03 買粉絲買粉絲數據分析總結(買粉絲運營數據分析要做哪些？)

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。

買粉絲買粉絲后臺數據分析怎么做？

一、用戶分析

后臺中會展示買粉絲的粉絲情況，如新增人數、取關人數、凈增人數等信息，還有用戶屬性的信息，如性別、省份、城市、終端、機型等屬性。通過用戶分析可以看到買粉絲買粉絲的粉絲情況，如粉絲的分布大部分是女性，可以選擇一些大部分女性都關注的話題發布，迎合粉絲的愛好。

二、圖文分析

大家可以從買粉絲買粉絲的后臺看到一些圖文數據的相關情況，主要包括圖文頁閱讀次數、原文頁閱讀、分享轉發和買粉絲收藏。這些都可以看到買粉絲以及所發內容的受喜愛程度。買粉絲的運營者可以發現粉絲比較喜歡哪種類型的文章。

三、菜單分析

菜單分析主要是觀察菜單點擊次數、點擊人數和人均點擊數。然后根據數據反饋的情況來優化菜單欄。可以適當的添加或刪除一些菜單欄，給用戶更好的使用體驗。

四、消息分析

大家可以根據給買粉絲發消息的人數、次數和人均次數這幾項數據來判斷買粉絲的互動度，還有關鍵詞的分析，了解用戶想要了解什么，有什么需求，然后根據用戶的需求來定制內容。

五、其他數據

其他數據可以從評論數、閱讀數、點贊數、打賞數中了解買粉絲買粉絲的運營情況。閱讀數可以看出內容是否受到喜愛，評論數可以看出買粉絲的受歡迎程度或者說人氣，點贊數可以看出內容的質量，打賞數則可以看出買粉絲的商業成功度。

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