以前看到过两个电商营运撷取了自己的Amazon电商统计数据预测营运财务报表：
在绍塞埃第一撷取的应用模版中，能褐毛两个明晰的电商统计数据处理架构（以营运配角界定）
（纯手打，所以图有点儿长，为了方便快捷大家，把图稿放到variations了）一般而言，整座统计数据营运预测的操作过程是这样的：
B2C预测会使用到和整座使用者方向有关的分项，从发现到以获取、转化成、存留以及推荐，大体操作过程能精简为以下：
统计数据截取：从线上店面的方方面面截取统计数据统计数据预测：预测任何人可能将对产品销售有负面影响的统计数据，认知现阶段态势和顾客犯罪行为的变革统计数据重大决策：作出统计数据驱动力的重大决策详尽来说下。
01 统计数据截取
即从线上店面的方方面面截取统计数据分项，B2C营运预测的统计数据分项是两个很巨大的管理体系，主要分为8穆劳县分项，120个行业龙头分项。
如下表所示图右图：（纯手打，图有点儿长，图稿variations皮先卡）
统计数据截取就是要选准须要预测的统计数据分项，从店面营运的各种统计数据上将那些目标统计数据分项抽走，进行专门针对的检验和预测。
注：但并不是说这么多分项都要原都截取，到底该选择什么样分项往上看。详尽的分项回收能去看我这篇：B2C营运如何做统计数据预测？
02 统计数据预测
即预测任何人可能将对产品销售有负面影响的统计数据，其目地是认知现阶段态势和顾客犯罪行为的变革。
下面我列举了一共120个统计数据行业龙头分项，但在前述营运操作过程中，是不须要将那些分项全部预测的，当然这也不现实生活。
建议：根据店面前述营运情况，结合当今社会的着眼点&目地等为落脚点，挑选出其中2-3个大类分项横向回收、广度预测。做B2C统计数据营运必须要预测的几段统计数据：
日常生活统计数据：网络流量有关统计数据、订货有关统计数据、转换率有关统计数据网络流量统计数据：IP、PV、新浪网时间、老使用者比率、新使用者比率。订货统计数据：总订货、有效订货、订货简便、总产品销售额、客单价、毛利率。转换率统计数据：下单转换率、付款转换率。网站统计数据：IP、PV、平均浏览页数、新浪网时间、访问广度比率、访问时间比率。营运统计数据：总订货、有效订货、订货简便、总产品销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转换率、付款转换率、退货会员统计数据：会员总数、所有会员购物比率(新会员，老会员)下面详尽讲一下，上述几段统计数据按预测配角能划分为：
使用者方：需求洞察、渠道来源、使用者存留、使用者推荐店面方：营销推广ROI、店面转换率产品方：产品整体统计数据、销量统计数据（1）营运方
依据使用者画像，洞察需求通过收集使用者的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的统计数据，并对那些统计数据进行预测统计，抽象出使用者的信息全貌。
比如这种：
图源logo使用者渠道来源对B2C统计数据营运来说，最基础的一步是预测网络流量来源，即使用者是通过什么样渠道进到店面中的。具体操作方式如下表所示：
预测不同渠道来源的客户数量及支付转换率找出支付转换率比较高的网络流量渠道，增加该渠道的投入。这样能做到高网络流量的精准转化成，提高整体的支付转换率。能利用统计数据预测工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转换率。
图源logo使用者存留以获取新使用者比留住老使用者成本大得多，因此预测使用者存留统计数据非常重要，研究显示，使用者存留率提升5%就能带来25%到95%的利润。
撷取几个测量使用者存留的分项：
购买频率：顾客在给定时间段（通常是一年）内进行的购买次数。存留期：顾客保持活跃状态的平均时间长度。一般是1~3年。顾客生命周期价值=平均订货价值*购买频率*存留期。单次转化成费用：获得一位新顾客所需花费的成本，须要监控所有的营销活动统计数据（包括搜索引擎优化）。CPA必须＜顾客生命周期价值。产品销售犯罪行为中对客户存留的监测一般是采用产品销售漏斗，以该模版为例：CRM客户管理：
