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独立站网站数据分析(13)- 分析理论应用实践

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2022-12-30 18:30
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Ada的跨境笔记
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在前面的12篇文章中,我们讲到了数据分析的各种理论和方法,那么在面对工作中的实际问题时,我们要如何应用呢?从这篇文章开始,我们就会将前面的理论逐一代入到现实的实际问题中,今天的文章,我们先就如何应用做一个总述。

从理论到实践的过程,其实就是一个知识应用的过程,比如当我们想设计一张广告图片的时候,你可能会调用来自心理学、色彩学、营销学、逻辑学等这些基础学科的知识,有些人基础知识比较扎实,可以调用很多原理、方法去指导你的设计,从而让广告图片更具说服力。

同样的,在分析数据时,我们也会调用相应的知识去指导现实问题。

为了更好的去应用方法论,我在这里不得不对之前所讲的方法论做一个总结。

理论知识串联总结

在理论篇中,我提到了在数数据分析过程当中,前期的数据埋点和数据规划让我们知道分析也需要遵循一定的逻辑,所以提出了UJM和OSM模型,这个模型给我们划下了大致的思路框架。

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接着指标分级。公司级别指是老板最为关心的指标,也是受到管理层和执行层的双向理解和认同到执行决策级别的指标,比如订单量,订单金额;部门级别指标是指导部门工作的核心指标;而执行决策指标可能是数字也可能是事件。

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常用的分析模型如事件分析、漏斗分析、热图分析;但它只是一个分析的模型,往往会和分析主题结合使用,比如当你想分析流量渠道时,你可能会用到漏斗分析;当你想分析网站内容时,你可能会用到事件分析;当你想分析用户行为时,这三种模型你都可能会用到。

我个人习惯用结构图来记忆这些理论之间的逻辑关系,然后再实际应用时,再去调用这张逻辑图。如下图所示。

图片

在实际分析的过程中,你可能会发现左侧的理论、方法、工具有不完善的地方,那就补充修正左侧的知识点。

随时基础知识点不断的完善,你会发现一种有意思的情况。同一个问题,你在一个月前可能只能调用到3种模型来思考;但是3个月后,你有了新的思维和方法,再看待这个相同的问题时,你会得出不一样的结论和策略。

销售额怎么降低了

我们以常见问题“ 销售额怎么降低了”为例,去套用之前讲到理论和方法。

但是解决这个问题的第一步,是需要对问题进行分解。“销售额降低“是结果,但是“销售额”是受什么影响的呢?看下图右侧的公式

图片

如此一来,我们就能很容易的根据拆解出来的流量、转化率、客单价来分别定位问题,并找到解决方案。

这里要分析的流量主要是流量渠道分析,可以参考第10篇文章的内容,找到最影响销售下滑的渠道是哪一个。找到具体渠道后,再看来看该渠道流量下滑的原因,参考第9篇:如何分析网站流量

如果确定不是流量的问题,那么则从转化率和客单价这两个因素来看。

一个网站的转化率通常来说不会出现太大的波动。如果在流量渠道没有出现太大变动的情况下,依旧出现转化率下滑,那么大概率是网站本身出了问题。

这个问题可能是由技术导致的,比如支付通道出现异常;也可能是网站近期举办的活动导致的,这个时候,你就需要查看网站的流量日志(参考第9篇:如何分析网站流量

客单价也是一个不会怎么波动的指标,只会收到网站活动和政策的影响,所以对于这个因素,也只需要查看网站流量日志就可以了。

由于“销售额下降”是一个会经常被问到的问题,为了方便日后的分析工作,我们可以将这个问题做成一个逻辑树。

图片

很多时候,销售额的下滑是来源于流量渠道的下滑,所以你可以根据网站实际渠道情况来列出更为详细的分支原因,这样就可以形成网站流量下滑的快速自检指导文档了。

“销售额”通常是属于公司级别的指标,即使是这样的指标,我们也可以通过逻辑数的方式对目标进行层层分解,逐级下钻,最终定位到问题。但是记住,越是处于一级的指标,需要分解和下钻的层次就越多;越是上层的指标,越容易用下一层级的数据来解释。

我们既然可以对“销售额下降”这个问题去建立逻辑树,那么对于其他公司级指标:转化率怎么变低,新用户怎么变少,也可以采用相同的方式去分析。

但是对于更加具体的问题,比如,如何打造黄金落地页、如何分析网站运营活动,如何分析SEO的流量、如何分析邮件营销发送数据,为什么GA后台和Shopify后台有数据差异;这些问题的答案就不仅仅是用数据来回答了。

而这也对独立站运营人员的专业也提出了新的挑战,对色彩、逻辑、营销、客户心理等基础学科的学习。

这是独立站数据分析的第13篇文章,在之后的几篇文章中,我将继续列出一些数据分析中的实际问题来进行分解,将之前的理论和一些基础学科的知识理论应用起来。


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