使用数据分析工具助力双十一促销成果

深入了解促销表现

一、关键指标看板

1.Average Order Value：

在选定时间段内每笔订单的平均收入，可用于设置具有最低购买金额的促销——优惠券/ 包邮。

2.Average Basket Size：

在选定时间段内平均每单销售件数，可用于设置最少件数的促销-多件多折Flexi-Combo。

二、工具看板

1. 展示了不同工具的促销效果，卖家可以利用这些数据来优化促销方案。

三、Vouchers

1. 查看总体优惠券表现：

使用优惠券购物的买家数量（Buyers）和优惠券订单带来的收入（Redeemed Revenue）。

2. 深入了解单个优惠券的表现：

查看使用率最高的优惠券，及ROI(投资回报率)最高的优惠券---可将这些促销方式应用于后续活动中。此外，还要研究Key metrics 的客单价（ Revenue per Buyer ），并可将顾客使用优惠券的最低购买额设置为客单价的1.2倍到1.5倍。

3. ROI 投资回报率是怎么计算的?

ROI = 促销收入/ 成本,如最低消费满$ 100 减$ 10时，ROI:=200/10=20 收入: $200 优惠券成本: $10, 投资回报率越高，意味着该促销能够带来良好的效益。

四、Free-Shipping

五、Free-Combo

注意:内容来源于Lazada大学，仅作跨境学习交流用途，知识模块与文件所有权归于Lazada所有。

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常见问答(FQAS)

A1:数据分析可以通过对历年用户购物数据的分析,找到关键影响购物决策的因素,针对不同用户群体制定更精准的促销策略,提高促销活动的 conversion 率和收入。

A2:可以采集和记录用户在网站的各项行为数据,如浏览商品分类、加入购物车多少次数、最后购买商品等,然后使用数据分析软件对这些数据进行分类、统计和分析,找出用户购物消费的规律和路径,预测用户未来可能的购物行为。

A3:可以根据用户属性如年龄、性别、地域等进行细分,针对不同用户群体推送定制的促销信息,如打折优惠;运用A/B测试不断优化促销landing page的设计;设置个性化促销,让老客户得以享受更多利益等。利用数据驱动,让促销更有针对性。