電商重要指標_Max行銷誌

[數據分析] 初心者入門, 電商數據分析指標

快速了解初心者看電商最重要的指標:留存率(User retention)、回購率(Repurchase rate)、購買週期(Repurchase cycle)、終身價值LTV(Life time value)、消費分佈和客戶分群RFM模型。 另外關於電商數據分析,前陣子做了一個電商 Dashboard 模板,可以從這邊 領取,希望對你有幫助 🙂 指標一:客戶終身價值 (LTV) 1. 名詞解釋: LTV (客戶終身價值) 是指一位客戶長期回購的總價值。舉例:一件衣服賣 500 元,你的客人一個月會買一次,假設連續買三年,那麼最後客戶終身價值就是 500 x 12 x 3 = 18,000 元! 延伸閱讀:網路創業最重要的公式:LTV > CPA 2. 實際應用: 可以從下面這張圖看 […]

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GoogleAnalyticsBoobkCoverLater

[數據分析] Google Analytics疑難雜症大解惑筆記

最近剛讀完Google Analytics疑難雜症大解惑,這本有介紹GA程式碼設定且簡單容易上手,適合有想學GA程式碼埋設又想接觸Google Analytics的人;建議可以先閱讀先前介紹的剖析Google Analytics:從報表理解到實作,接著閱讀Google Analytics疑難雜症大解惑會功力大增! 延伸閱讀:[數據分析]剖析Google Analytics:從報表理解到實作筆記 大綱: Google Analytics疑難雜症大解惑 第一部:運作釐清篇 第二部:名詞比較偏 第三部:功能操作篇 第四部:報表解讀篇 第一部:運作釐清篇 1. 秘訣:Email安裝GA追蹤 (插入相片 > 圖片網址) 在圖片網址處插入這段: http://www.google-analytic […]

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Google Trend 預測爆款商品

[數據分析] 如何利用 Google Trend (搜尋趨勢) 挑選爆款商品

每個月要從 4000 件商品挑出 3~5 件商品出來打廣告,銷售的好壞其實很考驗投手的挑品能力;此篇利用 Python 串 Google Trend API 爬取過去大量資料,Pandas合併和整理,再利用 Decision Tree、KNN、Logistic Regression…等 8 種模型進行機器學習來預測未來搜尋熱度,最後利用這些數據輕鬆地挑選商品來進行推廣。 大綱:如何從 4000 件商品挑出 3~5 件商品來投放廣告? 第一步:Python爬取資料 第二步:資料清理 第三步:資料篩選 第四步:建立預測模型 結論:Google Trend 與 Google Analytics 數據交叉比較 如果想了解更多爬蟲可以閱讀:[學習筆記] Python爬蟲_Selenium爬 […]

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[數據分析] 剖析Google Analytics:從報表理解到實作筆記

最近剛啃完這本『剖析Google Analytics:從報表理解到實作』- 作者Harris先生,因此對Google Analytics的每則分頁有更深入的了解;這是本很適合初學者入門GA的書籍,以下是筆記心得提供參考~ 延伸閱讀:[數據分析] Google Analytics疑難雜症大解惑筆記 C1.網站分析對企業產生的價值 受眾:更暸解網站使用者的性別、興趣和年紀 流量:可觀察使用者是從何而來。 行為:使用者在網站的瀏覽路徑、停留時間…等。 轉換:在網站上發生的交易次數和金額。 C2.認識網站指標與維度 在Google Analytics上有很多名詞,而已下是最常見的幾個維度和指標:跳出率/離開率、工作階段/使用者/瀏覽量。 使用者:埋設Cookie在瀏覽器上進行追蹤,使用不 […]

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