（高职）单元一 数据监控ppt课件.ppt

单元一 数据监控电子商务数据分析概论电子商务数据分析概论模块六模块六 数据监控与报告撰写数据监控与报告撰写CONTENT目录目录单元一单元一 数据监控数据监控单元二单元二 数据分析报告撰写数据分析报告撰写能熟悉电子商务常用数据指标及其含义；熟悉数据监控的一般流程；了解数据监控报表制作的设计要素；了解报告的主要类型及各类型的特点；了解常见的描述性统计量的类型及指标含义。知识目标知识目标能力目标能力目标能够完成数据监控报表的制作及异常数据的鉴别与分析；能设计数据分析报告框架，并完成数据分析报告的撰写。学习目标学习目标思政目标思政目标具备良好的数据安全意识，以及较强的数据判断能力；具备较强的系统化思维和文字表达能力。知识导图知识导图引导案例引导案例C实习作为大学生实践创新训练平台，迫切需要贴合用户使用习惯对平台进行有效的营销计划，在此背景下，运营人员推出以“C实习小助手”为名的微信订阅号，以满足大学生对C实习的应用需求。“C实习小助手”开通一段时间之后，运营人员需要利用后台数据对公众号运营进行监控，其中对公众号粉丝主要来源的分析是明确目标用户的关键步骤。表6-1为“C实习小助手”公众号粉丝来源细分统计表，由表中可知用户的来源分析，主要分为公众号搜索、扫描二维码、图文页右上角菜单、图文页内公众号名称、名片分享、支付后关注、其他。由表6-1可以直观看出各来源的公众号粉丝数据分布（由冷色调渐变至暖色调表示数值由小变大）。引导案例引导案例时间公众号搜索扫描二维码图文页右上角菜单图文页内公众号名称名片分享其他2019/9/80570057019002019/9/9011400209005702019/9/10570190190247001902019/9/110570026603801902019/9/120570380323095002019/9/130570190361019002019/9/1419057002280002019/9/150190095001902019/9/160190190342001902019/9/1701900570002019/9/180019057019002019/9/1905700171019002019/9/201140570026603803802019/9/2120901520036100760表表6-1 6-1 “C实习小助手实习小助手”公众号粉丝来源细分公众号粉丝来源细分引导案例引导案例【案例思考】【案例思考】通过查看案例中表6-1的数据监控统计结果，请你进行适当的分析，回答下列问题：1.由上表可知，“C实习小助手”公众号的粉丝主要来源是哪个渠道？2.请对该来源的粉丝特点进行简单的分析，并对公众号如何吸粉提出简单的建议。单元一单元一 数据监控数据监控一、数据监控认知一、数据监控认知l数据监控是及时、有效反馈出数据异常的一种手段，通过对数据的监控去观察数据是否异常，进而分析数据，发现问题的苗头，然后将问题扼杀。制定监控目标明确监控的主要指标分析各指标的影响因素数据预警一、数据监控认知一、数据监控认知 数据监控的一般流程数据监控的一般流程一、数据监控认知一、数据监控认知制定监控目标制定监控目标首先要明确监控的数据对象是什么、目的是什么、要解决什么业务问题，然后整理分析框架和分析思路。常见的监控对象目标主要有行业、竞争对手、客户以及店铺日常运营等。如监控行业竞争，判断行业现状和竞争格局，预测行业发展走势和竞争对手未来战略，从而优化发展策略；通过监控客户的购买行为、消费偏好等数据，进而分析客户价值，完成客户分类；通过对销售数据、推广数据、客服绩效数据等运营类数据进行监控，实时掌握企业的运营情况，帮助企业及时调整运营策略。一、数据监控认知一、数据监控认知根据数据监控的目标，拆分数据监控的指标体系，进而对该指标体系下的数据指标对应的数据进行监控。首先关注每个环节的基础数据指标，监控各业务环节的基础数据，如果数据超出了正常的浮动范围，就属于异常数据，通过异常数据可以快速定位哪个业务环节出了问题。明确监控的主要指标明确监控的主要指标一、数据监控认知一、数据监控认知以淘宝平台为例，商品详情页是店铺的主要流量入口，所以商品详情页中的浏览量、跳失率和收藏率都是关键数据，如果商品详情页的流量低，说明商品详情页点击率低，需要优化商品排名和主图；如果商品的流量不低，但是跳失率高，说明商品详情页中的图片、描述、价格、评价、销量等有问题，需要优化商品详情页；如果商品详情页的收藏率高，说明商品比较受买家欢迎，此时卖家就需要分析商品受欢迎却没有形成转化的原因。分析各指标的影响因素分析各指标的影响因素一、数据监控认知一、数据监控认知数据预警数据预警量级指标量级指标每个环节的数据指标，量级指标可以通过加工成为新的数据指标，如销售额和支付买家数都为量级指标，通过销售额除以支付买家数可以计算出客单价。