steam春促育碧游戏会打折吗 steam育碧大促哪个值得买
小伙伴们~
618要到了，你准备好要入手什么了吗？
该说不说，游戏是要买的吧，你准备入手什么游戏呢？分享给小编，如果有小编感兴趣的也会入手哦！
育碧和steam当然会准备好游戏给大家，这不，新活动来咯！
育碧618活动开启，即日起至2022年6月21日晚22:00点
再来看看Steam的活动，EA开启了特 卖活动，多款EA游戏开启打骨折，比如《双人成行》半 价即可入手哦！
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双11数据分析表 电商双11数据分析与预测
双11数据分析,双11数据分析结论,双 11数据,双十一数据水分数据分析的小伙伴，大促结束后的活动效果复盘一定已经开始可能都结束了，结合Laura的工作场景和应用，今天给大家分享下大促分析的整体思路和相关指标~
GMV、ROI、净利润
? GMV：网站成交金额。用户拍下订单金额， 包含已支付和未支付的部分。实际订单存在不支付的情况，所以GMV肯定大于实际已支付金额。大部分用于行业之间对比，实际对本身看自己的销售好坏意义不大。
? ROI：流量的价值分析的根本。ROI是投资回报率，简单理解就是净利润与成本的比率。对于衡量广告投放是否值得，ROI通常是最重要的衡量标准。因为它是衡量广告投放花费的资金是否对于公司业务产生良好的实际影响，例如产生潜在客户、增加销售额、提升品牌知名度。产出/投入>1，ROI就是正的，可以继续追加投入； 如果小于1，ROI就是负数的，应当即使调整产品或推广渠道。
? 净利润：总收入-总支出
支出：平台固定成本、运营成本（系统支出，推广支出）、货物成本、人力成本。
纵向对比：近X年；近一次大促；反映内部运营情况。
横向对比：竞对。反映大环境及内部运营情况。
1.1渠道
? 类型：追溯上游流量来源，微信、抖音，SEO，SEM，广点通
SEO：搜索引擎优化，利用搜索引擎的规则提高网站在有关搜索引擎内的自然排名。如App store。
SEM：搜索引擎竞价推广。在百度搜索结果页中有广告标识。
广点通：广点通是基于腾讯广告体系的效果广告平台。通过广点通，广告主可以在腾讯新闻客户端、微信、QQ浏览器、应用宝等平台投放广告。
? 新访占比：对用户进行新老分类，分析不同渠道拉新获客效果。
? 访问人数：日活。对游戏、消息、社交、消费类产品，这个指标非常有用。除了这些日常使用频率高的产品外，用于评估某些低频消费行业产品的用户粘性可能不合理，如租赁，医疗。
? 访问深度：可以理解为网站平均访问的页面数，就是PV和UV的比值，这个比值越大，用户体验度越好，网站的粘性也越高。
? 访问时长：一般看平均值。观察用户粘性。是衡量网站用户体验的一个重要指标。平均访问时长=总访问时长/访问次数。如果用户不喜欢网站的内容，可能稍微看一眼就关闭网页了，那么平均访问时长就很短，如果用户对网站的内容很感兴趣，一连看了很多内容，或者在网站停留了很长时间，平均访问时长就很长。
? 用户加购、关注、咨询的行为可以初步看出用户的兴趣。
? 收藏率、加购率更高的产品，更受访客人群的喜爱。尤其是对于新品期的产品，销量不高，评价很少，客户没有购买信心是很正常的，如果这个时候收藏加购率很高，一方面可以说明产品是受客户喜爱的，后期值得去推广，另一方面，收藏加购率高的产品，会更受搜索系统的喜爱，会得到更多的展现扶持。
? 也要横向做同品类对比、类同sku对比，观察用户喜欢的品类和sku的共同点，了解用户兴趣的方向。
? 确认分析口径：购买即产生了订单。上面介绍的一个个漏斗都可以和订单关联分析。比如，浏览后可以直接下单，也可以加购或者收藏后下单，这些路径，由于用户行为的随机性，会产生许多不同的转化率。
