發布時間:2023-03-16 16:14:52
近幾年電商的經營越來越難,大家也終于發現要把電商經營好就得實現企業數字化運營管理。企業數字化運營管理,說白了就是借助智能數據分析工具整合數據,從海量數據中分析挖掘出有利于企業運營管理的數據信息,輔助決策,其中很關鍵的一步就是智能數據分析可視化。那么,電商企業數字化運營所需的電商數據分析可視化又該怎么做?
電商數據分析可視化都有哪些內容?
電商數據分析可視化需要將總體運營指標、網站流量指標、銷售轉化指標、客戶價值指標、商品品類指標等可視化。這些指標可從不同角度為電商數字化運營管理提供必備的數據信息支持,提高電商的銷售業績和利潤。電商數據分析可視化做得好甚至能幫助電商企業擴寬市場,提升市場份額。篇幅有限,下面就抽部分電商數據分析指標來簡明扼要地介紹一下:
總體運營指標
是指從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控,至少得讓電商管理層對運用的電商平臺運營效果有個大致了解,直觀地知道運營地怎么樣了,是虧了還是賺了。
網站流量指標
即對訪問你網站的訪客進行分析,基于這些數據對網頁進行優化改進,以及對訪客的行為進行分析,可對后續的網頁優化以及提升各環節有效轉化率起到重要的輔助作用。
銷售轉化指標
主要是分析從下單到支付整個過程的數據,幫助你提升商品轉化率,也可以對一些頻繁異常的數據展開分析,如交易指標中的交易失敗訂單數、交易失敗訂單金額和買家數、商品數等。
電商數據分析可視化的內容多,如果要更為智能快速地完成整個電商的數據可視化分析,那勢必需要一整套專業電商數據分析方案的協助,整合線上線下各電商平臺、系統數據,打破數據孤島,采用內存行列計算等智能分析技術和功能來進行系統化的電商數據分析可視化。在這其中,不僅需要有大量的bi經驗為參照,還要結合電商行業數據分析共性特點,結合電商業務特點來合理構建分析模型,工程量大、耗時長,遠遠超出一般電商企業的承受范圍。那怎么辦呢?
電商bi方案:專為電商行業數據分析而生
以豐富bi經驗為輔,結合電商行業數據分析共性需求,針對電商業務量身打造數據分析模型;搭配數據中心方案打破數據孤島,打通線上線下數據;以多維度動態分析、內存行列技術等多重智能分析技術和功能提升電商數據分析效率和運算精確性;實時監控庫存各指標,便于精準補貨、調整各地庫存和營銷計劃。
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