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618马上就要结束了,很多运营人的第一件事,就是打开后台看战报:
GMV增长了多少?
订单量完成了多少?
ROI达标了吗?
然后开始整理截图、汇总数据、制作PPT。忙活几天后,一份活动复盘终于完成。
但如果你仔细看会发现,很多所谓的复盘,本质上只是数据汇总。
知道卖了多少钱,却不知道为什么卖得好;
知道ROI下降了,却不知道问题出在哪;
知道某个商品爆了,却不知道能不能复制。
这样的复盘,对下一场活动帮助其实非常有限。
真正有价值的618复盘,不是统计结果,而是找到增长背后的原因,搞清楚哪些策略有效、哪些资源浪费了、哪些机会还能继续放大。这里分享一份我的618数据复盘框架,希望对你有帮助!
第一部分:先看结果,但不要只看结果
很多团队做复盘时,第一眼看的是GMV。事实上,GMV只能反映活动最终结果,却无法解释结果形成的原因。
例如某品牌今年618销售额同比增长40%,看起来是一场成功的大促活动。但如果进一步分析会发现:
广告投入增长了70%商品折扣力度明显加大客单价出现下滑活动结束后销量快速回落
这时候就会发现,销售额增长并不一定意味着经营质量提升。
因此在活动复盘时,建议先搭建一个经营结果分析框架,从销售、流量、用户和利润四个维度进行评估。
销售维度主要关注:GMV、支付金额、订单量、客单价、毛利额
流量维度主要关注:UV、PV、点击率、加购率、转化率
用户维度主要关注:新客数量、老客贡献占比、会员增长情况、复购率
经营维度主要关注:广告费用、推广费用、ROAS、ROI、利润率
通过这几个维度的综合分析,可以快速判断活动究竟是“规模增长”,还是“质量增长”。
第二部分:销售额增长了,到底是谁的功劳?
很多运营在复盘时都会遇到一个问题。知道销售额增长了,却不知道增长来自哪里。
这时候就需要进行指标拆解。
对于大多数电商企业来说,可以从GMV公式开始分析:GMV = 流量 × 转化率 × 客单价
如果GMV没有达到预期,就可以逐层向下分析。
1、看流量是否出现问题
如果流量明显下降,需要进一步分析:
哪个渠道流量下降最多 广告曝光是否减少 点击率是否出现波动
2、如果流量正常,则继续分析转化率
例如:
商品详情页转化率 加购转化率 下单转化率 支付转化率
很多时候会发现,问题并不是流量不足,而是商品页面、价格策略或者库存状态影响了成交。
只有把结果指标不断向下拆解,才能找到真正影响业绩的关键因素。
第三部分:渠道分析不能只看流量,更要看投入产出
618期间,大部分预算都会投入到流量获取环节。但很多企业在评估渠道效果时,仍然习惯用流量贡献来判断渠道价值。
实际上,流量大不代表价值高。
复盘时建议重点分析以下几个指标:
流量贡献占比 成交金额占比 转化率 获客成本 ROI
举个简单例子。
某次618活动中:
短视频渠道贡献了45%的流量,但ROI只有1.8;
搜索广告贡献了25%的流量,但ROI达到4.5;
私域会员渠道贡献流量不到15%,ROI却超过8。
如果只看流量贡献,很容易把预算继续投向短视频渠道。但如果从经营效益角度来看,私域和搜索广告显然更值得增加资源投入。
因此渠道复盘最重要的目的,不是找出谁带来了最多流量,而是找出谁创造了最多利润。
第四部分:找到真正拉动增长的商品
很多品牌每次活动结束都会做商品销量排行榜。但销量榜并不能说明全部问题。
1、一个成熟的商品复盘体系,至少应该包含以下几个维度:
销量TOP商品 销售额TOP商品 利润TOP商品 增长TOP商品 退款率最高商品
通过这几个榜单交叉分析,经常会发现一些有趣的现象。
例如销量最高的商品,利润率可能非常低;而利润贡献最高的商品,销量排名并不靠前。
这说明企业不能简单根据销量决定资源倾斜方向,而应该综合考虑销售额、利润和增长潜力。
2、对于真正有价值的商品,需要进一步分析:
流量来源 用户画像 转化表现 复购表现
从而判断其是否具备持续打造爆款的能力。
第五部分:复盘的终点不是PPT,而是行动方案
很多企业的复盘工作,到活动总结会结束就停止了。事实上,复盘最重要的输出并不是报告,而是后续行动计划。一份有价值的618复盘,最终应该形成明确的优化清单。例如:
1、需要继续放大的部分:
ROI表现最好的渠道 高利润商品 高转化活动玩法
2、需要重点优化的部分:
转化率较低的页面 退款率较高的商品 投入产出偏低的推广计划
3、需要重点测试的部分:
新投放渠道 新促销机制 新会员运营策略
只有把数据结论转化成具体动作,复盘才能真正影响下一次活动结果。

写在最后
很多团队认为618结束后复盘只是例行工作,但实际上,活动之间真正拉开差距的往往不是执行能力,而是复盘能力。
同样做一次618,有的企业只是得到一份销售战报;有的企业却能从数据中找到增长规律,优化商品结构,调整渠道策略,沉淀经营经验。
前者是在总结过去,后者是在布局下一次增长。
而这,才是活动复盘真正的价值所在。
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