運營數據分析之道?轉化篇丨紫鯤企微助手
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當今時代信息化產業飛速發展，各類底層大數據平臺百花齊放，億級數據、秒級響應已經不再是當年的遙不可及的神話。然而對于企業來說，數據計算快僅僅是滿足企業進行業務數據分析的硬件基礎，如何發掘這些海量的數據產生應用價值，走好數據分析這最后一公里，引導企業進行戰略決策卻是至關重要的一步。
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通過對平臺數據進行數據分析引導經營策略，最大化每個營銷漏斗的轉化率是我們孜孜以求的目的。本文以互聯網行業為數據業務分析背景（轉化篇），分別從下單轉化率、事件轉化率、服務轉化率、退貨率四大方面進行分析和思考，希望能跟大家交流一些數據分析方面的心得和體驗。
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????一、下單轉化率
1、會員注冊轉化率：
會員注冊轉化率=新增會員總人數/新訪客總人數。
2、商品收藏轉化率：
商品收藏轉化率=商品收藏總數/商品瀏覽總數。
3、品牌/單品轉化率：
品牌/單品轉化率=單品成功交易訂單/單品瀏覽量。
4、付款轉化率：
付款轉化率=付款總數量/下單總數量。
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????二、事件轉化率
事件轉化率通常指的是平臺或商鋪通過一系列的運營推廣活動以及由于公共事件影響所帶來的額外價值。這一指標對于平臺運營評估和指導市場推廣運營活動極為重要，例如網絡營銷總的SEO關鍵詞投放、折扣促銷活動、郵件營銷等等效果跟蹤。
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????三、服務轉化率
良好的服務自然能夠提高顧客的購買率，對于平臺的客戶人員，我們可以統計處其咨詢到下單的節點轉化率，并且以咨詢到下單的轉換率指標作為KPI指標之一來評價客服人員的工作績效。
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????四、退貨率
退貨率方面，對于用戶而言退貨的原因通常可分為兩大類，一類是由于買到的商品質量有問題而申請退貨，另外一類可能是由于用戶自身原因想申請退貨。平臺需要更加關注第一類因為商品質量問題而申請退貨的商品，通過歷史商品的質量原因退貨數據統計分析，這對于優化供應商非常重要。
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