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分析:电商运营应该分析哪些用户行为?
发布时间:2018年02月26日 09:47:31

(电子商务研究中心讯)  做社交、电商、或者游戏,不能只统计一些功能,还需要分析的点,也好知道自己的用户群体有什么特征。

  做移动端的数据统计,不止要知道用户数、活跃、留存等这些基本的数据项,不止要分析做的好的地方,也要知道在哪优化,问题出在哪。

  所以聪明的运营人员更懂得数据驱动产品,不止是统计,还有精准化的行为分析,多维的数据模型,匹配全网的标签,垂直的行业顾问。

  而对电商来说更是很多用户的行为构成事件,通过事件的分析,可以知道用户的行为,从而增加订单率。什么是事件?

  Mob统计分析中采集数据的单位,用户在产品中的每一个操作行为都可以定义为一个事件,每一个事件会带有多种属性信息,根据这些多维的属性信息可进行复制的数据分析

  例如用户在一个电商网站购买一件商品可能会触发以下事件

  搜索商品

  访问商品详情页

  点击立即购买按钮

  访问订单确认页

  提交订单

  完成付款

  查看购买记录

  事件可以包含任意属性,每个属性的不同属性值记录着这个事件的真实行为场景

  例如访问商品详情页事件,则可能有如下几种属性

  为了方便客户集成,我们统计系统预设了如下一些触发环境属性字段,方便客户直接使用

  功能介绍?

  1)选择事件

  您可以添加多个事件进行对比分析,最多可同时分析10个事件

  属性:每个事件包含多个属性,可根据条件进行自定义筛选

  分组:可将事件自动分组为多个子事件,即如图,按“网络环境”进行分组,则可将事件自动分组为网络环境等于“2g”、“3g”、“4g”、“wifi”、“无网络“的子事件进行对比

  分组只能针对于枚举类的属性进行分组,我们会分析您上传的属性值,若不同的属性值个数小于100且为字符类型,系统会自动认定该属性为枚举类属性

  2)选择用户

  选择用户,可以选择任意一个已创建的用户群组,单独对该用户群组的用户进行事件分析

  选择用户组后,依旧可以选择用户属性筛选,对该群用户进行简单的筛选

  分组:可见用户自动根据条件分为多个子用户组,如图,按“性别”进行分组,则可将用户自动分组为性别等于“男”、“女”的子用户组进行对比

  分组只能针对于枚举类的属性进行分组,我们会分析您上传的属性值,若不同的属性值个数小于100且为字符类型,系统会自动认定该属性为枚举类属性

  3)分析内容

  目前提供6种分析内容如下:

  独立用户数

  触发总次数

  触发用户占活跃用户额比例

  每人触发数

  属性的总和,需再选择一个数值型属性进行分析

  属性平均值,需再选择一个数值型属性进行分析

  以上只是列举了Mob统计分析在电商的例子,Mob统计分析还有用户行为流水、自定义数据画板、数据模型等多个功能。以便运营人精细化的运营。(来源:Mob开发者服务平台 编选:中国电子商务研究中心)

2018,是不平凡的一年,不仅诞生了我国首部《电子商务法》,也是我国电商诞生20年。作为电商行业的观察者与推动者,电子商务研究中心(微信ID:i100ec)特别推出“2018年度电子商务产业链系列盘点专题http://www.100ec.cn/zt/2018pandian/”,以第三方的立场和视角,回顾过去一年电商发生的大事件、创新模式、经典案例、动向趋势、政策法规、投融资、上市并购、破产倒闭等行业热点,涉及零售电商、大宗电商、跨境电商、农村电商、服务电商、共享经济、电商物流、金融科技等各细分领域,以此见证并为中国电商把脉。

【关键词】电商运营用户
股票名称/代码
$/总资产
$/营收
$/净利润
  • 阿里巴巴BABA.US
  • 1092亿
  • 385亿
  • 94.5亿
  • 京东JD.US
  • 282.6亿
  • 557.4亿
  • 7.7亿
  • 唯品会VIPS.US
  • 583.2亿
  • 112.2亿
  • 0.4亿
  • 宝尊电商BZUN.US
  • 4.60亿
  • 6.40亿
  • 0.3亿
  • 聚美优品JMEI.US
  • 7.60亿
  • 8.90亿
  • -0.06亿
  • 寺库SECO.US
  • 3.60亿
  • 5.80亿
  • 0.03亿