对品牌营销数据分析方法

① 如何对亚马逊竞品数据进行分析

竞品都投放了哪些关联流量？竞品都和哪些商品有关联？今天教大家一秒获取到商品的所有关联流量数据！简单实用。

1.进入数派跨境工具，点击左边菜单“关联流量”

快速查到竞品的关联流量和自己商品的关联流量，分析和优化listing。

② 如何做好电商数据分析

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

首先，你需要创造出用户对你品牌的认知，将他们带领到你的店铺门口。比如通过亿信ABI，能看到网站访问者的人口信息，比如年龄和性别。也有关于地理位置、兴趣、表现的数据。这些见解能帮助你做出用户画像。

2.依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。

当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。

3.店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。

4.提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

5.用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

6.用户推荐数据分析

对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友推荐，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

7.产品数据分析

(1)产品数据分分析

①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数;或浏览产品详情页后最终下单的人数。

这里还有一个数据很重要，即平均订单价值，是指顾客进行一次购买(一个或多个商品)的平均值。提高平均订单价值就会增加销售额，这是毋庸置疑的。平均订单价值还通常是代表收入增长速度最直接的指标之一，甚至比转化率优化更重要，我们在产品页面、购物车页面和结帐后页面中添加少量的相关内容就可能会产生重大影响。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

同样，这里主要注意一个数据，即客单价。“客单价”的提升主要靠商品单价和关联销售：首先在同样的流量下，尽可能把流量引导至“单价高”且“转化率高”的商品，并降低“单价低”且“转化率低”商品的流量，这样可以直接提高销售额和客单价;其次，优化宝贝介绍、营销活动、满赠规则、客服话术等，尽可能从顾客的需求出发吸引顾客买更多的宝贝，买得越多客单价越高。

(2)销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”(OMM)之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

该指标几乎反映了所有电商运营环节的效果——像市场营销、流量积累、商品优化、产品迭代等。只要我们的销售额实现逐月增加，就基本可以确定我们的策略是正确的。

需要注意的是，跟踪总销售额的过程中存在潜在陷阱，我们要确保销售额可持续地长期增加才是最重要的。如果只关注短期效果，可能会错误地认为策略正确，反而不利于整体业务。但通常情况下，当我们将总销售额(总收入)作为核心指标时，基本不会出错。

③ 数据分析方法有哪些

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

1、聚类分析(Cluster Analysis)

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。

3、相关分析(Correlation Analysis)

相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。

4、对应分析(Correspondence Analysis)

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，?，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

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