销售类数据分析

商务数据分析的销售类数据分析。日常作业

销售类数据分析

• 一、认识客单价
  • 1.定义 :是每一个用户在一定时间内，平均购买商品的金额即平均交易金额。
  • 2.客单价与销售额关系
    • 公式: 客单价=支付成交金额/成交用户数 销售额=购买人数✘客单价
    • 结论: 在相同流量下，客单价越高，销售额越高
  • 3.影响客单价的五因素
    • ①宝贝类目广度与深度
    • ②店铺定位
    • ③客户购买能力
    • ④宝贝关联营销
    • ⑤店铺促销活动
• 二、利用爆款商品提高客单价
  • 1.爆款的定义
    • 羊群效应
  • 2.客户购买流程
  • 3.爆款具体表现: 高流量、高曝光量、高成交转化率
  • 4.爆款商品带来大量的流量，同时平均访问深度。和访客回头率也得到相映提升。 善用关联营销，提升潜在客单价
  • 5.深度优化与推广
    • （1）筛选类目转化率
      • 关键词 行业热搜 转化率降序排列 筛选热门关键词
    • （2）筛选热门关键词
      • ①对整理的热门关键词，按照搜索人气的降序进行排序
      • ②选中个热门关键词一整列，对热门关键词进行筛选，取消勾选明显和商品属性词关联不大的热门关键词。
• 三、利用网店优势提升客单价
  • 1.利用店铺优势
  • 2.网店的定位
    • （1）价格定位
    • （2）宝贝定位
      • 宝贝类目深度
  • 3.同类商品客单价的提升
    • （1） ✘件包邮
    • （2）第✘件✘折
    • （3）相关联关系
    • （4）互补关系
    • （5）关联营销
• 四、利润分析
  • 1. 利润与利润率的定义
  • 2.影响网店利润的因素
    • （1）商品成本
    • （2）推广成本
      • 推广深度 直通车和淘宝客相对比较低
    • （3）固定成本
• 四、挖掘客户购买能力
  • 1.客户价值
    • 会员划分
  • 2.回头客对网店的贡献
    • 提升客单价
      • 免费宣传
  • 3.客户关系的维护
    • 分析潜在客户特性
    • 成交量
    • 利润率