九数云教你做电商平台的营销数据分析报告
通过营销数据分析报告可以了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。
一、主要路径分析
一切能够进行产品推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自传播、让用户付费的行为都可以称为运营。在营销数据分析报告中我们可以用AARRR增长模型将产品的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、传播，然后根据每个路径进行分析，从而优化产品和运营策略。
二、行为数据分析
在营销数据分析报告中，进行行为数据分析的目的：了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。
做行为数据分析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以采用第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要结合公司来做决定。
对于电商平台来说其营销数据分析报告该部分主要分析的点有：
用户的注册路径：分析每个注册步奏的转化率，在转化率低的步骤分析原因，然后进行产品优化。
用户的购买路径： 首页-搜索-购物车-提交订单页-支付页，通过每个路径的转化率来分析用户在哪个阶段流失最严重，然后去分析用户流失的原因。
分析运营上线的营销活动的用户点击率、通过活动加入购物车购买的商品数量，从而去评判运营的活动质量。
分析哪些功能是用户经常使用的，哪些是不常用的，经常使用的功能我们要力争做到最好以提升核心竞争力。
三、用户分群分析
在营销数据分析报告中，我们需要将具有共同特性的用户分类管理，然后更具不同的类型采用一样的营销方式。
我们会根据RFM模型来分类：
R（Recency）代表下单离当前的时间，距离越近代表客户约优质；F（Frequency）代表下单的频率，频率越高代表用户对我们平台约认可；M（Monetary）代表下单的金额，消费金额体现用户的消费潜力。然后根据不同的指标然后给予打分。
经过打分，我们算出每个用户的得分，算出得分后我们就可以将用户根据得分分成不同的群体。
接下来可以针对营销数据分析报告中呈现的不同群体使用不同的营销策略，针对高价值用户我们通常不需要再去管理。
对于低贡献用户我们需要去分析——是用户本身购买力不强还是平台的商品优惠力度不够。若是商品优惠力度不够，我们可以采用推送优惠券给对方的形式，让用户回到平台购买。若是用户本身购买力不足，我们需要刺激够用的购买欲望。
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