O2O这个词现今在小编看来着实火啊，但凡能跟它沾点边儿的，商家都愿意倾力去做。运营O2O商城，你是否知道通过哪些数据分析可行？评判哪种推广渠道效率最高？小面小编就来和大家分享下O2O商城有哪些数据和怎么做数据分析。

首先，O2O商城需要掌握的有哪些数据?

线上平台的数据来源有网站统计工具丶ERP系统丶客服回访问卷投诉等。线上数据主要包含：访问量(IP UV PV)丶平均浏览时长(浏览量)丶新UV比例丶跳出率丶转化率(注册丶订单丶支付)丶流量来源(搜索丶直接丶连接丶地区丶推广)丶网页打开时间丶网站热点丶搜索分析等。

ERP数据主要包含：订单量丶客单价丶毛利率丶二次购买率丶忠实顾客转化率丶顾客流失率丶动销率丶缺货率丶商品价格变化丶SKU数量变化丶周转率丶退货率丶品类销售占比丶会员注册量丶注册会员转化率等。

客服回访问卷投诉数据主要包含：投诉分类丶UI印象丶品类印象丶价格印象丶网站功能印象丶物流体验印象丶售后印象等。

以上数据相互关联，比如分析促销活动效果时，需要分析访问量的变化，注册下单转化率的变化，促销商品和正常商品销量的变化。

其次，O2O商城怎么分析数据?

有的企业成立专门的数据分析部门，数据部门不仅提供数据，还要完成数据分析工作。这种工作方式，虽然基础数据准确，但分析结果可能有较大偏差。因为数据分析人员不熟悉业务，对各种信息的了解也不如市场部和运营部等业务部门。

比如，某个品类销售占比突然降低，这可能是因为市场部推广方式的改变，也可能是遇到季节因素。如果数据分析人员不了解这些信息，则可能简单的判断成顾客不欢迎这类商品，并且做出建议商品部门降低这类商品占比的决定。

更合理的数据分析方式是，由数据专员提供基础数据，由相关部门骨干人员共同分析，比如转化率降低，应该由市场部丶运营部丶商品部共同分析，得出是由哪些方面的因素造成的。对于新项目而言，可以引入目标分析法，目标分析法是以分析“新客引入成本”和“忠实顾客转化率”为核心，设定合理目标，以此判断商业模式是否可行。

通过数据分析可知当新客引入成本大于50元，忠实顾客转化率低于30%时，项目不能达到目标。如果目标和实际业绩数据相差不多，可以通过优化内功改善业绩，如果数据相差太大，则说明商业模式可能不可行，应该早点调整商业模式，并在试错过程中重复以上数据分析步骤。

最重要的数据，小编认为是流量引入成本，新客引入成本，忠实顾客转化率。流量引入成本数据主要考核市场部，新客引入成本数据由市场部丶运营部丶商品部共同负责，忠实顾客转化率主要由运营部和商品部负责。

商城系统推广方面的分析包含流量分析，停留时间，流量页面，转化率分析。流量的增减(新UV数据)代表市场部推广工作是否有效，新客停留时间浏览页面量和转化率等数据，一定程度上代表了市场部推广是否有针对性。新客引入成本分析是推广效率重要的KPI，是每个达成目标投入的推广资金。

综上所述运营好O2O商城系统不仅仅是掌握好有哪些数据就可以滴，更重要的是学会分析这些数据，从而更好的运营好O2O商城系统平台。

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