1.分析背景介绍
本案例来自一家京东美妆品牌旗舰店主要经营中高端美妆产品，致力于为消费者提供高品质彩妆解决方案。店铺依托京东平台，利用大数据和智能推荐系统，持续优化产品结构和客户体验，吸引并维护了大量忠实客户。
在过去的几年中，店铺通过精准的市场定位、优秀的售后服务、持续的品牌推广等手段，积累了可观的流量和市场份额。随着电商竞争日益激烈，如何有效提升流量转化率，减少流量流失，并保持品牌增长，成为了当前店铺发展的关键。
2.重点问题陈述
流量转化率偏低，如何提高访问用户的购买转化率？
当前店铺的流量稳步增长，但转化率相对较低，意味着大量潜在客户没有最终完成购买。分析影响流量转化的因素，探索如何通过优化页面布局、产品展示、价格策略、促销活动等手段，提升访问用户的购买意图和实际转化，是店铺当前面临的核心问题。
3.分析方案
3.1选择关键数据指标。
| 序号 | 指标名称 | 释义 | 分析角度 |
|---|
| 1 | 搜索人数 | 搜索人数指的是在一定时间段内，通过搜索引擎或平台搜索某个店铺、产品或关键词的独立用户数量。 | 这个指标反映了有多少人主动开始接触该店铺或某个产品。搜索人数通常与用户的兴趣、需求以及对品牌的认知度密切相关。 |
| 2 | 浏览人数 | 浏览人数指的是在一定时间段内，访问并查看了店铺或特定产品页面的独立用户数量。 | 与搜索人数不同，浏览人数体现的是用户在到达店铺后，是否对产品产生了兴趣并进一步查看了商品详情。 |
| 3 | 同比增速 | 同比增速指的是某个指标（如搜索人数、浏览人数、购买人数等）在当前时间段与上一年同期的增速对比。 | 通常以百分比形式表示，反映了该指标在相同时间周期内的变化趋势。 |
| 4 | 同比增量 | 同比增量指的是某个指标在当前时间段相对于去年同期的实际增量，通常为具体的数值变化。 | 例如，某个月的搜索人数为100,000，而去年同月为80,000，则同比增量为20,000。 |
| 5 | 浏览购买转化率 | 浏览购买转化率指的是在一定时间段内，浏览了店铺或产品页面的用户中，有多少比例最终进行了购买。公式为： 浏览购买转化率=购买人数/浏览人数 | 此指标反映了店铺或产品页面在吸引并说服消费者购买方面的效果。 |
| 6 | 购买转化率同比 | 购买转化率同比指的是当前周期购买转化率与上一年同期购买转化率的对比，通常以百分比形式表示 | 此指标反映了购买转化率的同比变化趋势。 |
说明：这些指标共同构成了一个从用户搜索、浏览到最终购买的完整转化流程分析框架。通过对每个指标的细致分析，能够有效评估店铺流量的质量、消费者的购买意图以及各类营销活动的效果。
3.2 Power BI可视化方案
说明：DEMO页面数据都是模拟数据，仅供参考分析角度和Power BI功能展示，不涉及任何实际业务数据。
4.分析解读
搜索人数和浏览人数可以帮助品牌识别流量来源、流量质量以及用户兴趣。
同比增速和同比增量提供了对比分析的视角，有助于评估品牌在市场中的增长趋势和实际效果.
