电商数据报表的简易设计怎么做(附4点电商数据优化指标和4类功能设计)
小武-网站专员 2022-04-13 11:54:16 195
数据看板是电子商务系统的通用功能。对于管理者,他们需要通过数据查看产品的销售情况,了解业务情况;对于产品经理,了解产品版本数据,以验证业务是否正确。
我们还可以称数据看板为数据报表,数据平台由前端和后端分离的多个数据报表组成。本书介绍了数据报表的产品设计方法,更接近实际应用。
数据可视化是一种基于数据报表的酷UI设计,具有一定的动画逻辑,开发更复杂,但观赏性更高。
数据报表需要根据用户的购买行为提前做好数据埋点。下图显示了电子商务平台的数据报表的数据可视化。
▲电商数据报表可视化
然而,电子商务系统的数据有各种场景和类型。在数据海洋中,我们不可能在电子商务系统中选择所有的数据集成。通过简单的设计,我们优先考虑电子商务数据报表中的四类数据的功能设计。
第一类:商城经营数据
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反映了电子商务系统的总交易量。通过时间趋势找到电子商务的销售旺季和淡季。单个用户在商场的回购次数通过回购次数定价。
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第二类是SKU相关数据。
例如,SKU商品类别的销售排名显示了商品的位置属性、商品单价、第一次筛选、第三次和多次订购的商品、商品类别排名、历史商品排名记录和SKU优化。
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第三类是:产品数据。
例如,产品登录次数、页面访问次数、平均用户停留时间、新闻会话次数,即用户在产品本身功能上产生的数据。
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第四类是:用户数据。
例如,用户区、用户年龄、用户产品使用时间长度(可形成产品生命周期)、用户注册信息等用户数据。
前两类是电子商务收入,商品数据,后两类是产品和用户数据。
这四种类型的数据都可以通过埋点快速获取,如图1.2.3所示。
▲简易设计下的数据设计模型
▲简单设计下的数据设计模型。
仅仅数据类型是不够的。数据类型仍然可以产生大量纬度的数据指标。如果你不注意,你可能会产生非行业标准。因此,简单设计的指标必须是通用的、标准的和快速定位的。因此,我们可以得到以下图片。
▲简易设计数据指标
以下指标可以通过开发快速获得,每个公司的统计口径几乎相同,方便您在任何电子商务系统中使用。
01. 营收数据指标
02. SKU商品数据
03. 系统产品数据
04. 用户数据
这部分数据包含用户肖像数据和用户行为数据,我们将其合并。
今天的分享就在这儿。
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