電子商務數據分析概論模塊五產品數據分析電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第1頁。CONTENT目錄單元一產品數據分析認知單元二產品行業數據分析單元三產品能力數據分析電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第2頁。知識導圖電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第3頁。熟悉產品數據分析的概念和內容；了解產品搜索指數和產品交易指數分析的維度；掌握產品搜索指數和產品交易指數分析的方法；掌握產品獲客能力和產品盈利能力分析的方法。知識目標能力目標能獨立完成產品搜索指數分析和產品交易指數分析；能獨立完成產品獲客能力分析和產品盈利能力分析；能使用生意參謀工具完成產品數據的分析。學習目標思政目標能夠在產品數據分析過程中堅持正確的道德觀；具備法律意識，遵守商家數據保密、知識產權等相關法律法規。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第4頁。引導案例2019年8月22日，拼多多發布了2019年第二季度財報。財報顯示，2019年上半年，拼多多快遞訂單量累計突破70億單，根據國家郵政局數據顯示，同期全國快遞單量累計277.6億單，占比已攀升至1/4，也就是說全國每四個包裹就有一個是拼多多寄出的。截至今年6月底，拼多多年活躍買家數達4.832億，而同期京東年活躍買家數為3.213億，阿里巴巴為6.74億，如圖5-15所示。圖5-15平臺活躍買家數電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第5頁。引導案例【案例思考】結合案例，思考并回答以下問題：（1）請思考拼多多的獲客模式。（2）試分析產品獲客能力都有哪些途徑？得益于拼多多的創新方式和幫忙砍價、精準匹配的互動購物模式，拼多多的用戶黏性數不斷增加。目前，拼多多的月活用戶比例創造了歷史新高，半年月活用戶增長9340萬，自618后，開始了新的用戶爆發周期，拼多多成為名副其實的“獲客王”。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第6頁。單元三產品能力數據分析電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第7頁。一、產品獲客能力分析產品獲客能力是電子商務經營活動的關鍵能力之一，如何付出最少的成本獲取最多的客戶，是提升產品獲客能力的核心目標。在電子商務環境下，流量為王。流量越大，獲客機會就越多。提升產品獲客能力通過升級個性化用戶體驗提升獲客能力；優化并拓展營銷渠道，確保產品接觸到更多潛在用戶；提升自身價值，打造產品亮點。產品獲客能力概述電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第8頁。一、產品獲客能力分析添加標題新客點擊量是針對首次訪問網站或者首次使用網站服務的客戶進行的點擊量統計，新客點擊量越大，說明該產品的獲客能力越強，新客戶運營效果越好。重復購買率簡稱復購率，是針對某時期內產生兩次及兩次以上購買行為的客戶進行的比例統計。產品獲客能力分析電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第9頁。一、產品獲客能力分析新客點擊量例新客點擊量/次本月上月A產品86459692B產品2042229828C產品2148417329某網站新客點擊量統計表經過以上對比分析，至少可以得出以下結論：（1）三款產品中A款產品的獲客能力較弱；（2）三款產品中B款產品帶來的新客點擊量較高，并且在持續上升，獲客能力最強；（3）C款產品帶來的新客點擊量盡管較于上月略有下降，但總數仍不容小覷，應及時分析原因，調整優化。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第10頁。一、產品獲客能力分析重復購買率按客戶數量計算復購率=一段時間內重復購買的客戶數量÷客戶總數量×100%例如：客戶總數為100人，其中50人重復購買（不考慮重復購買了幾次），復購率為50%。按交易次數計算復購率=一段時間內客戶重復交易的次數÷總交易次數×100%例如：共產生100筆訂單客戶總數為100人，其中20人重復購買，這20人中有5人重復購買1次（即：購買2次），有15人重復購買2次（即：購買3次），復購率=（5*1+15*2）/100，結果為35%。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第11頁。一、產品獲客能力分析重復購買率越大，客戶的忠誠度就越高，該產品的獲客能力就越強，反之則越低。一個產品沒有重復購買的企業是非常危險的，這意味著所有交易都是一錘子買賣，而所有的客戶都是新客戶，需要付出更多的獲客成本，同時也不利于實現企業經營效益的可持續性。復購率的重要性不言而喻，那么如何才能讓用戶產生持續的購買行為呢？電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第12頁。一、產品獲客能力分析提升產品競爭力一、需要保證產品質量，它是提高復購率的基石，使用戶對產品產生信任；二、可以不斷豐富產品類目，增加復購率并不局限于同一款產品的重復購買，也可以是基于品牌、平臺或者店鋪的，單一品類的產品特別是低頻次消費的產品，復購率較低，可以通過產品類目多元化來增加用戶選擇的空間，提升復購率。加強用戶體驗打造會員體系除去產品內容，產品附加值及用戶購物體驗可以幫助企業從眾多同類產品中脫穎而出。通過完善的售前、售中、售后服務，及簡單順暢的流程操作，可以大大提升用戶的購物體驗，幫助增加用戶粘性，培養用戶忠誠度。