浏览购买转化率和购买转化率同比帮助衡量页面、营销策略、产品定位等对消费者购买决策的影响。
将搜索、浏览、购买等指标细化到产品线、产品类别、店铺、会员与非会员等维度后，能够更加精准地洞察消费者行为、提升产品和营销策略的效果。细化分析不仅有助于发现市场机会，还能帮助品牌在供应链管理、库存优化、会员运营等多个方面做出更精细化的管理
流量趋势和转化趋势对比，时间趋势变化可以帮助预测未来的需求变化，尤其在季节性波动、促销活动、节假日等特殊时间段时，理解这些趋势对于精准的资源分配至关重要。
5.应用效果
1. 按产品线分析
将流量转化分析细化到产品线层面，能帮助企业更清楚地了解不同产品线的表现差异，为产品管理和库存决策提供数据支持。
业务指导效果：
优化产品线结构：通过分析各个产品线的搜索人数、浏览人数、购买转化率等指标，可以发现哪些产品线表现较好，哪些则可能滞销。对于表现不佳的产品线，可以考虑优化或进行产品调整（例如，替换、重新定价、重新包装等）。
资源分配优化：对于表现优秀的产品线，可以加大资源投入，包括广告投放、库存配置、供应链保障等，确保在需求增长时能够及时满足。
定制化促销策略：不同产品线的客户群体可能存在差异，细化的分析可以帮助企业为每个产品线定制更有效的促销活动。例如，对于高转化率的产品线，可以加大曝光；对于转化率较低的产品线，则可以提供折扣或优惠券等措施刺激购买。
2. 按产品类别分析
将分析细化到产品类别层面，可以帮助理解消费者在不同类别产品中的偏好和购买行为，从而进一步优化商品组合和分类。
业务指导效果：
提升商品推荐精度：通过对不同产品类别的浏览购买转化率分析，能够识别出哪些类别的产品需要进一步优化。例如，若某一类别的浏览量高但购买转化率低，可能需要优化该类别的页面内容、价格策略或库存水平。
定向推广：细化到产品类别后，可以根据不同类别的销售表现来定制营销推广策略。对于购买转化率高的类别，可以通过社交媒体或精准广告进行更多推广，而对于转化率低的类别，则可以通过优惠券、限时折扣等手段刺激用户购买。
调整产品组合：通过对各类别的同比增速、同比增量的分析，可以了解每个类别的市场需求趋势。例如，如果某个类别的同比增速低，可能是由于市场需求减少或竞争激烈，此时可以考虑调整该类别的商品或停产一些不再受欢迎的产品。
3. 按店铺分析
按店铺进行流量和转化率的细化分析，特别是如果品牌有多个店铺或分销渠道可以帮助评估各个店铺的销售表现和潜在问题。
业务指导效果：
店铺运营优化：通过对不同店铺的浏览人数和购买转化率的分析，能够找出表现较差的店铺，帮助识别潜在的运营问题。可能是店铺页面设计不吸引、产品展示不充分，或者是店铺广告推广力度不足。
跨店铺资源调配：若品牌有多个店铺，可以根据各个店铺的销售情况灵活调配资源。例如，某个店铺流量高但转化率低，可以通过优化页面、提升客户服务等方式改善用户体验，提高转化率；反之，某个店铺的转化率较高，可能可以通过增加库存来满足更多的需求。
区域市场差异化：如果多个店铺覆盖不同的地理区域，流量和转化率分析能够揭示区域性差异。例如，某些地区的消费者可能更偏好某些特定产品或服务，企业可以据此调整不同区域店铺的商品展示、促销活动或定价策略。
4. 按会员与非会员分析
细化到会员与非会员群体分析，能够深入了解不同类型顾客的购买行为差异，帮助定制化营销策略，提升会员转化率并优化会员管理。
业务指导效果：
会员忠诚度管理：分析会员和非会员的购买转化率、浏览购买转化率等指标，可以帮助品牌识别会员的忠诚度与活跃度。如果会员的购买转化率高于非会员，说明会员对品牌的忠诚度较高。可以通过个性化推荐、定期促销、积分奖励等手段进一步增强会员粘性。
会员转化策略：对于非会员群体，分析其浏览人数与购买转化率，可以评估转化潜力。针对这些用户，可以通过提供首次购买折扣、免费试用、加入会员奖励等方式引导其注册成为会员。
定制化优惠策略：根据会员与非会员的购买行为分析，可以调整不同用户群体的优惠策略。例如，针对非会员可以推出诱导性的优惠活动（如注册立减），而对于会员则可以推出专属折扣或积分奖励等，以增强用户的购买频次和粘性。
精准营销：会员数据往往包含用户的详细购买历史和偏好，通过对会员与非会员的行为对比分析，能够更精确地制定营销活动。例如，针对非会员用户的促销活动可能侧重于新品尝试、首次购物折扣，而对会员用户则侧重于深度定制化的优惠和优先购买特权。