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电商促销活动数据分析
汇报人：AA
2024-01-29
活动概述与背景
数据来源与处理
用户行为分析
商品销售情况分析
营销策略效果评估
渠道推广效果分析
总结与展望
contents
目
录
01
活动概述与背景
活动目的
通过促销活动提高销售额，增强品牌知名度，吸引新客户并促进老客户的再次购买。
活动主题
以“疯狂购物节”为主题，强调购物的乐趣和实惠，营造浓厚的购物氛围。
活动持续一个月，从11月1日至11月30日。
活动时间
活动面向全国范围内的所有注册用户，并针对不同用户群体制定不同的促销策略。
活动范围
参与人群
活动主要面向年轻人、学生、上班族等广泛消费群体。
活动规模
预计参与活动的用户数量将达到100万以上，活动期间销售额有望突破1亿元。
02
数据来源与处理
电商平台数据
通过API接口或数据抓取工具从电商平台获取交易、用户行为等数据。
第三方数据
合作方或数据提供商提供的市场、竞品、用户调研等数据。
内部系统数据
企业内部的CRM、ERP等系统提供的数据，如库存、物流、财务等。
数据去重
数据转换
缺失值处理
异常值处理
删除重复记录，确保数据的唯一性。
对缺失数据进行填充或删除，保证数据的完整性。
将不同格式的数据转换为统一格式，方便后续处理和分析。
识别并处理异常数据，避免对分析结果产生干扰。
03
用户行为分析
统计活动页面的总浏览次数，了解用户对活动的关注度。
活动页面浏览量（PV）
分析用户在活动页面的平均停留时间，反映用户对活动内容的兴趣程度。
用户访问时长
统计用户在活动期间的点赞、评论、分享等互动行为，分析用户参与活动的积极性。
用户互动行为
统计活动期间的销售额和销售量，分析促销活动的销售效果。
销售额与销售量
商品类别销售情况
用户购买路径
订单转化率
分析各类别商品的销售占比，了解用户对不同类别商品的需求和偏好。
分析用户从浏览到下单的购买路径，找出用户购买过程中的痛点和优化点。
计算活动期间的下单用户数与总访问用户数的比例，反映促销活动的转化效果。
A
B
C
D
新增用户留存率
统计活动期间新增用户在后续一段时间内的留存率，分析活动对新增用户的吸引力。
沉睡用户唤醒情况
统计活动期间被唤醒的沉睡用户数量及购买情况，分析活动对唤醒沉睡用户的效果。
活跃用户转化率
分析活动期间活跃用户的购买转化率，反映活动对已有用户的促销效果。
用户流失预警
结合用户历史行为数据，预测可能流失的用户并提前采取干预措施。
04
商品销售情况分析
统计活动期间内所有商品的销售总额，反映整体销售规模。
与上一活动或同期活动相比，计算商品销售总额的增长率，评估销售表现。
增长率
商品销售总额
统计各类商品在活动期间内的销售额占比，了解商品类别的销售贡献。
各类商品销售占比
分析各类商品在活动期间内的销售占比变化趋势，发现潜在的市场需求和消费者偏好变化。
趋势变化
畅销商品特点
总结畅销商品的共同特征，如价格、品质、品牌、促销力度等。
要点一
要点二
原因分析
针对畅销商品的特点，深入分析其畅销原因，如有效的营销策略、精准的目标受众定位、优质的产品品质等。
05
营销策略效果评估
在活动开始前，对目标受众进行详细的分析，包括年龄、性别、地域、消费习惯等方面，为后续营销策略的制定提供数据支持。
目标受众分析
根据目标受众分析的结果，制定相应的营销策略，如优惠券、满减、限时秒杀等，旨在吸引目标受众的注意力并促进购买行为。
营销策略制定
通过电商平台、社交媒体等渠道，将营销策略传达给目标受众，同时根据反馈数据及时调整策略，确保活动的顺利进行。
营销策略实施
销售额变化分析
01
对比活动前后的销售额数据，分析营销策略对销售额的影响程度。同时，结合不同时间段的销售数据，进一步探究策略的有效性。
用户行为分析
02
通过分析用户在活动期间的浏览、加购、下单等行为数据，评估营销策略对用户购买决策的影响。此外，还可通过用户反馈了解策略的实际效果。
市场占有率变化
03
观察活动期间品牌或产品在市场中的占有率变化，以判断营销策略对市场格局的影响。
通过数据分析工具和技术，实时监测和分析市场、用户、竞争对手等数据，为营销策略的制定和调整提供数据支持，实现数据驱动的营销决策。
数据驱动营销决策
根据目标受众的特点和需求，制定更加精准的营销策略，如个性化推荐、定制化服务等，提高营销效果。
针对目标受众的精准营销
充分利用各种营销渠道，如电商平台、社交媒体、线下门店等，进行多渠道整合营销，扩大品牌曝光度和影响力。
多渠道整合营销
06
渠道推广效果分析
VS
主要包括社交媒体广告、有哪些信誉好的足球投注网站引擎优化（SEO）、电子邮件营销、联盟营销、内容营销等。
投入成本
包括广告费用、人力成本、时间成本等。具体投入成本因渠道和推广策略而异，需结合实际情
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