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O2O這個詞現今在小編看來著實火啊，但凡能跟它沾點邊兒的，商家都愿意傾力去做。運營O2O商城，你是否知道通過哪些數據分析可行？評判哪種推廣渠道效率最高？小面小編就來和大家分享下O2O商城有哪些數據和怎么做數據分析。

首先，O2O商城需要掌握的有哪些數據?

線上平臺的數據來源有網站統計工具丶ERP系統丶客服回訪問卷投訴等。線上數據主要包含：訪問量(IP UV PV)丶平均瀏覽時長(瀏覽量)丶新UV比例丶跳出率丶轉化率(注冊丶訂單丶支付)丶流量來源(搜索丶直接丶連接丶地區丶推廣)丶網頁打開時間丶網站熱點丶搜索分析等。

ERP數據主要包含：訂單量丶客單價丶毛利率丶二次購買率丶忠實顧客轉化率丶顧客流失率丶動銷率丶缺貨率丶商品價格變化丶SKU數量變化丶周轉率丶退貨率丶品類銷售占比丶會員注冊量丶注冊會員轉化率等。

客服回訪問卷投訴數據主要包含：投訴分類丶UI印象丶品類印象丶價格印象丶網站功能印象丶物流體驗印象丶售后印象等。

以上數據相互關聯，比如分析促銷活動效果時，需要分析訪問量的變化，注冊下單轉化率的變化，促銷商品和正常商品銷量的變化。

其次，O2O商城怎么分析數據?

有的企業成立專門的數據分析部門，數據部門不僅提供數據，還要完成數據分析工作。這種工作方式，雖然基礎數據準確，但分析結果可能有較大偏差。因為數據分析人員不熟悉業務，對各種信息的了解也不如市場部和運營部等業務部門。

比如，某個品類銷售占比突然降低，這可能是因為市場部推廣方式的改變，也可能是遇到季節因素。如果數據分析人員不了解這些信息，則可能簡單的判斷成顧客不歡迎這類商品，并且做出建議商品部門降低這類商品占比的決定。

更合理的數據分析方式是，由數據專員提供基礎數據，由相關部門骨干人員共同分析，比如轉化率降低，應該由市場部丶運營部丶商品部共同分析，得出是由哪些方面的因素造成的。對于新項目而言，可以引入目標分析法，目標分析法是以分析“新客引入成本”和“忠實顧客轉化率”為核心，設定合理目標，以此判斷商業模式是否可行。

通過數據分析可知當新客引入成本大于50元，忠實顧客轉化率低于30%時，項目不能達到目標。如果目標和實際業績數據相差不多，可以通過優化內功改善業績，如果數據相差太大，則說明商業模式可能不可行，應該早點調整商業模式，并在試錯過程中重復以上數據分析步驟。

最重要的數據，小編認為是流量引入成本，新客引入成本，忠實顧客轉化率。流量引入成本數據主要考核市場部，新客引入成本數據由市場部丶運營部丶商品部共同負責，忠實顧客轉化率主要由運營部和商品部負責。

商城系統推廣方面的分析包含流量分析，停留時間，流量頁面，轉化率分析。流量的增減(新UV數據)代表市場部推廣工作是否有效，新客停留時間瀏覽頁面量和轉化率等數據，一定程度上代表了市場部推廣是否有針對性。新客引入成本分析是推廣效率重要的KPI，是每個達成目標投入的推廣資金。

綜上所述運營好O2O商城系統不僅僅是掌握好有哪些數據就可以滴，更重要的是學會分析這些數據，從而更好的運營好O2O商城系統平臺。

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