04 買粉絲運營數據分析怎么寫(買粉絲運營分析報告，要用哪些指標？)

1、客服的響應速度、打字速度、對產品的熟悉程度等是客服最基本要掌握的技能，如果這些技能沒有掌握請先花點功夫做好功課，這樣可以避免出現一些基本的問題。

2、客服的最核心職責是引導顧客下單、跟進售后問題、處理中差評等等。有條件的店鋪可以安排專人跟進售后問題和處理中差評。售后客服需要注意的幾點：

1）從顧客拍下的那一刻就要開始工作了，觀察一下顧客有沒有留言，對發貨有沒有特殊要求，合理的要求盡可能滿足，這是提高客戶滿意度的第一步，如果出現問題之后再想挽回就晚了；

2）提醒庫房盡快發貨，并且及時跟進物流異常訂單，出現的問題盡快聯系物流公司解決，并且及時通知顧客留意并致歉；

3）顧客收貨后如果有問題跟客服反饋，一定要及時跟進并盡快幫助顧客解決，如果是因為產品或者物流的原因讓顧客出現的損失應盡快給顧客滿意的解決補償方案，此時唯一的目的就是讓顧客滿意。做到這幾點，基本上店鋪的DSR評分會高出同行，中差評也會比較少。

3、做到以上幾點仍然肯能會出現一些中差評，因為中差評是很難避免的，所以建議訂購一個中差評提醒的軟件，這樣可以在第一時間得到提醒，此時聯系顧客的溝通效率是最高的。跟顧客溝通時，應該了解清楚顧客為什么會給中差評，并且盡可能給予補償以令其滿意，然后再請求顧客修改中差評就會容易很多。根據我的經驗，直接返現金是最有效的解決方法，開始可以給顧客合理的補償金額，如果顧客仍不滿意，可以提高補償金額。對于大部分顧客來說，給予合理的補償后基本都會幫忙修改中差評的。

4、可是可能仍然有個別的買家，無論你怎么解釋和補償都不愿意修改評價。這個時候怎么辦呢？這個時候只能給顧客回評了，但是一定要注意回評的技巧，回評中不必跟顧客爭吵、也沒必要過分解釋，而應該思考一下別的顧客看了這個評價會怎么想？別的顧客看到什么樣的回評反而會增加對店鋪的好印象？圍繞這樣的思路去回評甚至會得到意想不到的效果。例如這樣回評：看到了您上面的評價我們感到非常震驚，因為我們一直致力于讓每一位顧客都能買到稱心如意的商品，哪怕有一點不滿意我們都感覺對不起這么多信任我們的朋友們。如果您在這次購物中感到有一點點不滿意的話，麻煩您寄回商品，我們承諾當您寄回的那一刻起我們就會立刻給您補發，并且給您贈送一些小禮品作為補償，同時來回郵費都由我們承擔，不會讓您有任何的損失，因為讓所有的顧客滿意是我們一直的追求。給您造成的不便還請多多包涵！

七、競爭

1、店鋪如何應對同行的競爭？答案是：提高自己店鋪的利潤率、點擊率、轉化率。原因如下：

1）提高利潤率可以讓你的店鋪每成交一筆訂單都比同行多賺一點。

2）圍繞顧客的需求擴充商品品類，并且做好關聯銷售，提高客單價；

3）把握好顧客的購物頻率和活動節奏，并適時通過CRM系統、鉆展、買粉絲等渠道聯絡消費者，提高復購率。這幾點做好，你的訪客價值就會提高很多，競爭力自然更強。

3、任何一個行業，大部分的利潤都是屬于行業第一名的，后面的只能喝點湯。那么如何成為行業第一名？答案是：顛覆現有行業或者培育一個細分行業。

1）顛覆一個行業是比較困難的，但是每個行業又都在不斷的被顛覆。例如當年的諾基亞是多么的強大，但是被蘋果手機顛覆了，因此蘋果手機成為了行業第一名。顛覆一個行業需要對這個行業的顧客需求充分了解，然后給予更好的解決方案。

