中职《商务数据分析与应用(第2版)》(人邮版·2023)第8章 运营数据分析 教案(表格式)

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中职《商务数据分析与应用(第2版)》(人邮版·2023)第8章 运营数据分析 教案(表格式)

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第8章 运营数据分析
教学内容 一、流量数据分析 二、销售数据分析 三、服务数据分析
教学要求 【学习目标】 1.掌握分析流量结构和流量质量的方法。 2.掌握分析店铺交易情况和店铺利润的方法。 3.掌握分析店铺物流服务和客户服务效果的方法。 【素质目标】 1.树立经营风险意识,学会化解经营风险。 2.具备潜心钻研业务、工作严谨务实的职业素养。
教学重点 1.流量数据分析 2.销售数据分析 3.服务数据分析
教学难点 1.流量数据分析 2.销售数据分析 3.服务数据分析
教学方法 讲授法、案例法
课时数 6课时
教学内容
第一节 流量数据分析 一、流量结构分析 通过分析店铺流量结构,运营者可以了解在一定的时间段内哪个渠道为店铺带来了更多的流量,哪个渠道的流量ROI更高,然后根据分析结果调整与优化引流策略。在分析店铺流量结构时,运营者应重点关注浏览量、访客数、点击量、点击率、成交订单数、ROI等指标。 1.免费流量 2.付费流量 课堂实操:分析店铺流量结构 1.分析店铺流量构成情况 2.店铺流量变化趋势 3.店铺流量来源明细 二、流量质量分析 流量质量即流量的优劣,体现的是流量的价值。运营者需要对不同渠道所获得的流量的质量进行分析,评估某个渠道所获得的流量是否能为店铺带来价值,能为店铺带来多少价值。 运营者在分析某个渠道的流量质量时,不能只看该渠道所产生的访客数,因为访客数只能体现该渠道的受众情况,而不能体现该渠道所获得的流量给店铺带来的价值。
运营者分析某个渠道的流量质量时需要重点关注该渠道的访客的UV价值、转化率和加购率3个指标。 UV价值=支付金额/访客数 转化率=支付人数/访客数 加购率=加购人数/访客数 课堂实操:分析店铺流量质量 第二节 销售数据分析 一、店铺交易情况分析 店铺经营过程中会产生大量的销售数据,这些数据会对店铺的经营策略产生重大的影响。运营者应根据这些交易数据和市场变化及时调整销售策略,以实现销售目标。在分析销售数据时,首先要明确数据分析的目标,然后围绕该目标收集相关数据,整理并进行相关数据分析,找到销售数据变化的原因,最后对店铺经营策略做出适当调整,以改善销售情况。 课堂实操:分析店铺交易情况 二、店铺利润分析 企业运营的核心是利润,对于大多数运营者来说,他们最关心的是如何用最小的成本获得最大的利润。影响企业成本的因素主要有商品成本、推广成本和固定成本。 (1)商品成本 (2)推广成本 (3)固定成本 课堂实操:预测店铺利润 第三节 服务数据分析 一、物流服务分析 在电子商务活动中,物流是一个非常重要的环节,店铺的物流水平直接影响着店铺的服务评级(DSR)中的物流服务评分。同时,店铺物流服务质量的高低也是客户做出购买决策的重要参考依据。 在物流服务分析中,运营者需要重点关注订单时效分析和异常物流分析。 1.订单时效分析 ● 支付-发货时长 ● 发货-揽收时长 ● 揽收-派送时长 ● 派送-签收时长 2.异常物流分析 ● 发货异常 ● 揽收异常 ● 派送异常 ● 签收异常 课堂实操:分析订单时效 二、客户服务分析 在电子商务中,客服人员是店铺与客户进行沟通的桥梁,是为客户创造良好购物体验的重要因素。此外,客服人员的工作成果也会对店铺的销售产生直接影响。运营者可以建立相应的考核制度,通过考核客服人员的工作效果来激发他们的工作积极性,提高客服团队的工作业绩,从而提高整个店铺的销售额。 1.客服人员绩效考核 店铺客服人员的考核一般以关键绩效指标(KPI)为主,即将客服人员需要完成的工作标准以指标的形式罗列出来,对客服人员进行目标式的量化考核。 运营者在设置绩效考核表时,需要确定3项内容。 ● 考核的指标(KPI) ● 评分的标准 ● 权重的分配 课堂实操:分析店铺客服人员的KPI 2.提高咨询转化率的方法 (1)及时做出回复 (2)热情迎接问候 (3)及时解决客户提出的疑问 (4)灵活应对客户询单后的反应 (5)有效催付 课后实训:分析运营数据并撰写商务数据分析报告 1.实训目标:掌握分析店铺运营数据的方法,会撰写运营数据分析报告。 2.实训内容:3~5人一组,以小组为单位,完成运营数据分析,并用Word或PPT展示数据分析报告。 3.实训步骤 (1)确定运营数据分析的内容 (2)收集、处理、分析数据,以及实现数据可视化 (3)撰写商务数据分析报告 4.实训评价:进行小组自评和互评,撰写个人心得和体会,教师根据学生心得和体会进行评价和指导。
归纳与 提高 通过本章的学习,我们掌握了分析流量结构和流量质量的方法,分析店铺交易情况和店铺利润的方法,以及分析店铺物流服务和客户服务效果的方法等。 运营数据分析主要是对店铺运营过程中产生的销售数据和服务数据进行分析,帮助运营者了解店铺的销售业绩和服务水平,掌握店铺的利润情况,发现店铺服务存在的不足之处,从而及时调整和优化运营策略。

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