转化指标转化指标每个环节的转化，通过监控转化指标可以快速定位出哪个环节出现了问题，如下单转化率下降幅度很大，说明在商品价格、商品评价、商品详情页、客服引导话术等引导客户下单环节中出现了问题。指标确定指标确定一、数据监控认知一、数据监控认知每个指标正常波动范围的确定数据类型数据类型正常波动范围设置方法正常波动范围设置方法同比数据与上周同一天同时段进行对比环比数据与前三天同一时段的平均值进行对比每个环节的转化与前N天每个环节的转化进行对比每个小时的增幅与前N天每个小时增幅进行对比指标正常波动范围的确定方法指标正常波动范围的确定方法一、数据监控认知一、数据监控认知触发条件的确定数据预警的触发条件的确定，通常是超出正常浮动范围就会发出预警。预警周期与频次的确定预警周期需要根据具体监控的数据指标进行调整，如在日常运营中对流量的预警周期通常是一天，频次半个小时一次或一个小时一次。一、数据监控认知一、数据监控认知预警方式通常情况下，当数据出现异常时，电商平台会通过站内消息的形式进行提醒，监控人员需及时查看，对异常情况进行评判，需要上报的可以通过即时通讯工具向相关人员上报。一、数据监控认知一、数据监控认知以大促期间的商品数据监控为例以大促期间的商品数据监控为例在大促期间，通过商品流量的数据监控分析，可以优化商品渠道流量效果，提升大促中商品流量和销售效果。在大促中，针对商品SKU加购数据反馈，可以对接大促中后期的发货安排，提前做好商品的打单发货、补货安排，提升店铺购物商品体验，避免商品端的库存缺失，导致销售额损失。一、数据监控认知一、数据监控认知商品实时数据监控在大促中，可以根据访问商品实时数据反馈，了解商品不同时段访客量、收藏量、加购人数及支付买家数；并可以通过支付买家数分时段的趋势变化了解转化效果，对增长比较快的商品进行补仓，将售罄的商品改为预售，从而对核心商品进行转化价值提升。一、数据监控认知一、数据监控认知商品流量数据监控数据反馈商品访问数据反馈，主要指标包括商品访客数、商品浏览量、商品收藏买家数、加购人数等；商品转化数据反馈，主要指标包括支付买家数、支付转化率、客单价等。生意参谋-商品流量数据监控一、数据监控认知一、数据监控认知大促中商品流量数据监控表大促中商品流量数据监控表大促中时间段商品访问数据反馈商品转化数据反馈商品访客数商品浏览量商品收藏买家数加购人数支付买家数支付金额支付转化率客单价时间段1流量反馈时间段2流量反馈时间段3流量反馈大促中商品流量数据监控表，通过数据监控优化商品流量渠道效果，围绕销量靠前的商品去优化大促期间的预算规划，并对流量渠道获取方式进行调整，帮助店铺带来流量和转化的提升。一、数据监控认知一、数据监控认知商品数据监控结果的应用场景针对大促前或大促中的收藏加购反馈效果进行分析，可以调整商品大促的投放方案，基于加购高的商品，补充流量渠道投放预算，提高商品效果。大促期间商品数据监控报表大促期间商品数据监控报表时间商品名称商品访客数商品加购件数收藏人数支付转化率支付件数SKU信息新增加购件数支付件数11.1连衣裙20000200018005%1000黑色600300米色900450粉色500250 11.11对于大促前和大促中的访客、加购、收藏数据进行监控，去判断商品各SKU需要补货的件数，并及时反馈大促商品库存预警，进而及时进行商品补仓。面向目标用户面向目标用户决策层：简洁明了、精简过程操作，突出显示结果管理层：重点突出，分析深入执行层：解决具体问题，注重实用性目标明确目标明确要考虑制作该报表主要起到什么作用，能让用户了解哪些信息，发现哪些问题，目前的指标选择是否合理重点突出重点突出通过表格或者图形向用户传达的信息一定要明了能够让陌生的用户很快的了解报表中有价值的信息业务划分为主，业务划分为主，指标划分为辅指标划分为辅以业务为主，这样更容易满足用户的需求，以指标划分为辅能够使指标归类更加明确，特别是权限控制更加合理二、数据监控报表制作二、数据监控报表制作报表的设计要点报表的设计要点二、数据监控报表制作二、数据监控报表制作报表主题报表的报表的组成要素组成要素报表主题一定清晰的对应着某个分析的目标，代表了用户期望从这个报表中获取到的信息，比如对客户价值进行分析，通常是基于客户的消费情况，描述该客户的价值状况，从而为客户细分、客户关系的维护、企业决策提供数据支撑。报表指标有了报表主题后，需要选择用哪些指标来支撑该主题的分析，例如分析客户价值，可以采用RFM分析模型，通过一个客户的最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）三项关键指标来进行分析。分析维度从分析维度来讲，通常就是时间维度、空间维度，不同的维度支撑起我们对趋势、发展分布、地域之间差异进行对比分析，进而找出存在的问题点。