2）如果短期內無法直接顛覆一個行業，那么可以對顧客進行細分，只圍繞著某一類細分的人群提供更好的解決方案，成為這個細分行業的第一名。當這個細分行業的顧客非常滿意后，可以向更廣闊的人群進行拓展。

八、數據分析

1、店鋪的一切問題都可以從數據中分析出來，從數據出發可以讓你找到問題的關鍵，并且及時作出調整。

2、“支付轉化率”是店鋪最核心的數據，沒有轉化率其他的一切都無從談起。1）“支付轉化率”要大于“同行同層平均”，“支付轉化率”說明你的產品越受歡迎，訪客價值也越高；

2）店鋪的“支付轉化率”是由具體商品的“支付轉化率”決定的，想提高店鋪的“支付轉化率”應該先提高具體商品的“支付轉化率”。

4）當一個商品的“支付轉化率”下降時，要分析下降的原因，并且做出相應的調整觀察是否可以提高這個商品的“支付轉化率”，如果經過很多努力仍然無法提高則可以降低這個商品的流量并把流量引導至“支付轉化率”更高的商品上。

3、先提高“支付轉化率”再提高“訪客數”，會得到事半功倍的效果。分析“訪客數”最重要的是分析“流量來源”，分析不同流量來源的“數量”和“支付轉化率”，找出“支付轉化率”比較高的流量來源并想辦法提高，不僅可以提高“訪客數”還可以提高整體的“支付轉化率”。

4、“客單價”的提升主要靠商品單價和關聯銷售。

1）在同樣的流量下，盡可能把流量引導至“單價高”且“轉化率高”的商品，并降低“單價低”且“轉化率低”商品的流量，這樣可以直接提高銷售額和客單價。

5、“DSR動態評分”是反饋商品滿意度、物流滿意度、客服滿意度的指標，這是反饋顧客滿意度的數據。

1）雖然是3個評分指標，但卻不是獨立的。提高任意一個指標，都可以促進3個評分的提升，因為在顧客對某一個方面不滿意時其他的分數也不會給高。

2）商品質量、物流速度、客服付是最基本的要求，做好這三點“DSR動態評分”一般不會太差。

3）給顧客額外的贈品和驚喜可以提高顧客的滿意度，從而提高“DSR動態評分”。

4）對于大型店鋪，如果在雙11等大促期間有大量的預售訂單，可以在付尾款前預發貨，具體方法就是篩選出訂單量較多的城市，在顧客付尾款前就提前送貨至所在城市，當顧客付尾款后快遞員馬上送貨上門，這樣的物流速度，顧客不滿意都不可能。

6、涉及到店鋪的數據非常多，限于篇幅不在一一解釋。當你在遇到一個數據的時候思考一下數據的本質是什么，然后再思考如何優化這些數據。

7、最后要留意，有時候的數據是錯的。例如預售商品的“支付轉化率”為0，此時如何判斷商品的真實轉化率呢？答案是參考“下單轉化率”或者直接人工統計預售訂單量再除以訪客數。其他類似情況可以根據具體情況具體分析，店鋪后臺看到的數據只有處在合理的場景才是有效的。

買粉絲買粉絲數據分析應該從哪些方面入手

從我個人的經驗出發，我覺得買粉絲買粉絲主要從以下數據方面去分析，一般以周、月為單元，當然以天為單位也是OK的，看每個買粉絲的頻次需求。

買粉絲買粉絲主要集中于：用戶分析、圖文分析、流量分析、菜單分析、活動分析。

    1）用戶分析：買粉絲買粉絲后臺可以導出excel數據，然后用excel或BDP個人版進行分析本月每周數據和其環比情況；

     用戶增長：包括關注、取關、累計人數等，分析用戶近期變化的趨勢是怎樣分布的，變化的原因何在？還要分析和之前同一個周期的同比情況，變化的原因何在？無論是上升還是下降，你都要分析數據并找到原因，這都是運營買粉絲的寶貴經驗，為你之后的工作提供很多思路和依據。

