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實戰:電子商務網站基本運營思路

網站管理員 - 瀏覽: 2018-07-08

一、網站運營概述

 

本章所的網站運營更偏重站內營銷,也就是留客的工作。

 

網站運營是網絡營銷的一個組成部分,前期的站外營銷、推廣、網絡宣傳都是為了讓用登陸網站,那么怎么把用戶留住,并最終形成訂單是網站運營需要做的工作。

 

網站運營與用戶溝通是一種比較特殊的方式,它可以通過頁面展示、服務展示、商品推薦、促銷活動等行為構建起綜合的營銷環境,以客戶需求為導向的內容設置,充分的與用戶溝通的過程達成營銷之目的,最終形成訂單。

 

二、基本崗位設置與職能

 

網站運營

 

崗位職責:

 

1.分析把握用戶、客戶的需求,根據需求調整網站各級欄目建設,以提高用戶使用感受,開發潛在目標市場和用戶群體;

2. 不斷完善網站功能和版面,提高用戶體驗度和滿意度;

3. 參與公司后臺業務系統的需求分析,策劃和建設;

4.制定運營戰略發展和業務計劃,協調各部門的工作。

 

商品編輯

 

崗位職責:

 

1、負責網站商品及相關內容的錄入與維護,工作內容包含協助拍攝陳列、圖片后期處理、商品資料信息錄入、價格調整、商品上架下架等日常事務;

2、協同網站設計部門不斷優化網站類別架構、導航、推薦、及其他前后臺功能;

3、協同市場部門進行網站促銷活動的策劃及執行,以及相關的內外部評論的管理;

 

活動策劃

 

崗位職責:

 

1、完成市場活動的策劃及文案;

2、監督和協調市場推廣活動的執行;

3、負責與合作伙伴之間的溝通、組織、協調、執行;

 

數據分析

 

崗位職責:

 

1、負責平臺日常運營數據的整理、統計、分析和管理;

2、對網站會員信息、消費行為規律進行分析;

3、通過數據分析發現影響網站經營的問題,并向經營部門提供發展建議;

4、對市場活動、營銷推廣、市場調查進行數據追蹤和評估,為經營活動決策提供數據支持。

 

三、網站運營工作分析模型

 

網站的運營工作主要是以數據為指導思想,來發現問題,解決問題,逐步使我們的運營工作穩健的上一個又一個臺階。

 

以下為運營工作的一個基礎模型:

 

第一項:日常性數據(基礎)

 

1. 流量相關數據:

1.1 IP

1.2 PV

1.3 在線時間

1.4 跳出率

1.5 新用戶比例

 

2. 訂單相關數據:

2.1 總訂單

2.2 有效訂單

2.3 訂單有效率

2.4 總銷售額

2.5 客單價

2.6 毛利潤

2.7 毛利率

 

3. 轉化率相關數據:

3.1 下單轉化率

3.2付款轉化率。

 

簡要說明:

 

因為我們已經實現基礎的WEB版數據分析系統(有些公司用進銷存軟件),所以常規性的銷售額、利潤、利潤率,都是可以通過系統實現的。

 

直接與商城后臺對接,庫存管理都已經做進去了,分析數據時候,后臺的原始數據都有,設定好各項公式,想要的結果都出來了,這樣實現比用軟件效率更好,且可以根據各自的需求靈活開發。

 

由于會出現用戶今日下單,明日付款,所以訂單有效率、銷售額、轉化率、客單價會動態變化,靠EXCEL基本是做不來,所以靈活對接系統非常重要,如果沒有,也可以參考這方面的需求去開發。

 

第二項:每周數據分析(核心)

 

用戶下單和付款不一定會在同一天完成,但一周的數據相對是精準的,所以我們把每周數據作為比對的參考對象,主要的用途在于,比對上周與上上周數據間的差別,運營做了某方面的工作,產品做出了某種調整,相對應的數據也會有一定的變化,如果沒有提高,說明方法有問題或者本身的問題并在與此。

 

1、網站數據

 

IP、PV、平均瀏覽頁數、在線時間、跳出率、回訪者比率、訪問深度比率、訪問時間比率。這是最基本的,每項數據提高都不容易,這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節,不斷去完善購物體驗。

 

1.1跳出率:跳出率高絕不是好事,但跳出的問題在哪里才是關鍵。我的經驗,在一些推廣活動或投放大媒體廣告時,跳出率都會很高,跳出率高可能意味著人群不精準,或者廣告訴求與訪問內容有巨大的差別,或者本身的訪問頁面有問題。常規性的跳出率應關注在登錄、注冊、訂單流程1-3步、用戶中心等基礎頁面,如果跳出率高于20%,就有不少的問題,也根據跳出率來改進購物流程和用戶體驗。

 

1.2 回訪者比 = 一周內2次回訪者/總來訪者,意味著網站吸引力,以及會員忠誠度,如果在流量穩定的情況下,此數據相對高一些會比較高,太高則說明新用戶開發的太少,太低則說明用戶的忠誠度太差,復購率也不會高。

 

1.3 訪問深度比率 = 訪問超過11頁的用戶/總的訪問數,訪問時間比率 = 訪問時間在10分鐘以上的用戶數/總用戶數,這兩項指標代表網站內容吸引力,數據比率越高越好。

 

2.運營數據

 

總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率、下單轉化率、付款轉化率、退貨率;

 

每日數據匯總,每周的數據一定是穩定的,主要比對于上上周的數據,重點指導運營內部的工作,如產品引導、定價策略、促銷策略、包郵策略等。

 

2.1 比對數據,為什么訂單數減少了?但銷售額增加了?這是否是好事?

