易观方舟 于 2019-07-02 15:16:44 发布
本文探讨了电商数据分析中的指标体系搭建，强调了数据驱动在用户增长和产品优化中的重要性。通过制定核心目标，如UV、PV、DAU、MAU，将数据分析分为定制数据、指标还原和数据分析三步。重点关注CXO、运营和市场角色的需求，提出从业务出发设定指标，例如订单流转化率，并提供电商订单流的示例，包括商品详情页到购物车、购物车到提交订单等转化率，以降低流失率，提升转化效率。 指标是量化衡量标准、衡量目标的单位或方法，例如对电商数据分析来说，最常见的指标就是UV和PV，而针对APP来说，最常见的就是DAU，MAU。
有了指标也就知道应该从哪些角度入手开始数据分析，数据驱动已经是我们在做用户增长和产品优化的核心指导方向，我们会把数据驱动从定制数据到使用数据分成三步：
1、根据核心目标制定数据分析指标
2、指标还原到埋点方案
3、围绕核心目标开始数据分析
最关键的步骤就是如何制定指标，指标是与业务关联最近的，也是最灵活的一个步骤，因为不同的业务指标完全不同，在电商数据分析中，业务的指标跟交易有关，软件业务的指标会跟注册有关，虽然都会归结于范交易，但是在指标体系搭建上还是略有不同，我们总结了一些可快速上手的行业通用指标，给你在开始进行网站或APP分析前一些指标体系的建议。
在指标搭建前，先说说，你想看到什么数据？
电商网站（APP）应该关注的数据看板什么样？
从实际业务出发，举例CXO，市场，运营三个核心角色，每个角色需要看的内容不同
**CXO：**想了解业务数据，只能被动的等待下属的分析报告，需要更直观的方式，掌握真实数据，及时获得洞察。
**运营：**做了大量的运营活动，无法分析效果如何，现有渠道提供的分析能力不足以支撑精细化运营，缺少体系化的数据支持。
**市场：**花出去的预算，就像泼出去的水，如何衡量效果？如何进行广告跟踪提高ROI？