图源CRM客户管理套件使用者推荐使用者推荐对于B2C来说非常重要，他们是品牌天然的品牌大使。主要包括：
推销型使用者 ：他们是你最忠实的顾客；消极型使用者：他们对你的产品还算满意，但没有意愿推广你的产品；厌恶型使用者：他们不仅不愿再来购买，还会劝身边的人也不要来买。（2）店面方
营销推广ROI依据数字化营销提高推广的RIO，是做B2C统计数据营运最重要的环节之一，通过统计数据预测达到高效转化成与品效相结合。
通过对ROI的预测，能生成以下几种报告帮助重大决策者重大决策：
内部营销报告：内部推销点击率、交易数量、收入、内部推广点击后产生的交易数等等。订货优惠报告：提供订货优惠和收入、交易量、订货平均价值的关系预测。产品优惠报告：提供有关产品优惠和收入、购买人数、每次购买产生的产品收益。折扣码报告：预测合作商 / 品牌大使 / 博主对你店面销量的贡献。图源：营销推广ROI统计数据店面转换率店面转换率=(产生购买犯罪行为的客户人数 / 所有到达店面的访客人数)× 100%，能用以下分项来跟踪和优化：
产品销售转换率：已购买的使用者和全部来到店面的使用者比值平均订货价值：使用者下单的平均金额放弃购物车率：在所有产生的订货中，未完成订货的占比给个参考：B2C行业的平均转换率为 2％，业绩最好的店面通常会达到平均水平的两到三倍。图源网络（3）产品方
产品整体统计数据产品整体统计数据分为两个部分：产品销售表现和购物犯罪行为。
产品销售表现：各个商品带来的收入，至少购买过一次的使用者数，平均订货价格、数量，退款数目等等。购物犯罪行为预测：商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数等。销量统计数据预测销量统计数据几乎反映了所有B2C营运环节的效果：市场营销、网络流量积累、商品优化、产品迭代等。总产品销售额是衡量线上店面经营状况最佳的整体主要分项（OMM）之一。
注意：不要只关注短期效果，要检验长期变化03 统计数据重大决策
统计数据预测完成后就须要进行统计数据重大决策了，而做统计数据重大决策最重要的一环——生成业务统计数据报告。
统计数据报告的目地在于说明现有业务的优势与不足，并提出对于业务的合理优化建议，指导后续发展。
统计数据报告的生产能借助一些统计数据预测工具，会比用Excel来的更简单一些，比如这种：
另外还有一些其他工具网站，按照自己的需求来就能了，工具的选择也不要贪多，够用就行。
注意：统计数据报告不能只是简单的罗列统计数据，要实现业务知道的需求，还须要做到以下三点：对业务的改进优化；帮助业务发现机会；创造新的商业价值。而这三点，也是统计数据预测的价值根本所在。撷取几个统计数据报告常用思维：
（1）对比：把统计数据放到两个合理的参考系中，通过对比来说明问题。比如：
对比统计数据，为什么订货数减少了?但产品销售额增加了?这是否是好事? 对比统计数据，为什么客单价提高了?但利润率降低了?这是否是好事? 对比统计数据，能否做到产品销售额增长，利润率提高，订货数增加?怎么做（2）转化成：梳理整座业务流程和环节，计算预测各个环节的转换率并思考如何提高转换率。
（3）公式：从公式的角度进行分项拆分。比如：
产品销售总额=客单价*使用者数。所以想要业绩增长就须要：吸引更多的使用者；从每两个使用者身上得到更多的钱。（4）分类预测：B2C中常见的分类预测思路就是拆分类目。比如：
网络平台的产品销售总额能拆分成各一级类目地产品销售总额，一级类目再拆成二级类目，二级类目再拆分到店面。以上，统计数据预测是两个非常巨大而复杂的管理体系，靠我短短这几千字是说不完的，因此只能跟大家讲一些基本的。
资料领取：B2C营运统计数据预测思维导图我放到这里了，大家须要图稿的皮先卡：
PS：因为用到了第三方工具，所以须要大家先登录一下~第一步，点击https://www.jiandaoyun.com注册登录
第二步，登录后退出来点击思维导图图稿即可下载图稿
如若转载，请注明出处：https://www.wuctw.com/15692.html