2.2 對比數據,為什么客單價提高了?但利潤率降低了?這是否是好事?

2.3 對比數據,能否做到:銷售額增長,利潤率提高,訂單數增加?這不是不可能。

 

所有的問題,在運營數據中都能夠找到答案。

 

第三項:用戶分析

 

會員分析數據:新會員注冊、新會員購物比率、會員總數、所有會員購物比率;

 

概括性分析會員購物狀態,重點在于本周新增了多少會員,新增會員購物比率是否高于總體水平。如果你的注冊會員購物比率很高,那引導新會員注冊不失為提高銷售額的好方法。

 

1.會員復購率:1次購物比例、2次購物比例、3次購物比例、4次購物比例、5次購物比例、6次購物比例;

 

2.轉化率是體現的是B2C的購物流程、用戶體驗是否有好,可以叫外功,復購率則體現B2C整體的競爭力,絕對是內功,這包括知名度、口碑、客戶服務、包裝、發貨單等每個細節,好的B2C復購率能做到90%,沒有復購率的B2C絕對沒有任何前途,所以這也能夠理解為什么很多B2C愿意花大錢去投門戶廣告,為了就是獲取用戶的第一次購買,從而獲得長期的重復購買。但某些B2C購物體驗做的不好,花大錢砸廣告,這純屬燒錢行為。

 

運營的核心工作,一方面是做外功,提高轉化率,獲取消費者第一次購買行為,另外一方面就是做內功,提高復購率,B2C根本也就在重復購買。

 

第四項:流量來源分析

 

流量來源分析最重要的意義是:

 

1.監控各渠道轉化率,這是運營的核心工作,針對不同的渠道做有效的營銷,IP代表著力度,轉化率代表著效果;

2.發掘有效媒體,轉化率的數據讓我們很清晰的了解什么樣的渠道轉化效果好,那么以此類推,同樣的營銷方式,用在同類的渠道上,效果差不到哪去,BD或廣告就可以去開發同類的合作渠道,復制成功經驗。

 

流量分析是為運營和推廣部門指導方向的,除了關注轉化率,還有像瀏覽頁數、在線時間,都是評估渠道價值的指標。

 

第五項:內容分析

 

主要的兩項指標:退出率和熱點內容

 

1.退出率是個好醫生,很適合給B2C檢查身體,哪里的退出率高,基本會說明有些問題,重點關注登錄、注冊、購物車、用戶中心,這些是最基礎的,但也是最關鍵的。一般列出TOP20退出率頁面,然后運營部會重點討論為什么,然后依次進行改進。

2.熱點內容這部分是用來指導運營工作的,消費者最關注什么,什么產品、分類、品牌點擊最高,這些數據在新的運營工作中做重點引導,推薦消費者最關注的品牌、促銷最關注的商品等等。

 

第六項:商品銷售分析

 

這部分是公司內部數據,根據每周、每月的銷售詳情,了解經營狀況,做出未來銷售趨勢的判斷,這部分數據模型還在規劃中,每家的情況都不同,所以這里就不做說明了。

(摘自 飛揚新銳 B2C網站運營核心數據分析模型 )

 

四、常用數據統計工具

 

1、 Google AnalyticsGoogle Analytics是著名互聯網公司Google為網站提供的數據統計服務??梢詫δ繕司W站進行訪問數據統計和分析,并提供多種參數供網站擁有者使用。

2、我要啦我要啦是一款面向網站站長提供免費的、功能完善的、人性化的網站流量統計分析服務的統計程序。

3、CNZZCNZZ是由國際著名風險投資商IDG投資的網絡技術服務公司,是中國互聯網目前最有影響力 CNZZ網站首頁的免費流量統計技術服務提供商,專注于為互聯網各類站點提供專業、權威、獨立的第三方數據統計分析。同時,CNZZ擁有全球領先的互聯網數據采集、統計和挖掘三大技術,專業從事互聯網數據監測、統計分析的技術研究、產品開發和應用。

4、雅虎統計雅虎統計是一套免費的網站流量統計分析系統。致力于為所有個人站長、個人博主、所有網站管理者、第三方統計等用戶提供網站流量監控、統計、分析等專業服務。

5、量子統計量子統計前身為雅虎統計,自2007年7月11日Beta版發布以來,一直致力于為個人站長、個人博主、網站管理者、第三方統計等用戶提供網站流量監控、統計、分析等專業服務。2008年9月加入淘寶,于2009年3月正式更名為“量子統計”,成為阿里巴巴旗下一強大精準的網站統計產品。

關鍵詞: 實戰 思路 電子商務

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