? 真实工作场景中：对于加购收藏这个路径的转化考虑是比较少的，看整体活动数据一般看的是访问-下单-支付的路径。
? SQL语句能力：用户数据如果做行为漏斗，每个用户被曝光，访问，购买等行为进行串联，需要SQL语句的能力比较强大，需要用到多表关联，每个用户在不同行为表中的id也要限制好，避免出现对多对的笛卡尔积现象。这部分需要提前做很多数据准备。
? 销售数据分析：订单量、销量、销售金额、实付金额、客单价、单均价，业务分析的口径和经营分析、财务分析口径也有差异，要根据业务的需要，首先确认口径。如订单类型，是看毛单（拍下就算）还是看已支付订单。
? 售后的分析往往能发现商品质量、用户满意度、促销反馈方面的信息。
? 妥投率、平均出库时长、平均配送时长
2、逆向分析
2.1浏览
? 跳出率：访客来到网站后，只访问了一个页面就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比。跳出率越低说明流量质量越好，用户对网站的内容越感兴趣。
? 用户取消关注、从购物车移出等行为不完全代表用户的消极行为，是什么让用户取消加购？是促销力度不够，兴趣点转移，还是商品本身问题？同样也是兴趣分析的方向。
? 订单取消
可能1：产品问题。用户体验不佳，如准备付费了发现优惠券没有扣减或者付费流程繁琐。
可能2：优惠券使用。叠加的优惠券可能不能全部使用，超过用户计算的实付金额。
可能3：用户意向。已拍下付款后取消，用户发现出库不及时等了一段时间而取消订单或者因本身原因取消购买。
? 退换货这个环节，往往和用户评价结合分析比较有效，逆向订单的成本是很高的，在这里做分析往往是事后（提升质量），最好能分析出一些真实存在的问题，在后续的活动中，针对当前商品/品牌/服务的业务流程的模块进行优化。
? 退换货率、好评率、售后内容关键字内容分析（质量差、发货慢、漏发）。
三、作弊行为
? 跳出率指征：PV高，跳出率也高，PV≤2的访客多
? 访问深度指征：以刷量为目的的虚假流量，深度通常非常低。在观察此指标时， 应率先排除产品较大改动造成的访问深度不足等特殊情况，如：新投放的落地页的失败引导等。
? 时间维度：在流量低峰时段，没有出现流量的下降。如果某个渠道流量一直平稳进入，或者在低峰时段如凌晨暴增，就需要继续做分析看是否存在刷流量的情况。
? 终端类型：不考虑特殊渠道的应用商店（小米市场、中国移动端），大部分渠道的用户终端跟整个互联网终端分布是类似的。因此在正常情况下，用户访问设备应该多元化。同理，用户的设备操作系统、联网方式、运营商等设备属性，同样可以成为判断虚假流量的参考标准。
? 当畅销商品销量高，而件单价较低时，需要看该商品整体的实付金额占比。
? 优惠券使用排查：若使用了不能在该品类下使用的优惠券，则出现优惠券滥用，这可能存在于员工或者卖家中，为了刷单或者个人利益临时调整优惠券规则。需要到明细粒度排查。
? 卖家为了提高销量，会存在刷单行为，需要有用户确认收货的动作或者妥投的标记，卖家会做假物流信息。想要识别，需要关注到门店粒度，如果几个商品销量极高，销量高的商品评价少，其他商品销量几乎没有，同时门店访问量低，就需要进一步进行数据分析。
是否盈利，盈利速度是否下降，行业位置
净利润、毛利率、同比、横向对比
拉新：优质渠道（roi）、用户质量、新客占比
活跃：统计周期内用户活跃度（按产品使用频率划分）
留存：统计周内留存转化率
购买：下单转化率、复购用户画像、销售指标同比
商品：品类、在架sku、库存
售后：用户满意度、差评
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