B2C網站運營核心資料分析模型

又是一年年底，又到總結的時候。 B2C們該總結什麼？？ 利潤？？ 毛利？？ 成本？？ 空洞的文字一定會很蒼白，很業餘。 資料，用資料說話。

筆者根據B2C運營的的業務特點，建立了整體B2C運營體系的資料模型，技術部已經開始對接商城後臺，實施我們WEB版的資料分析後臺。

明年我們的運營部，將逐步實現運營資料化，以資料為指導思想，來發現問題，解決問題，逐步使我們的運營工作穩健的上一個又一個臺階。

第一項：日常性資料（基礎）

1.  流量相關資料：

1.1  IP

1.2  PV

1.3  線上時間

1.4  跳出率

1.5  新使用者比例

2.  訂單相關資料：

2.1  總訂單

2.2  有效訂單

2.3  訂單有效率

2.4  總銷售額

2.5  客單價

2.6  毛利潤

2.7  毛利率

3.  轉化率相關資料：

3.1  下單轉化率

3.2  付款轉化率。

簡要說明：

1.  因為我們已經實現基礎的WEB版資料分析系統（有些公司用進銷存軟體），所以常規性的銷售額、利潤、獲利率，都是可以通過系統實現的。

2.  因為直接與商城後臺對接，庫存管理都已經做進去了，分析資料時候，後臺的原始資料都有，設定好各項公式，想要的結果都出來了，這樣實現比用軟體效率更好，且可以根據各自的需求靈活開發。

3.  由於會出現使用者今日下單，明日付款，所以訂單有效率、銷售額、轉化率、客單價會動態變化，靠EXCEL基本是做不來，所以靈活對接系統非常重要，如果沒有，也可以參考這方面的需求去開發。

第二項：每週資料分析（核心）

用 戶下單和付款不一定會在同一天完成，但一周的資料相對是精准的，所以我們把每週資料作為比對的參考物件，主要的用途在於，比對上周與上上周資料間的差別， 運營做了某方面的工作，產品做出了某種調整，相對應的資料也會有一定的變化， 如果沒有提高，說明方法有問題或者本身的問題並在與此。

1.  網站使用率：IP、PV、平均流覽頁數、線上時間、跳出率、回訪者比率、訪問深度比率、存取時間比率。

這是最基本的，每項資料提高都不容易，這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節，不斷去完善購物體驗。 來說明下重要的資料指標：

1.1  跳 出率：跳出率高絕不是好事，但跳出的問題在哪裡才是關鍵。 我的經驗，在一些推廣活動或投放大媒體廣告時，跳出率都會很高，跳出率高可能意味著人群不精准， 或者廣告訴求與訪問內容有巨大的差別，或者本身的訪問頁面有問題。 常規性的跳出率我注于登錄、註冊、訂單流程1-3步、使用者中心等基礎頁面，如果跳出率高 于20%，我覺得就有不少的問題，也根據跳出率來改進購物流程和使用者體驗。

1.2  回訪者比率=一周內2次回訪者/總來訪者，意味著網站吸引力，以及會員忠誠度，如果在流量穩定的情況下，此資料相對高一些會比較高，太高則說明新使用者開發的太少，太低則說明使用者的忠誠度太差，複購率也不會高。

1.3  訪問深度比率=訪問超過11頁的使用者／總的訪問數，存取時間比率=存取時間在10分鐘以上的使用者數／總使用者數，這兩項指標代表網站內容吸引力，資料比率越高越好。

2.  運營資料：總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率、下單轉化率、付款轉化率、退貨率；

每日資料匯總，每週的資料一定是穩定的，主要比對於上上周的資料，重點指導運營內部的工作，如產品引導、定價策略、促銷策略、包郵策略等。

2.1  比對資料，為什麼訂單數減少了？ 但銷售額增加了？ 這是否是好事？

2.2  對比資料，為什麼客單價提高了？ 但獲利率降低了？ 這是否是好事？

2.3  對比資料，能否做到：銷售額增長，獲利率提高，訂單數增加？ 這不是不可能。

所有的問題，在運營資料中都能夠找到答案。

第三項：使用者分析

1.  會員分析：新會員註冊、新會員購物比率、會員總數、所有會員購物比率；

概括性分析會員購物狀態，重點在於本周新增了多少會員，新增會員購物比率是否高於總體水準。 如果你的註冊會員購物比率很高，那引導新會員註冊不失為提高銷售額的好方法。

1.1   會員複購率：1次購物比例、2次購物比例、3次購物比例、4次購物比例、5次購物比例、6次購物比例；

1.2   轉 化率是體現的是B2C的購物流程、使用者體驗是否有好，可以叫外功，複購率則體現B2C整體的競爭力，絕對是內功，這包括知名度、口碑、客戶服務、包裝、發 貨單等每個細節，好的B2C複購率能做到90%， 沒有複購率的B2C絕對沒有任何前途，所以這也能夠理解為什麼很多B2C願意花大錢去投門戶廣告，為了就 是獲取使用者的第一次購買，從而獲得長期的重複購買。 但某些B2C購物體驗做的不好，花大錢砸廣告，這純屬燒錢行為。

所以我覺得運營的核心工作，一方面是做外功，提高轉化率，獲取消費者第一次購買行為，另外一方面就是做內功，提高複購率，B2C根本也就在重複購買。 所以B2C是個綜合學科，做好每門功課真是不容易，不過也就是依靠每個細節，才奠定了B2C發展的基石。

中國的B2C是幸運的，因為中國的消費者很寬容，你欺騙我一次，我可能還會原諒你，說實話給消費者選擇的空間也並不是那麼多，但隨著新崛起B2C的成長，對服務的關注與投入，我相信未來的B2C會是個服務行業，而不是搬運工。

第四項：流量來源分析

我們用的是Google Analytics，統計的資料比較詳細，流量來源分析我覺得最重要的意義是：

1.  監控各管道轉化率，這是運營的核心工作，針對不同的管道做有效的行銷，IP代表著力度，轉化率代表著效果；

2.  發掘有效媒體，轉化率的資料讓我們很清晰的瞭解什麼樣的管道轉化效果好，那麼以此類推，同樣的行銷方式，用在同類的管道上，效果差不到哪去，BD或廣告就可以去開發同類的合作管道，複製成功經驗。

流量分析是為運營和推廣部門指導方向的，除了關注轉化率，還有像流覽頁數、線上時間，都是評估管道價值的指標。

第五項：內容分析

主要的兩項指標：退出率和熱點內容

1.  退 出率是個好醫生，很適合給B2C檢查身體，哪裡的退出率高，基本會說明有些問題，重點關注登錄、註冊、購物車、使用者中心，這些是最基礎的，但也是最關鍵 的。 一般我會列出TOP20退出率頁面，然後運營部會重點討論為什麼，然後依次進行改進，不過我們今年做的很粗曠，做得也不是很好，來年重點完善。

2.  熱點內容這部分是用來指導運營工作的，消費者最關注什麼，什麼產品、分類、品牌點擊最高，這些資料在新的運營工作中做重點引導，推薦消費者最關注的品牌、促銷最關注的商品等等。

第六項：商品銷售分析

這部分是內部資料，根據每週、每月的銷售詳情，瞭解經營狀況，做出未來銷售趨勢的判斷，這部分資料模型還在規劃中，每家的情況都不同，所以這裡就不做說明了。

來源：網路