用戶屬性：后臺的數據包括性別、省份等信息，我覺得分析用戶屬性是很有趣的。比如性別占比，假如你買粉絲是和汽車相關，這周突然女性粉絲漲了很多，是不是最近買粉絲做了什么活動呢？而我的買粉絲男性占比72.46%，是因為我的買粉絲跟互聯網科技相關，所以關注的多為男性，這也不奇怪，你的買粉絲如何你要自己分析。再比如新增用戶多來自哪些省份、哪些城市，分布的原因是不是也要分析下。

   分析用戶屬性可以幫助網站或產品更好地定位目標用戶，也幫助運營童鞋更好地了解自己的用戶，為以后做營銷、活動等都奠定很好的數據基礎。

（這是微博的粉絲屬性，買粉絲的類似）圖片來自BDP個人版~

   2）圖文分析

全部圖文：

   —基礎：主要圖文頁閱讀、原文頁閱讀、互動數據（分享、轉發、評論、收藏等，互動數據一是可以評判圖文的質量，二是能評判你粉絲的互動質量）；

   —延伸：本月一共幾篇文章，文章類型怎么分布，評判下工作情況；

每篇圖文

    數據指標參考全部文章分析；

這里簡單做了一個閱讀、轉發等基礎數據的圖表，其他數據大家自行分析吧！

   3）流量分析

   主要是用戶通過什么渠道關注買粉絲的（主要可以輔助你了解怎么去推廣你的買粉絲）、閱讀圖文的流量都來自哪些渠道。

   4）菜單分析

   一般買粉絲菜單都設置了網站、平臺需要突出的內容，需要展示給用戶看的內容，所以菜單的點擊情況也顯得很重要。

菜單有多少用戶點擊了，是不是達到預期了？每個菜單模塊點擊數據是如何分布的，一眼就能看出用戶對什么內容更感興趣，作為依據可以對菜單內容進行調整修改。

   5）活動分析：后臺沒有這個數據，這是我結合實際情況得出的結論

   對于我們而言，買粉絲的活動一般是配合網站的活動，作為網站活動的宣傳平臺，可以統計下活動期間買粉絲的數據，和平時數據做個對比。我舉個吧，比如我們之前做了一個活動，主要分析的維度是這樣：

   了解活動單條的閱讀量、曝光量、互動等數據，并和平日的平均閱讀量、曝光量、互動等數據做個對比；

   除了閱讀量那些，我們是電商，更關注單條帶來了多少的購買轉化，并和平日的購買情況作對比；

   若活動是分期進行，還需要對比不同期的活動數據，然后去總結經驗；

 

   不管買粉絲你做了什么“內容”，一定一定要學會從數據角度去分析問題，總結問題，不要只是傻傻的發文章、上活動，每次做了什么，都要懂得從數據、從用戶反饋上驗證每次做的事情是否合理，是否需要改進，這樣才會不斷進步，用戶才會不斷變多多，領導也才會看到你的進步和努力！別說你不會數據分析，數據分析很難，復雜的數據分析工作的確很難，不然數據分析師怎么混；但是作為買粉絲運營的你只要學一些簡單的數據分析，畢竟你也不是分析師嘛，分析常見的數據維度就夠了。而且買粉絲后臺的數據指標是固定，只是具體的數值在變，在BDP個人版中第一次做完可視化儀表盤（數據圖表皆來自BDP個人版）后，第二次在BDP直接將你的買粉絲數據替換原來的，其數據結果也跟著改變了，所以數據分析也不是那么復雜，一次就解決了，不需要每次都做，也不會搞得很復雜，數據分析也很快。我附上買粉絲的數據模板，圖表數據只是示例，大家主要參考模板分析的思維。

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