电商行业数据分析埋点，6大场景助力智能用户运营
一次次的广告投放，渠道挑了又选，钱花了又花，但就是看不到效果；每天盯着数据看，眉头皱得捏死苍蝇，就是发现不了究竟哪个环节出了问题；各种促销活动轮番上阵，到底哪个活动才是用户心头好？
电商行业竞争激烈，如何从存量用户和忠实用户中挖掘出新的需求，围绕电商用户生命周期，从落地引流，到商品浏览、加入购物车，以及后续提交支付，当然也包括物流售后等更长的服务环节，如何通过数据分析洞察更精细化的用户运营策略，通过不断优化产品交互和用户服务体验，在存量市场挖掘新用户，以及提升老用户复购。
基于易观方舟智能用户运营解决方案，针对电商行业的业务场景和行业特点，我们对电商行业的数字化运营拆解出以下6大分析场景：
01
抛开入驻第三方大的电商平台，对于自建平台的电商企业而言，如何引导吸引更多的用户流量，优化用户注册登录环节，是拉新转化成功的重要前提。
在用户注册环节进行埋点，获取用户注册行为数据，通过易观方舟的【漏斗分析】模型，发现用户流失主要路径。比如用户在首次启动 APP 时对注册方式的敏感度极高，录入信息、获取验证码、账号登录等操作的便捷度会直接影响用户去留，需关注并改善登录阶段的细节，提高转化率，完成用户落地第一步。
使用漏斗分析功能，设置注册转化漏斗：
1.进入注册页面
2.进入填写注册信息页面
3.完成注册
02
拉新仅仅是第一步，将其转为优质用户的第一步就是促使其产生购买行为，我们可以通过数据分析发现促使新用户产生购买行为的关键动作，进而通过运营手段促使关键行为发生。
新用户访问首日是否能完成一次订单体验对于后续用户的留存、复购都有重要影响。有数据显示，首日完成订单的用户比未完成订单用户的留存高3倍。
在用户交易购买的各环节进行埋点，通过易观方舟的【漏斗分析】模型，分析各环节用户流失情况，并通过改进产品及运营策略，促使用户完成购买转化的各个关键动作，通过更流畅的购物体验，提高新用户购买转化率。
使用漏斗分析功能，设置购买转化漏斗：
1.启动App(筛选首日启动用户)
2.浏览商品详情页
3.加入购物车行为
4.提交购买订单
5.支付订单完成
03
有新活动了，我们要怎样让消费者知道呢？这时就需要 push 推送了，在用户分群的基础上，push 推送可根据用户画像将对用户最有吸引力的活动内容推送到用户面前。在 push 环节进行埋点设置，再通过【漏斗分析】功能，设置活动转化漏斗，对 push 推送的效果及时反馈，提高推送精准度，进而提高订单转化率。
使用漏斗分析功能，设置活动转化漏斗：
1.推送信息成功
2.点击推送信息
3.推送信息处理成功
4.浏览商品详情
5.支付订单完成
04
各种 SKU，哪些商品更受用户喜爱，哪类商品的下单转化率更高？通过一些对商品的评价指标，筛选目前品类中优秀的类目、优质的商品等。用户评价的内容贡献同时也是促成平台流量转化的重要因素，另一方面用户评价也能影响更多潜客购买决策。通过在商品评价场景中设置数据分析埋点，使用易观方舟的【事件分析】数据模型，能对商品评分进行排行，从而提高下单率。
使用事件分析建立相应指标评估：
1.不同类目商品，评价均分
2.商品评分排行
05
搜索是用户直达购买商品的重要途径，在用户有购买意向时，了解用户的常用搜索词、用户是否能搜索到结果对产品体验都极其重要。此外，用户注意力通常只会看到搜索栏中的前几名，搜索排名越靠前才能越快抢占用户的注意力。在搜索场景设置数据分析埋点，收集用户检索的关键词，使用【事件分析】功能，对关键词建立相应的评估指标，找到搜索热词，进而优化商品介绍文案等。
使用事件分析建立相应指标评估：
1.搜索热词排行
2.推荐搜索使用率
3.搜索有结果的比率
06
虽说绝大多数人都喜欢捡便宜，同时优惠券又是增强用户粘性、提升用户转化的重要手段。哪一种优惠券是目前平台的有效手段，我们可以使用优惠券评估的方式进行分析。
在用户领取和使用优惠券的场景中设置埋点，通过易观方舟【事件分析】数据模型，对人群的优惠券使用率进行评估，找到优惠券高度依赖用户，进行专门的优惠券营销。
使用事件分析建立相应指标评估：
1.优惠券的领取次数/人数
2.优惠券使用率
3.不同类型优惠券使用率
4.不同类型优惠券带来订单总额
当然，电商领域的精细化运营极其复杂，除了上文提到的6大数据分析场景之外，在运营渠道选择、用户使用场景、商品选品等方面，还有更细维度的产品运营和数据优化指标。易观方舟拥有12种专业数据分析模型、9种智能运营触达通道，提供多维度数据分析方法，满足电商智能用户运营多场景需要。
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