电商行业的数据分析是一个非常重要的环节,能够帮助电商企业深入了解用户需求,优化商品结构,提高运营效率。本文将从数据分析的重点、获取方法、常用分析方法等方面,为你详细介绍电商数据分析的全流程,并附有实战案例和可视化图表,供你参考学习。

一、电商的数据分析应该围绕什么展开？

总结一下,就是3个关键点:人、货、场。

人: 用户数据,比如用户属性,用户质量

货: 商品数据,库存,销量,售后数据,评价数据等

场: 这个包含的东西比较多,凡是不属于人和货的,你都可以把它定义为场,不能局限于某一部分。

二、数据获取

做数据分析不能只看一天的数据,需要关注长期和整体。电商的数据更是如此,建议分析两种时期的数据:

促销期: 618,双11,双12,年底大促,年中大促等

平常期: 日常经营期

如果样本数据不够,可以适当扩大样本范围,以提高数据准确性。

三、数据分析方法

1. RFM模型: 10分钟搭建RFM客户价值模型,一学就会

2. 关联分析: 探索各商品的潜在关联价值

3. 聚类分析: 进行会员精细化管理和精细化营销

除此之外,还有一些进阶实战案例供你参考:

[大专毕业小伙月入30万,靠的就是这套电商分析流程](链接)

• [6个维度,解读电商网站的数据分析应该怎么做](链接)

• [超全的电商数据指标体系分享,年底数据分析用得上](链接)

• [数据分析项目精讲!电商平台人、货、场分析实战,附数据源](链接)

四、数据分析过程

1. 整体数据:看一下活动期和平常期的流量对比

2. 细分数据: 以某宝的一个部分为例,分析流量的来源:首页模块、详情页、固定页、结果页、日活玩法

3. 频道数据: 分析单品坑位的流量分发,考虑坑位的曝光、点击、次数等,并结合客单价、转化率等指标。

五、数据分析工具

Excel: vlookup,数据透视表,数组,sumifs等常用公式

SQL: 增删改查、联合

Python: 数据清洗,数据抽取等

FineBI: 数据图表可视化,数据报告制作,简单的数据清洗

对于电商运营来说,Excel和FineBI就已经足够了。FineBI利用拖拽数据字段的方式,自动生成可视化图表,大大提高了分析效率。

总之,电商数据分析需要从人、货、场三个维度出发,循序渐进地掌握常用分析方法,并借助合适的工具完成数据的获取、整理和可视化。希望本文的内容对你有所帮助,祝你在数据分析领域越走越远!