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盤點:電商運營中的五個數據陷阱

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電商運營的基本功就是看懂數據,本文列舉了本文列舉了五大常見的數據陷阱,了解和掌握后可以有效避免一些分析結果的偏差,如今數據確實是越來越多了,人們的數據意識也正在增強,尤其是在積累相對容易的電商行業。但面對眾多的運營數據,你真的能有效的將其應用嗎?先不談各種復雜的計量模型,筆者從幾個簡單的統計學概念入手,提醒大家:數據有陷阱,應用需謹慎。但是了解并掌握后即可分析結果的偏差,從而幫助你做出正確精明的決策。

1、算術平均數的局限性

算數平均數,即幾個數字相加后除以個數,這也許是大家僅有的對平均數的理解。但其實平均數還有很多,比如中位數、幾何平均數、眾數等等。先看下面的例1,某店鋪一段時間的營業額數據如下:

時間 銷售額
1 100
2 200
3 200
4 200
5 200
6 200
7 200
8 200
9 300
10 300
11 1200
12 1000
該店鋪12期銷售額的算數平均數是300,但有10期數值都在300以下,這樣的數值合理嗎?前10期的算數平均數僅是210,和300相去甚遠。顯然后面兩期的數值對整體的拉升作用明顯。來個更極端的例子,三個人的年收入分別是3萬、3萬和300萬,但算數平均是102萬,原本是兩個屌絲和一個高帥富,可一平均后大家都成了高帥富。大家很多時候吐槽統計數字有水分,其實這就是算術平均數的陷阱。

那么怎樣獲得更準確的平均數呢?有人說,“去掉最大值,去掉最小值”,這方法沒錯,但略顯粗暴。我們介紹幾個更科學的計算方式。

先看中位數。中位數即將數列從小到大排列后,取中間位置的那個數字作為平均數,若數列是偶數,則取中間兩位數的算數平均。例1的中位數是200,顯然比300要來的合理的多。

其次是眾數,即出現頻率最高的那個數。

最后介紹下幾何平均數。若要求5個數字的幾何平均數,則將這5個數連乘后開5次方。例1中的幾何平均數是268,也要比300更接近真實水平。

目前普遍在用的算數平均數,受極值的影響很大,其準確性是值得管理者們注意的。筆者建議管理者將中位數也應用起來,對算數平均的判斷起輔助作用。若兩者相差過大,則需要找到極值產生的原因。

在EXCEL中,中位數、眾數和幾何平均數的函數分別是MEDIAN、MODE和GEOMEAN,應用起來非常方便。

2、引入定基比率

目前大家比較熟悉的是同比增長率和環比增長率,同比增長率能夠排除掉季節性的因素,反映出較為實質性的增長。而環比能夠連續地、動態地反映出指標的變化。但僅有這兩個指標有時候是不夠的。比如,去年和今年市場行情相差很大,那么同比(今年與去年同期比)的參照性就很不可靠,而環比只看到了這期和上期的差異,若相隔的期數多了,就很難判斷現在的狀況如何。怎么辦?大家不要忘了定基比率,即將固定的某期設為基數,其后各期該期進行對比。

比如某店鋪今年1月至12月的銷售額數據為(10,12,13,16,18,13,17,19,18,20,25,22),我們將1月數據設為基數100,其后各期與之的比值即為定基比數據(100,120,130,…,250,220)。筆者認為定基比有時更能反映出某段時間的經營成果。比如某項改革從1月開始了,那就將各種運營指標以1月為基期,以后各月與它對比,便能直觀反映這項改革帶來的效果。

3、絕對的排名不一定可靠

某天你孩子向你報告考試成績,說考了第9名,你是高興還是憤怒?先別急著下論斷,得先問問幾個人考試。若是500人,那你必然賜予擁吻和禮物;而若是10個人,你八成會賞個巴掌。這就是絕對數字排名的局限性。那么我們用個百分比數值來代替之,就免去了這樣的尷尬,即排名數值除以總的參與排名的個數。比如我經營50款產品,某款產品銷售額排在第8位,那就表明它排在16%。

要多說一點的是,在百分比的排名中,需重視四分位數,即25%,50%,75%三個檔次。許多指標的優劣都會以四分衛數來衡量。比如你的轉化率在行業內的前25%以內浮動,那你暫時不用擔心,將精力放在其他方面,若低于25%了,那你或許要花力氣來提升你的轉化率了。

4、不要被漂亮的增長曲線蒙蔽

對于許多中小型的電商企業,經營的第一步便是沖銷售額,因此粗放經營是普態,對各種指標的大起大落習以為常。有了漂亮的增長業績,穩定性真的不重要嗎?筆者不這么認為,尤其是成本,穩定各項成本是對企業發展的一種蓄力。

比如采購成本,許多企業判斷其采購成本的唯一指標便是算數平均數,其弊端在上文中已經指出,而對穩定性的認識只停留在人的主觀感受或采購曲線的波動上。筆者建議電商們計算方差指標,即EXCEL中的VAR函數,方差越大,表示該指標穩定性越差。南京電商運營

一般來說,一個健康的企業,不管銷售額如何變化,其成本的穩定性(絕對值較穩定或者變化率較穩定)會較強,即方差較小。穩定性變差,一般預示著重大變化的來臨。面對越來越飽和的市場和越來越激烈的競爭,電商企業急需關注自己運營的穩定性。尤其是與供應鏈各個環節相關的穩定性,如采購成本、推廣費用、物流費用等等,任何指標若變得不穩定了,就該警惕,找出背后的原因。

5、不要盲目做活動

筆者有幸觀察過一個日化店鋪的數據,老板非常想知道什么因素對銷售額的影響最大。在對其運營數據進行回歸分析后,發現做活動的次數和時長對其銷售額都沒有影響(統計不顯著),唯一有影響的是客單價,客單價越低銷售額越高。乍看之下,這個結論著實有些讓人無語(因為誰都知道)。但模型顯示,客單價每降低一元,總銷售額提升100多,鑒于其高于50%的毛利率,降價一元可以總體上多賺50塊。但是總銷售額是萬元級的,因此多賺的50元微不足道。所以總體上看,銷售額似乎是一個不受人為控制的指標(自然波動)。這似乎是一個謎題。

但促銷活動的不顯著是值得我們思考的。當然,也許是我們遺漏了某關鍵的指標,也許僅僅有客單價、促銷次數、促銷天數、轉化率、UV、熟客率等指標是不夠的。但不妨自問,我們很多時候是不是太過看重促銷和推廣了?我們對數據分析或許會有一個大致的了解,但對于要從事于電商行業的人群就更應該對電商的專業知識有一個很精準詳細的通曉。

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