除开时间和空间维度，更细化的产品维度、服务类别维度等。专项数据监控报表旨在单独对某个维度的数据进行监控，为电子商务日常运营提供决策建议，专项数据监控报表的制作将围绕市场、运营、产品这三个维度展开。专项数据监控报表制作专项数据监控报表制作需要围绕电子商务日常数据监控需求展开，明确需要达成的分析目标，如网店运营分析、销售分析、用户分析、竞品分析、员工绩效分析等，然后根据目标选择监控的数据指标搭建报表框架、采集数据，并通过初步分析与美化形成日、周、月报表。日常数据监控报表制作日常数据监控报表制作二、数据监控报表制作二、数据监控报表制作监控报表制作监控报表制作二、数据监控报表制作二、数据监控报表制作报表监控报表监控报表管理的监控报表管理的监控报表使用情况的监控报表使用情况的监控通过对报表的管理监控可以第一时间发现报表在运行过程中出现的问题，并且及时跟进解决，保证报表使用者的友好体验。通过对报表使用情况监控可以发现报表使用者应用和报表的目标预期是否存在较大的差别，更好地发现报表设计的不足，及时地对报表进行优化。电子商务运营过程中难免会遇到数据异常的情况，如遇到店铺流量突然下滑、转化率波动、销售额大幅度下降等等，需要运营人员结合数据报表对异常数据进行鉴别与分析，通过分析来明确造成数据异常波动的原因，建立日常的运营工作和数据波动之间的相关性以及贡献程度，从而找到促进数据增长的途径，改变数据结果。获取诊断的相关数据对比分析，找出差距制定优化对策一般流程一般流程三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析卖家可以通过实时监控市场以及行业TOP排行了解行业动态，通过同周期对比发现数据异常。通过行业TOP商家、商品、品牌排行实时监控，识别高潜力竞争对手，实时监控竞争动态，帮助店铺在竞争中了解对手情况。通过对行业客群、搜索客群、品牌客群、属性与产品分析等数据的监控，帮助店铺锁定热门人群特质及人群变化趋势，鉴别市场红蓝海。三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析行业异常数据鉴别与分析行业异常数据鉴别与分析生意参谋-市场监控异常商品鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析商品异常数据鉴别与分析商品异常数据鉴别与分析异常商品是指店铺所有终端，截至当日中有出现“支付转化率低”、“支付下跌”、“流量下跌”、“高跳出率”、“零支付”、“低库存”数据的商品。生意参谋-异常商品鉴别三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析6 6个提示指标分别的定义及出现异常后的优化建议如下：个提示指标分别的定义及出现异常后的优化建议如下：支付转化率低商品支付转化率低商品：支付转化率低于同类商品平均水平。建议：优化商品标题和描述，通过促销优惠提升买家下单转化。零支付商品零支付商品：90天内发布且最近7天内没有产生任何销量，此类商品不会进入搜索索引。建议：修改商品标题、属性等重新发布上架，加强关联商品，加强引流。高跳出率商品高跳出率商品：跳出率是指商品的浏览量中，没有进一步访问店铺其他页面的浏览量占比，高跳出率商品是指跳出率高于同类商品平均水平。建议：优化商品标题和描述，通过一定的营销方式引流，同时利用促销优惠提升买家下单转化。流量下跌商品流量下跌商品：最近7天浏览量较上一个周期7天下跌50%以上。建议：优化商品标题和描述，使用营销手段进行引流。支付下跌商品支付下跌商品：最近7天支付金额较上一个周期7天下跌30%以上。建议：优化商品标题和描述，加强引流，同时利用促销优惠提升买家下单转化。低库存商品低库存商品：最近7天，加购件数昨日库存量*80%的商品。建议：增加备货量，以便保证商品的正常售卖。商品品质问题鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析登录店铺后台的卖家中心，通过“宝贝管理-体检中心-TOP商品明细”可以查看商品TOP问题，如图6-13所示，可以按“问题程度（近30天）”、“商品销量（近30天）”、“商品销量增长率（近15天）”、“商品退货（近30天）”4个维度查看TOP10商品的品质问题详细情况，店铺运营人员应及时关注并调整问题商品，提升店铺商品品质和客户满意度。三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析登录店铺后台的卖家中心，通过“宝贝管理-品质中心-权益与建议”可以查看店铺品质体感问题，店铺品质体感问题是根据购买过店铺商品的消费者对商品品质的反馈，如图6-14所示，最近30天店铺内的主要品质问题是商品的新鲜度和物流引起的，分别占比为52.36%、36.84%，除此之外，还出现了商品缺斤少两、包装破损的情况，需要卖家定期关注品质体感问题并进行针对性优化。