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干貨|三個場景 玩轉銷售訂單分析 —— 在線教育篇

來自:數據觀 https://www.shujuguan.cn/?from=iyy[導語]:訂單數據,除了能告訴我們客戶是誰、在哪兒、買了多少之外,還能告訴我們什么?其實,簡單的數據下面,暗含著我們渴望的商機。本文將從三個不同的場景出發,探討訂單數據分析 的不同可能性。涉及到的知識包括數據分析 邏輯、拆分維度、RFM模型 等,最大化您的訂單數據價值。

干貨|三個場景 玩轉銷售訂單分析 —— 在線教育篇

來自:數據觀 https://www.shujuguan.cn/?from=iyy

[導語]:訂單數據,除了能告訴我們客戶是誰、在哪兒、買了多少之外,還能告訴我們什么?其實,簡單的數據下面,暗含著我們渴望的商機。本文將從三個不同的場景出發,探討訂單數據分析的不同可能性。涉及到的知識包括數據分析邏輯、拆分維度、RFM模型等,最大化您的訂單數據價值。

[文章目錄]:

1、在線教育:通過訂單數據,制定營銷策略
2、傳統行業:通過訂單數據,掃除負利潤分子
3、零售門店:通過訂單數據,挖掘價值差異

場景之:在線教育

在線教育是時下比較熱門的業務,但因為主要依托于第三方平臺,很難實現多角度、有深度的分析。今天給大家就分享一個案例,用自己從平臺下載的數據,嘗試全面分析。
(一)、數據收集層——按日收集,按月分析
由于線上數據可能會比較多,所以很多系統或平臺是按照月、或者按照自定義的時間段支持下載的。數據觀這里建議大家按天下載,雖然比較麻煩,但是可以獲取比較完整的數據。下載下來后就像我們看到的一樣,是表頭一致、內容按時間有所區分的數據。把它們上傳到數據觀里,通過ETL整合成一份完整的數據再進行分析。
干貨|三個場景 玩轉銷售訂單分析 —— 在線教育篇
(二)數據處理邏輯:按照交易流程查看實際轉化
現在讓我們用這份整合好的數據嘗試分析一下。這里的數據是某平臺在線教育的交易記錄。里面要求用戶實現“注冊→登錄→選擇產品→付費”這樣的交易流程。那么我們就可以按照這個流程來看一下實際付費轉化的情況。可以利用漏斗來查看轉化過程中是否有異常,也可以通過“注冊→登錄→選擇產品→付費”這個流程來設置KPI,直接查看數據——
干貨|三個場景 玩轉銷售訂單分析 —— 在線教育篇
5個KPI,分別統計注冊數量、付費數量、交易次數、交易金額、老客戶數量。需要注意的是,這里的“老客戶”如何定義,是需要根據您的產品具體定義出來,您制定出“老客戶”的標準后,就可以通過ETL從所有客戶中篩選出來了。
(三)、產品分析:不同產品不同營銷策略
下面我來講一下如何分析產品。畢竟產品的好壞決定著向后開發的營銷策略。
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首先,我們按照一級分類看產品占比,這里使用的是一個環圖,可以看出占比最高的課程是編程語言,其次為考試認證,再次為軟件研發,以此類推。面積越小,占比越少。知道了大類的占比之后我們就對自己的產品分布有了一個直觀的感受。
接下來,我們再看各個產品的實際繳費人數(也就是總付款人數)、續費人數(也就是2次以上重復消費的人數)、以及人均消費金額。通過分組柱圖,可以粗略看下產品之間的受眾差異。很顯然,編程語言的總付款人數與續費人數都拔得頭籌,而人均消費金額最多的課程則是大數據與人工智能。
那么我們就可以根據這個洞察,分別去制定向后的策略——
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(1)、單看人均消費金額,發現大家較關注科技前沿的學習,在大數據、人工智能、考試認證方面肯投資,向后可繼續加開類似的課程,滿足不同人群的需求;
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(2)、單看續費人數上的話,編程能力仍是大家需要鞏固和學習,可在此基礎上加大優惠力度,鼓勵更多人在該課程上重復購買;
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(3)、在整體繳費人數上,仍是編程受眾群體最高,同時結合剛才的續費人數結果,該課程可作為核心產品進行推廣。
綜上所述,通過分析,我們得出了用戶喜好與行為習慣,可以有的放矢地打造產品、在正確的時間釋放產品,以獲得更大收益。
下一期,數據觀將為您帶來干貨|三個場景 玩轉銷售訂單分析 —— 傳統行業篇,敬請期待!

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