数据后台的解决用户什么问题

数据后台的解决用户什么问题？

这也是我们在做数据后台时首先要思考的问题，按照《用户体验要素》划分，属于战略层。

一般来说数据后台会有这样的目的：

• 核心指标数据统计；
• 各个模块数据分析；模块的划分一般按照业务过程去划分。
• 策略输出；针对数据情况，智能自动告知商家数据结论和相关运营建议，增强商家后台其他功能模块的联动
• 工具商业化变现。针对数据上反映的问题，推荐电商后台的多种营销工具，进行商业化。例如广告投放，活动优惠券工具等，这些往往是可以收费的。

03 数据后台数据应该如何组织呈现？

很多人认为，丰富的数据形式，加上酷炫的交互就是个很“厉害”的后台数据产品，如果没有一个清晰的逻辑脉络的话，这样的产品无非是酷炫组件堆叠，达不到帮助商家统计分析的目的。

我总结了下面几个步骤：

1. 定指标：和自己业务相关的一些指标需要梳理，并且确定核心指标和过程指标。

2. 拆过程：将电商的过程拆解为 流量（自然、私域、广告），下单，付款，物流，退款、服务等各个环节。帮助商家了解各个流程环节中的强弱项。第1步和第2 步往往是结合起来一起做

3. 拆维度：时间，商品，渠道、用户特征等。帮助商家了解何时，什么样的商品，什么样渠道的流量、对什么样的人群有更好的经营数据。

4. 做比较。比较分为 和自己比（环比、同比、近X日等），与 和别人比（同类商家所处的位置）。

5. 可视化呈现。选择相应有意义的维度、指标、比较值，配合相应的可视化组件。

6. 输出结论。根据数据给出结论、问题、和决策建议。让数据讲故事。

04 数据后台一般的构成要素有哪些？

一般来说，数据后台根据电商业务的主题拆分成多个模块，包括：数据概况（首页）、流量分析、交易分析、商品分析、用户分析、营销分析、服务分析等

重要模块的内容和特点如下：

不同的电商平台，侧重点也不一样。

例如抖音小店是以内容引流商品的打法，更加关注创作内容维度对于电商成交的影响。专门设置了 不同的视频、直播、头条内容 维度下 店铺商品的核心数据。

抖音小店后台内容分析模块

拼多多和淘宝这种有集中流量的平台电商，服务相关的数据也会非常重要，包括IM消息回复率，纠纷率，退款退货处理时长，平台介入率，以及反应综合服务水平的DSR分析。

拼多多后台服务数据模块