新媒体运营：如何通过数据分析提高ROI

2023-11-17 理论教育版权反馈

【摘要】：在用户价值数据中，第一个层面依然是基本数据，总用户数、平均客单价、新用户数、新用户获取成本、新用户客单价。为了达成高ROI，在活动运营的过程中，需要重点了解和分析的第一个维度是新增访问人数、新增注册人数、访问的总量。在漏斗扩大的同时，需要进一步关注该次活动带来的流量的转化效率，即下单量、客单价、复购订单等数据。

数据是现代营销的关键点，电商运营的一切核心是数据，了解数据、挖掘数据、分析并使用好数据是电商运营的最坚实的基础。在数据运营的过程中，主要需要考量流量数据、销售数据、用户价值数据、营销活动数据等四种类型的数据。在四个主要的数据运营过程中，我们需要遵循分析数据、对比数据、分解数据、总结数据的方法，达到最终的懂数据、用数据。

（一）电商运营的流量数据

常规的数据应该是一个漏斗模型，以天猫为例，从用户的访问开始，到用户的浏览，到用户加入购物车，到最终的购买和复购，用户是遵循数据的原理而层层衰减，因此，提升数据的开口量和数据的转化率是提升电商运营的关键方法。那么，在这一系列漏斗的过程中，流量的数据指标就变得非常重要。

流量是电商运营的前提，只有有流量，才代表有用户参与到电商行为中，流量越大，则该平台运营的价值越高。在流量数据的评估过程中，除了常规的日活跃用户数、周活跃用户数和月活跃用户数三个数据外，一般在流量类运营的指标上，会有两个根本性的数据。独立访客数（UV）是指独立访问的用户数，访问的人数越多则代表该电商平台或者电商页面的吸引力越高。人均页面访问数（PV）越高，则代表该电商平台或者电商页面的黏度越高，一个独立用户对该页面的访问次数越多。

在流量的数据研究中，从五个角度来评估UV和PV质量。

第一是新增用户数，如果新增用户数偏少，说明访问用户以老用户为主，那么电商运营的增长潜力有限；如果新增用户数偏大，而老用户偏少，说明用户无法积累，会影响用户的复购和黏度。第二是用户获取成本，每一个新增用户都是有成本的，特别是在广告拉动的过程中，只有有效地控制获客成本，才能把运营的整体效率和效能发挥到最大。第三是跳出率（Bounce Rate），为浏览单页即退出的次数/该页访问次数。在运营的过程中，如果跳出率太高，则说明要么选择推广的渠道出现失误，买来的流量质量出现问题，要么就是我们的着陆页的内容与用户的需求不匹配，大量的用户来到这个页面后迅速离开。第四是页面访问时长，是指单个页面被访问的时间。一般而言，页面访问时长太短，则说明该页面对用户没有吸引力，需要对落地页进行优化。第五是人均页面访问数，人均访问数涉及用户对该整体电商页面的黏度，人均访问页面太少，说明除了重点的落地页面以外，其他的入口不明显，或者用户对其他的页面没兴趣。提升用户人均访问页面数，能够增加用户购买更多产品的可能性。

（二）电商运营的销售数据

有了流量数据，接下来重点要看的就是销售数据，销售数据是整体围绕用户下单为核心的网站成交额（GMV）和销售金额，下单并生成订单号，便计算在GMV里面，但只有用户付款实际成交才计算入销售金额。

首先围绕GMV和销售金额的第一个层面的数据就是访问到下单的转化率、下单人数、下单笔数。这个层次的数据是最直接反映销售状况的数据，每一个数据都关系到整个销售状况的结果，非常重要。从下单人数和下单笔数之间的关系，能看到产品对用户的吸引黏度，平均客单价一方面和产品本身的定位相关，另一方面关系到整体促销的定位，关系到销售最终毛利率。而下单总金额是由前三个数据共同作用产生，要提高最终的下单总金额需要前面数据的共同作用，缺一不可。(www.chuimin.cn)

除了直接关系销售的四个数据以外，第二个层面的数据对销售结果起到分析的重要意义，并对销售情况有直接影响作用。这些数据就是加入购物车的次数、商品数，从而来看支付转化率。用户浏览商品后需要加入购物车，通过加入购物车的次数能看到我们的商品对消费者的吸引力是否足够。加入购物车以后，如果消费者不买单、不支付也是没有意义的，那么在运营的过程中，需要不断地激活用户，促成用户最终下单。这几个数据的转化情况直接关系到最终的下单数，转化率越高，下单总数越高。

第三个层面的数据直接关系到最终的销售金额，就是退款订单数、退款金额以及退款率。不同产品的品类有不同的退款率，相对而言，服装品类的退款率是最高的。退款率的高低肯定直接关系到销售总额。另外，特别重要的是退款意味着用户不满意，不满意随时会带来差评，而几家大型的电商平台规则中，差评会带来极大的恶性结果。同时，消费者在电商购物的过程中，口碑也是重要的参考标准，口碑差则会影响后续其他新用户在平台对该商品的购买。如果一旦退款率增高或者超过常规水平，那么作为电商运营者来说，一定要极其重视，可能在客服环节、品控环节、物流仓储环节暴露了极大的问题，该问题如果不解决可能对电商整体运营带来不可预估的后果。

（三）电商运营的用户价值数据

用户是一切互联网行为的核心，更是电商运营和发展的核心，只有拥有用户，才能有电商的发展。因此，了解和掌握用户价值数据，能给电商运营带来全面的价值和方法。

在用户价值数据中，第一个层面依然是基本数据，总用户数、平均客单价、新用户数、新用户获取成本、新用户客单价。另外一个层面的数据就是消费频率、最近一次购买时间、重复购买率等跟随用户创造的电商价值的数据。

这两个层面的数据能够指导我们针对不同的用户人群采用不同的运营策略。我们需要根据用户的活跃度、购买力、用户登录频次及偏好等各个角度综合考量，合理地使用各种方法，达成更好的运营目标。

（四）电商运营的营销活动数据

电商运营离不开活动的营销和推广，在评估活动营销的过程中，最终都是以ROI（投资回报率）为最终的评估标准。在常规的计算过程中，ROI=（收入-成本）/成本。为了达成高ROI，在活动运营的过程中，需要重点了解和分析的第一个维度是新增访问人数、新增注册人数、访问的总量。在活动运营的过程中，最直接带来的就是流量的增加与新用户的提升，在整个电商漏斗模型下，活动的最直接目标就是把漏斗扩大，让更多人群和流量进入电商的环节。在漏斗扩大的同时，需要进一步关注该次活动带来的流量的转化效率，即下单量、客单价、复购订单等数据。一般情况下，活动带来的更多的是新用户的增加，新用户的转化效率没有老用户高，所以正常情况下，活动的ROI设定会略低于常规的用户主动登录自然流量的转化率。但如果控制不了转化率，导致最终转化情况差，只带来流量而没有带来增长就没有意义。或者是流量带来的增长效率太低，也无法达成较高ROI。所以需要我们在扩大漏斗的同时，把控住整体的转化，才能实现最终的高ROI。

新媒体运营：如何通过数据分析提高ROI

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