上圖所示，通過對比，發(fā)現(xiàn)使用了分享功能和收藏功能的用戶的存留率相對較高。得到這樣一個信息后，可以通過產(chǎn)品上的調(diào)整，來鼓勵用戶使用分享、收藏等功能，以此來提高用戶的存留率。
這種對比可以是多種形式的，將功能選擇換成用戶分類、用戶來源，可以從不同的角度來觀察問題。例如，如果發(fā)現(xiàn)男性用戶的存留率比女性用戶低，那么一是可以提醒反思造成這種情況的原因是什么，或者是可以調(diào)整產(chǎn)品推廣渠道，以吸引女用戶主。
存留率是互聯(lián)網(wǎng)公司非常關(guān)注的指標之一，而很多公司會對存留率進行非常深入的挖掘。上文提供幾種存留率常用的展現(xiàn)形式，為分析存留率提供一定的參考。