三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析运营异常数据鉴别与分析运营异常数据鉴别与分析店铺动态评分（DSR）是指客户对店铺“宝贝与描述相符”“卖家服务态度”、“物流服务的质量”这三项的评判打分。店铺应该做好预防工作，避免DSR评分出现异常：（1）主图、详情页不夸大宣传，不做实现不了的承诺；（2）客服态度至关重要，客服人员需要有专业知识、及时的响应速度以及良好的回复态度；（3）利用小赠品，让客户有意外惊喜；（4）物流速度是最不可控的，也是需要店铺重点维护的一个方面。店铺动态评分（DSR）下滑三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析店铺应该做好预防工作，避免DSR评分出现异常：（1）主图、详情页不夸大宣传，不做实现不了的承诺；（2）客服态度至关重要，客服人员需要有专业知识、及时的响应速度以及良好的回复态度；（3）利用小赠品，让客户有意外惊喜；（4）物流速度是最不可控的，也是需要店铺重点维护的一个方面。对物流数据进行监控可以看到异常的物流信息，进而可以制定应对策略。（1）实时物流订单流转追踪（2）设置物流异常预警（3）订单状态实时追踪（4）精准定位问题线路，给出优化策略（5）消费者体验问题挖掘，多维度分析归纳背后原因三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析物流数据异常通过浏览量、访客数、跳出率、平均访问页面数等指标，可以对店铺流量进行直观分析，当访客数、浏览量、支付转化率、客单价明显下降，或跳失率明显增高时都是异常数据的表现，在生意参谋“消息”列表中也会对数据异常进行实时反馈，需要运营人员对应分析，优化营销策略，还可以通过各流量来源的流量数据进行分析，发现优质流量渠道，进而对各流量渠道的投入预算进行调整。三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析流量数据异常三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析一般违规行为一般违规行为滥发信息、虚假交易、延迟发货、描述不符、违背承诺、竞拍不买、恶意评价、恶意骚扰、不当注册、未依法公开或更新营业执照信息等。严重违规行为严重违规行为发布违禁信息、侵犯知识产权、盗用他人账户、泄露他人信息、骗取他人财物等。店铺违规店铺违规扣分扣分三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析待您处理的违规小二处理中的违规违规记录店铺违规被查步骤店铺违规被查步骤可以撤销无法撤销三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析此处展示需要进行申诉、编辑、下架、删除或者其它操作的记录，当卖家处理或提交申诉后，平台会再次检查，检查通过则删掉违规，不通过则继续提示或者进入第下步。等待处理的违规如有需要补充凭证的情况，会回到待处理的违规中，让卖家及时补充；如果申诉通过，记录会自动清除；如申诉未通过，且无法再次申诉，违规就会出现在违规记录中。平台审核中的违规可以查看近两年直接判定且结果无法改变的违规记录、已经有处理结果的违规记录，以及全部申诉记录。等待处理的违规三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析为了实时监控店铺违规情况，店铺运营人员需要每天登录店铺后台的卖家中心，通过“宝贝管理-体检中心”查看店铺数据提示。如每项数据都显示为0，说明店铺非常健康，如有显示数字，即为违规的条数，要尽快处理。三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析运营人员通过“宝贝管理-体检中心-消息中心”也能直观查看到当天、本周、本月三个时间维度的预警消息与处罚消息，运营人员需要根据具体反馈内容及时作出处理。三、异常数据鉴别与分析三、异常数据鉴别与分析店铺在日常运营中应该尽量避免违规行为的发生，如平台提示违规，且违规不超过24小时，应及时处理。如果违规提示了，没有按要求删除或者申诉等处理，就会默认违规的存在，平台会按程序删除商品并扣分，将严重影响店铺的展现与流量。除了列举的异常数据类型，你还知道哪除了列举的异常数据类型，你还知道哪些异常数据类型，请举例说明。些异常数据类型，请举例说明。谢谢观看谢谢观看THANK 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