分析:用数字揭秘B2C网站的发展规律
数字是个很有趣的东西,很有说服力,而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子,我们喜欢说留住老用户,发展新用户,那么老用户和新用户的定义应该是什么呢?直观上说,老用户就是曾经在我这里买过东西的呗,其实这样的定义太简单了,假如今天是2008年4月24号,我们看看如下哪个顾客属于老用户?
某电子商务公司2002-2007注册用户发展变化 | ||||
年度 | 年度注册 | 每日注册 | 注册占比 | 累计占比 |
2002 | 7792 | 21 | 2.22% | 2.22% |
2003 | 27835 | 76 | 7.92% | 10.14% |
2004 | 39738 | 109 | 11.31% | 21.45% |
2005 | 72332 | 198 | 20.59% | 42.04% |
2006 | 98316 | 269 | 27.99% | 70.03% |
2007 | 105299 | 288 | 29.97% | 100.00% |
总计 | 351311 | / | 100.00% | / |
年度 | 每日交易额(万) | 年度交易额(亿) | 每日订单量 | 平均每单金额(元) |
2002 | 3.13 | 0.114 | 54 | 583 |
2003 | 7.31 | 0.267 | 118 | 620 |
2004 | 11.02 | 0.402 | 172 | 640 |
2005 | 15.66 | 0.572 | 240 | 652 |
2006 | 31.34 | 1.144 | 462 | 679 |
2007 | 41.83 | 1.527 | 614 | 681 |
总计 | / | 4.026 | / | / |
购买次数 | 人数 | 百分比 | 人均贡献(元) | 总计贡献金额(亿) | 累计贡献 |
0次 | 185773 | 52.88% | 0 | 0.000 | 0.00% |
1次 | 71859 | 20.45% | 548.49 | 0.394 | 100.00% |
2次 | 28060 | 7.99% | 1094.03 | 0.307 | 90.21% |
3次 | 15496 | 4.41% | 1584.46 | 0.246 | 82.58% |
4次 | 10304 | 2.93% | 1990.09 | 0.205 | 76.48% |
5次 | 7425 | 2.11% | 2551.32 | 0.189 | 71.39% |
6次 | 5273 | 1.50% | 3235.61 | 0.171 | 66.69% |
7次 | 4520 | 1.29% | 3655.12 | 0.165 | 62.45% |
8次 | 3255 | 0.93% | 4318.95 | 0.141 | 58.34% |
9次 | 2717 | 0.77% | 4597.85 | 0.125 | 54.85% |
10次 | 2152 | 0.61% | 5182.04 | 0.112 | 51.75% |
10次以上 | 14474 | 4.12% | 13622.08 | 1.972 | 48.98% |
总计 | 351311 | 100% | / | 4.026 | / |
注册到首次购买的时间 | 人数 | 占比 |
注册后1个月以内购买的 | 135377 | 81.78% |
注册后2个月以内购买的 | 140177 | 84.68% |
注册后3个月以内购买的 | 142892 | 86.32% |
注册后4个月以内购买的 | 145177 | 87.70% |
注册后5个月以内购买的 | 147097 | 88.86% |
注册后6个月以内购买的 | 148752 | 89.86% |
注册后7个月以内购买的 | 150408 | 90.86% |
注册后8个月以内购买的 | 151351 | 91.43% |
注册后9个月以内购买的 | 152262 | 91.98% |
注册后10个月以内购买的 | 153139 | 92.51% |
|
购买频率 | 人数 | 百分比 | 累计百分比 |
0-1个月来买1次 | 17977 | 19.19% | 19.19% |
1-2个月来买1次 | 18183 | 19.41% | 38.60% |
2-3个月来买1次 | 15476 | 16.52% | 55.12% |
3-4个月来买1次 | 10988 | 11.73% | 66.85% |
4-5个月来买1次 | 8000 | 8.54% | 75.39% |
5-6个月来买1次 | 5658 | 6.04% | 81.43% |
6-7个月来买1次 | 4244 | 4.53% | 85.96% |
7-8个月来买1次 | 3035 | 3.24% | 89.20% |
8-9个月来买1次 | 2145 | 2.29% | 91.49% |
9-10个月来买1次 | 1705 | 1.82% | 93.31% |
10个月以上购买1次 | 6267 | 6.69% | 100.00% |
总计 | 93678 | 100% | / |
| 2002年 | 2003年 | 2004年 | 2005年 | 2006年 | 2007年 | 总计 |
2002年注册 | 21.49% | 8.16% | 6.44% | 8.85% | 16.90% | 38.16% | 100.00% |
2003年注册 | | 28.08% | 8.47% | 9.63% | 14.88% | 38.94% | 100.01% |
2004年注册 | | | 27.04% | 10.90% | 17.99% | 44.08% | 100.00% |
2005年注册 | | | | 35.00% | 21.59% | 43.41% | 100.00% |
2006年注册 | | | | | 55.27% | 44.73% | 100.00% |
2007年注册 | | | | | | 100.00% |
我个人是很重视数字的,其实不管是价格策略、产品策略、促销策略等,数字都可以在很大程度上助我们一臂之力,特别是目前技术允许我们这样做,我们有cookies记录顾客的行踪,我们有CRM系统对顾客信息进行整理分析,我们也可以用统计学模型来分析顾客浏览产品的关联度指数等。
1)我们不应该只是关心增长率,而是应该关心边际增长率。比如过去4天注册人数是:100,150,180,200,貌似是在增长,但是边际增长是50个,30个和20个,那么边际增长出了问题,注册虽然在涨,但边际在衰减;
2)文中我没有分析产品。但是顾客第一次购买和以后购买的产品是不一样的。我们如果发现50%以上的顾客第一次购买都倾向于购买某类产品,那么针对新用户,我们就应该推广这类产品。在其他网站做广告,我们也只是推广顾客第一次最容易购买的产品广告,而不是全部产品。
3)我们可以巧妙地在网站上调整价格做实验,来测试顾客的价格弹性。比如我故意将某个产品价格下降5%,看看顾客的购买金额增长了多少。如果顾客购买增长超过5%,那么降价有理;如果顾客增长少于5%,那么最好是不要降价。
4)我可以在网站上随意做任何促销,包括降价、送赠品、捆绑销售、抽奖、主题活动、优惠券、积分等,然后我在系统中细致地分析每个促销活动的:1,投入产出比,比如送赠品是1:5,也就是投入赠品成本1元,带来5元交易额增量;2,每个活动带来的交易量增长绝对值。以后我专门选择投入产品比和交易量绝对增长高的促销活动。但是在首页做促销问卷调查是没有太大意义的