打造會員體系，通過數據分析構建用戶畫像，實現分層管理和精細化營銷，一是為了喚醒沉睡用戶，二是為了刺激消費，增加購買頻次。常見的做法如會員等級體系、會員尊享活動、積分換購、會員成長體系等。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第13頁。二、產品盈利能力分析產品盈利能力是指產品為店鋪或企業獲取利潤的能力，研究的是利潤與收入和成本之間的比率關系。一般而言，利潤相對于收入和資源投入的比例越高，盈利能力越強；比率越低，盈利能力則越弱。產品盈利能力概述電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第14頁。二、產品盈利能力分析產品結構分析產品盈利能力分析SKU分析客單件分析毛利率分析電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第15頁。二、產品盈利能力分析產品結構分析

產品結構指一個企業或一個店鋪的產品中各類產品的比例關系，合理的產品結構必然是定位明確、比例適當、相互關聯并相互促進的，它是店鋪運營到一定階段，進入良性發展的基礎。分析產品結構，可以幫助企業及時理清經營思路、監控市場風向、合理安排庫存、打造產品競爭優勢、制定有針對性的推廣策略，從而有效提升產品銷量。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第16頁。二、產品盈利能力分析產品結構劃分產品定位作用特點形象產品展示企業實力，樹立品牌形象，提升消費者信心價位通常處于店內最高層次水平；辨識度高，有精心策劃包裝出獨特賣點；綜合展現店內最高水平。利潤產品豐富銷售搭配，提升利潤利潤空間大，主要以提升銷售利潤為主；或以人氣和常規產品為準進行搭配銷售。常規產品用于日常銷售，提供豐富選擇店內主要陳列產品，穩定投入一定的資源，與人氣產品組合推廣。人氣產品獲取更多自然流量，也稱爆款產品、引流產品聚焦資源投入，提升單品的人氣用于在搜索中獲得更多的展現機會，從而獲取更多的自然流量；通常價低質高，目標定位精準，曝光率、點擊率和銷售量都極高。體驗產品用于特定活動，吸引潛在新顧客，也稱活動產品拉低新顧客的初次購買門檻；或為特定活動準備限時限量限價的產品。產品結構劃分詳表電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第17頁。二、產品盈利能力分析產品結構比例側面上反應了產品的銷售比例，通常情況下，形象產品占10%左右，利潤產品占20%左右，常規產品占50%左右，人氣產品占15%左右，體驗產品占5%左右，如圖。產品結構及其比例也不是固定不變的，需要在運營過程中根據第三方市場變化、季節變化，或是引進新產品、現階段的運營目標難以實現時不斷調整定位。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第18頁。二、產品盈利能力分析構分析產品結方法切入點產品結構已預先定位完成并已投入運營，一段時間后采集其運營數據，然后通過分析發現異常，調整優化。將所有目標產品按常規產品上線銷售，一段時間后采集其運營數據，然后通過分析進行結構劃分電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第19頁。二、產品盈利能力分析某淘寶網店以月為統計周期，對店內產品的瀏覽量、人均停留時長、跳出率、支付轉化率和收藏量進行了采集。現通過Excel工具對相關指標進行分析，最終根據分析結果指導挑選一款最有潛質的產品作為人氣產品進行主推，分析步驟如下。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第20頁。二、產品盈利能力分析步驟1：人均停留時長篩選人均停留時長越長，說明頁面對用戶的吸引力越強，輸出的有用信息越多，訪客的轉化幾率也就越大。本例中選取人均停留時長大于60秒的數據為優質數據，利用Excel的“篩選”功能將符合條件的商品篩選出來。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第21頁。二、產品盈利能力分析步驟2：詳情頁跳出率篩選詳情頁跳出率越小越好，本例中選取詳情頁跳出率小于50%的數據為優質數據，利用Excel的“篩選”功能將符合條件的商品篩選出來電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第22頁。二、產品盈利能力分析步驟3：支付轉化率篩選支付轉化率越高越好，本例中選取支付轉化率大于1.5%的數據為優質數據，利用Excel的“篩選”功能將符合條件的商品篩選出來。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第23頁。二、產品盈利能力分析步驟4：收藏人數篩選收藏人數越多越好，商家可根據全店平均水平選擇優質數據范圍，本例中直接選取收藏人數大于平均水平的數據為優質數據，利用Excel的“篩選”功能將符合條件的商品篩選出來。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第24頁。二、產品盈利能力分析步驟5：瀏覽量排序對上述四個步驟篩選出來的數據用深色進行填充，然后清除篩選以顯示全部數據，如圖所示。將所有商品按瀏覽量的大小進行降序排序，結果如圖所示，但瀏覽量數據并不是越大越好，需要做綜合判斷。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第25頁。二、產品盈利能力分析步驟6：確定人氣產品

