618大催复盘,如何通过远视数据挖掘“异常值”背后的故事?
浏览:46 时间:2024-6-2

大促暂时凉快一下

大促,总是很酷

继大促,之后,更令人不快的是

如何快速完成老板连环电话的“活动复工”

今年你卖出了多少亿

与去年相比发生了什么变化

主要渠道的投资回报率是否达到预期

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大促从早到晚都在接线员的耳边徘徊

如何在一天内完成

让老板震惊,让自己发光

大促复盘报告

我们必须掌握以下两点

01.以终为始,层层拆解

没有目标的活动规划是一条咸鱼。就大促而言,各部门都会以销售为核心目标来承担一定的KPI,比如新老客户转化率、客户单价、渠道转化率、推广效果等等。

因此,我们必须从最终目标出发,层层拆解。例如,在大促复盘,核心目标“销售额”可以细分为以下指标。

目标拆解不仅仅是细化各部门各负责人的目标完成情况,更是对大促的整个活动进行叙述和演绎,在这个过程中,我们可以挖掘数据中的一些因果关系,发现一些异常值。比如老客户付款的转化率低于推广前的平均水平。此时,我们必须跟踪是什么导致了这个结果,以及如何在下一个活动中避免它。

是不是活动的预期效果越好,对活动后期的恢复就越不重要?恰恰相反。数据的异常值不仅包含不好的结果,也有一些超出预期的好结果。我们也可以通过故事还原真相,找出哪些行动可以给我们带来更高的增长点。从而沉淀出一些方法论和分析模型,为下一步的活动策划做准备。

02.挖掘故事线背后的“异常数据”

在明确了重新上市分析的基本路径之后,大促复盘还需要回到电商运营的基本场景分析,比如用户、商品、流量、营销等等。

在明确了重新上市分析的基本路径之后,大促复盘还需要回到电商运营的基本场景分析,比如用户、商品、流量、营销等等。

每个分析场景都可以作为大促复盘,的重要报告内容,但这并不意味着它们应该作为分析任务依次单独报告。因为,某一个指标的增长或下降,不会仅仅是一个原因造成的,而一定是各部门或各场景合作的结果。因此,有必要对不同场景的数据进行整合,找出问题的原因,以便进一步改进。

接下来,我们将围绕“销量提升”的结果,探究故事线背后的数据以及各种场景的协调效率。

销售额=访客数量*访客付款转化率*客户单价

如果销售额的增加是由访客数量的增加引起的,访客数量可以进一步分为老客户和新客户。如果老客户贡献值较大,可以将老客户拆分成不同的营销渠道,哪个渠道的老客户数量较高,同比增长明显。

这里假设聚划算渠道老客户转化率最明显。在下一步中,我们可以更精细地分析这个通道。

聚划算的渠道分析可以细化为渠道商品曝光与展示、渠道用户访问、收购、支付与回购的转化率分析。同时,分析结果可以结合各环节的操作和推广动作,找出原因。

最终的结果可能是聚划算较大的渠道活动带来了买家数量的增加,也可能是圈选触达这个渠道的人口相对准确,数据可以证明。抓住营业额增加的结果,我们可以复制和优化在这个活动中带来增长的行动,并将其放入下一个活动的准备中。

大促和故事线需要什么样的能力才能恢复交易

故事可能从销量激增、转化率低或营销结果浪费开始。无论老板抛出什么问题,如何还原完整的故事线并追溯到最终原因,是对我们数据分析思维能力的极大考验。但是静态数据分析报告显然无法及时回应领导天马行空的问题。

冠源数据BI平台打破了传统静态报表和高代码研发的束缚。只要前期将流量、用户、渠道、商品的基础数据分析思路沉淀在模型中,就可以通过大促复盘打钻、联动等动态分析功能,跨路径、跨维度分析活动过程中的问题点、增长点

除了基于本次活动的场景指数分析,电商品牌还可以将每次活动的数据报表存入冠源平台。在大促复盘,通过时间筛选不同时间段和不同指标的完成情况,对任意两项活动的优劣进行更宏观的比较,从而不断优化活动策略。

实时动态的数据分析不仅可以及时响应领导突如其来的分析需求,还可以减少数据分析师面对临时活动的工作量。同时,也可以帮助整个公司在日常运营中培养数据思维,实现业务数字化和数据商业化。