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在上期，我们介绍了电商分析的重要性以及电商分析的五个关键指标。
💡这一期的Google Analytics指南，将会带你了解GA综合指标可视化报告的使用方法，以及能够助你迅速提升销售业绩的五大电商分析实践方法。

可视化报告

看完基本的电商指标，让我们进入到更高级的电商分析部分吧！以下是GA提供的综合多个指标的可视化报告，可以辅助分析师进行业务洞察哦！
  • 用户行为报告：提供有关购买过程中以及整个支付过程中用户行为的信息，覆盖浏览产品-添加到购物车-开始支付-完成支付整个漏斗转化情况。
  • 支付行为报告：类似用户行为报告，但只是关注支付过程中的流转。
  • 销售业绩报告：包含收入、购买量、单均价、在线交易税、送货费和退款金额等。
  • 产品绩效报告：细化展示到每个产品对销售业绩的贡献情况。
  • 促销活动报告：促销活动效果追踪，例如不同活动的CTR、GMV贡献、活动折扣力度等，用于广告渠道见的资源投入效率优化。’

电商分析的好处

数据驱动的产品开发
及时跟进消费者诉求进行产品迭代
，毕竟提升品牌产品力才是提升销售业绩的长期决胜因素。

良好的库存管理
提升库存周转的时效性将为你节省大量订单履行方面的麻烦。此外，提前预判近期的补货需要可以帮助品牌长期保证“粮草充足”。
联合营销和消费升级
据《福布斯》报道，吸引新客户的成本是留住现有客户的五倍，因此通过向现有客户销售企业旗下其他产品，或者同品牌内单价更高的产品，可以更加有效提升销售额。
收集用户行为数据
通过收集用户行为数据，及时了解消费诉求、期望和痛点。
个性化购物体验（产品推荐）
相比于“一刀切”，个性化体验是大部分消费者下单的动力。个性化远远不止简单地定制产品，而是通过电商分析预测消费者的个体化诉求进行有针对性的产品推荐。
引人入胜的用户体验
除了价格和质量，您还需要提供引人入胜的用户体验，以保持客户的兴趣，从而可以改进营销内容文案。
优化产品组合
通过分析哪些是畅销品，哪些是滞销品从而优化产品组合，进行打包销售。
最大化广告支出回报
精细化分析各个渠道的广告收益，提升营销ROI。
以客户为本
电商分析的最终目标是收集数据以了解客户，并优化产品和购物体验以满足甚至超越客户预期。

电商分析的最佳实践

数据分析在电商生态中扮演着越来越重要的角色。以下五个最佳实践将帮助你合理利用电商分析提升销售业绩：
1
跨渠道和平台收集分散的营销数据
销售数据可能存在于Shopify、Magento或其他电商平台上，而付费广告数据又存在于Facebook、谷歌广告、Taboola、Outbrain等广告投放平台上。
除此之外，还有部分数据分散在客户关系管理平台、电子邮件提供商。林林总总的数据碎片化存储可谓一场噩梦。
好消息是，GA提供了一种智能且简单的方法，可以在帮助分析师有效整合所有平台上存储的和店铺业绩表现有关的数据。
得益于预构建的数据连接器，你可以将任何来源的数据直接拉入Google工作表、Excel或Googledata Studio中。这样，你就可以节省多渠道数据整合的时间，破数据孤岛，从而专注于分析啦！
2
了解客户
💡仅仅为了获得更多数据而收集数据是浪费时间和金钱的。
你应该通过消费者行为来理解数字，从而有目的性的去收集对电商分析重要的数据。当你仅仅只是看数，而没有将数据放在整个业务大盘的情景之下分析时，将很容易犯忽视全局的错误。
3
异常报警系统
策略的时效性是电商业务成功的关键。通过在特定产品/类别/活动表现良好或库存不足时使用基于预先设定的阈值的警报系统，你可以快速做出相应调整。
接受报警信息的方式可以自由选择邮件、电话、短信等多种方式，确保你可以第一时间收到业务异常警报。
4
自动化看板
一旦你将所有数据准备就绪就可以准备实现自动化了。你可以将报表设置为定时自动刷新，节省时间和精力的同时，自动化还能最大限度地减少出错率，并帮助分析师专注于更高价值的数据分析中。
5
共享分析平台
在整个公司内进行透明和精简的沟通对于节奏快速的电商行业至关重要。
因为跨部门共享知识是业务增长的基础，所以GA提供的平台式数据空间，可以帮助公司内部成员之间高效地共享数据，从而快速达成电商策略的统一决策。
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