“嬰兒料理機多功能家用攪拌小型迷你絞肉榨汁研磨器”、“迷你小風扇靜音辦公室宿舍床上便攜式USB充電電扇”和“家用玻璃電熱水壺燒水壺自動斷電大容量”三款產品在瀏覽量、人均停留時長、跳出率、支付轉化率和收藏量這五個維度上都表現的比較好，適合打造人氣產品，但由于產品“迷你小風扇靜音辦公室宿舍床上便攜式USB充電電扇”有很強的季節性，因此需要再考慮選擇的時機。至此，仍有兩款產品備選，商家可根據自身實際情況，繼續選取其他指標進一步篩選，如產品的生命周期、毛利率等。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第26頁。二、產品盈利能力分析SKU分析

SKU即庫存進出計量的基本單元，可以是以件、盒、托盤等為單位。SKU現已被引申為產品統一編號的簡稱，針對電商而言，SKU指商品的銷售屬性集合，每款產品均對應有唯一的SKU，一款產品多色，則有多個SKU。SKU定價是否合理商品屬性是否符合用戶偏好SKU結構是否合理營銷是否有效訪客行為偏好分析銷售趨勢分析分析內容電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第27頁。二、產品盈利能力分析商品訪客數/人支付金額/元支付件數/件支付買家數/人加購件數/件加購人數/人收藏人數/人白色衛衣170728356417184673320401黑色衛衣212328832424223505447348紅色衛衣66865969777289169143黃色衛衣180829716437196557441384藍色衛衣49059168756205102102綠色衛衣25029924430885879某店鋪SKU銷售數據表SKU分析的維度眾多，分析方法也并不唯一，通常情況下，以收藏轉化率、加購轉化率、支付轉化率、支付金額為研究對象。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第28頁。二、產品盈利能力分析商品收藏轉化率加購轉化率支付轉化率白色衛衣23.49%18.75%10.78%黑色衛衣16.39%21.06%10.50%紅色衛衣21.41%25.30%11.53%黃色衛衣21.24%24.39%10.84%藍色衛衣20.82%20.82%11.43%綠色衛衣31.60%23.20%12.00%某店鋪SKU轉化率根據某店鋪SKU銷售數據表中的數據計算轉化率電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第29頁。二、產品盈利能力分析某店鋪產品SKU分析為了清晰地觀察支付金額與轉化率之間的關系，可以將某店鋪SKU轉化率表中的數據轉化為柱狀折線圖。（1）支付金額的高低與轉化率的高低并不完全同步；（2）收藏轉化率、加購轉化率及支付轉化率相對的趨勢比較統一；（3）爆款SKU：黃色衛衣、黑色衛衣、白色衛衣；（4）紅色衛衣、藍色衛衣及綠色衛衣的轉化率并不低，但支付金額卻非常少，主要原因在于其訪客數過低，可以考慮展示度不夠或者主圖有待優化。電子商務數據分析概論單元三-產品能力數據分析全文共36頁，當前為第30頁。二、產品盈利能力分析客單件分析

客單件是指統計時間內，每一位成交客戶平均每筆訂單購買產品的數量，即平均交易量，其計算公式是：客單件=交易總件數÷交易筆數網店的銷售額由客單價和客流量共同決定，而客單件則是影響客單價的重要指標。在流量相同的前提下，客單件越多，客單價越高，銷售額也就越高。提升客單件的主要途徑在于盡可能地喚起顧客的購買欲望，