跟谁学笔试题
跟谁学
一个网站销售额下降,你可以从哪些方面考量?
根据MECE原则对问题进行拆解:
思考维度一:
首先考虑外部环境因素:
如果整个大盘的形势都是下降,那么可能是竞品活动、舆论、经济形势、疫情、监管政策等因素对销售额造成的影响;
其次考虑内部因素:
例如是否是因为市场推广、营销策略、运营手段、推荐算法、网页设计等变动对销售额造成影响。
思考维度二:
从不同的时间周期去看销售额变低这一问题,一天、三天、一周、一个月的销售额变化;
可以对比上月同期、去年同期的销售额;
可以绘制销售额变化的曲线,是否存在周期性(如月初效应等)。
销售额=订单量*平均客单价=下单用户*人均订单数*平均客单价
思考维度三:
下单用户=访问用户*××转化率
从用户访问网站到下单的转化流程去定位销售额下降的主要原因,比如访问到注册,注册到点击,点击到下单,下单到付款等等;
思考维度四:
从用户属性去挖掘那些用户群体的订单量减少,导致销售额下降
新用户+老用户,男性用户+女性用户,不同年龄段用户,不同职业群体,不同地区,不同来源渠道
思考维度五:
分析客单价,是否因为优惠活动力度太大,薅羊毛等导致客单价大幅下降
双十一大促活动复盘
首先可以分析大促活动的触达情况:
用户从各个营销渠道(短信、APP消息提醒、邮件)了解大促活动到参与活动的转化率;
哪个时间段推送活动消息触达的用户最多?
其次可以分析订单数据:
可以看下单时间、付款时间、是否为分期付款、预付款尾款多少、是否下单未付款、优惠金额、折扣率;
还可以分析商品、店铺和用户属性:
哪些商品(例如,大型家电、数码产品、日用品或奢侈品等)在大促期间销量更好;
哪些店铺大促期间的客流量较大,他们的优惠策略具有什么特点;
哪些用户群体(新/老用户,价敏/非价敏用户,各地区,年龄段)参与大促活动的积极性更高;
通过分析不同人群对大促活动的响应度及回购情况,优化人群差异化运营和后期常规运营。
想法:
可以根据客单价、回购率等标签筛选出高价值用户;从响应率筛选高活跃敏感用户,未来运营重点;
select id,visit_date,people
from
(
select *,count(*) over(partition by reference) as cnt
from
(
select id,visit_date,people,date(visit_date-rk*interval '1 day') as reference
from
(select *,row_number() over () as rk
from stadium
where people>100
)t
)tt
)temp
where cnt>=3
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