電商怎麼做大數據分析

Ⅰ 電商怎麼做數據分析

電商數據分析的常用方法有：邏輯樹分析法；PEST分析法；多維度拆解法；對比分析法；假設檢驗分析法。

1、邏輯樹分析：邏輯樹分析法的目的是把復雜的問題變簡單，即把一個問題當成樹干，然後找出所有充當樹枝的子問題，並以此類推，逐步找到一個個具體而直接的子問題，從而找到解決復雜問題的方法。

2、PEST分析法：用於做行業分析，是通過政治Politics，經濟Economy，社會Society和技術Technology四個因素來分析宏觀環境的方法，其應用領域有公司戰略規劃，市場經營規劃，產品發展規劃，撰寫研究報告等。

3、多維度拆解法：目的是從多個維度思考問題，即從多個角度出發，把一個復雜問題拆解成多個簡單的子問題去解決，其把問題整體拆解成多個部分，通過對比可以看出不同整體之間部分的差異。

4、對比分析法：通過對比找差異，從而追蹤業務是否存在問題的方法。使用對比分析法，要搞清楚兩個問題，一是和誰比，二是如何比。

5、假設檢驗分析法：歸因分析，即分析問題發生的原因，其底層邏輯是邏輯推理，分為3個步驟，分別是：提出假設，收集證據，得出結論。

Ⅱ 一個企業，特別是電商類的，如何進行大數據分析

大數據不僅僅意味著數據大，最重要的是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。下面介紹大數據分析的五個基本方面——
預測性分析能力：數據挖掘可以讓分析員更好地理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
數據質量和數據管理：通過標准化的流程和工具對數據進行處理，可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
可視化分析：不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求，可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
語義引擎：由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析、提取、分析數據，語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
數據挖掘演算法：可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的，集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值，這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
據我所知多瑞科輿情數據分析站大數據分析還可以。針對單個網站上的海量數據，無遺漏搜集整理歸檔，並且支持各種圖文分析報告；針對微博或網站或微信，活動用戶投票和活動用戶評論互動信息整理歸檔，統計分析精準預測製造新數據；針對某個論壇版塊數據精準採集，數據歸類，出分析報告，准確定位最新市場動態；針對某個網站監測用戶的操作愛好，評定最受歡迎功能；針對部分網站，做實時數據抽取，預警支持關注信息的最新擴散情況；針對全網數據支持定向採集，設置關鍵詞搜集數據，也可以劃分區域或指定網站搜集數據針對電商網站實時監測評論，歸類成文檔，支持出報告。
大數據會影響整個社會的發展，主要看是想要利用數據做什麼了

Ⅲ 電商數據分析常用方法有哪些

1.對比分析

橫向對比：簡單的說就是和誰對比?假如說我們上個月店鋪的成交額增長了30%，那麼我們是不是應該開心呢?

這里我們還要參考競爭對手的成交額，數據時代，我們可以很輕易的拿到競爭對手的相關數據。

縱向對比：我們可以把近15天的成交額以線條的形式顯示出來，這樣就可以很清楚的看到近期的成交額是否達到預期，有沒有下降趨勢，當然我們也可以以季度、月或周為單位。

2.轉化分析

這里牽涉到一個問題，評判一家電商企業需要用到的一些日常統計指標：

店鋪的目標用戶數量：一家店鋪的成交量，反映的是這家店鋪對於市場的影響以及用戶對於產品的滿意度。

平均消費金額：店鋪每年平均每位用戶消費了多少，以此來定位目標人群，確定是否達到盈利的指標。

用戶的復購率：判別產品滿意度，假如用戶購買過一次後，還會購買第二次，說明用戶對於你的產品還是很滿意的，這樣既節省了市場推廣費用，用戶也會推薦給更多朋友來夠買。

3.留存分析

我們通過活動等形式把用戶引流到我們的流量池裡，但是經過一段時間後，用戶可能就會慢慢的流失了。那些留下來或者經常訪問我們店鋪的用戶稱之為留存。

我們常常用到的日活躍用戶量、月活躍用戶量、季度活躍用戶量，來檢測我們店鋪的流量。有的時候可能會看到我們的日活，在一段時期內都是逐漸增加的，以為是非常好的現象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結果很可能是一個錯誤的。

留存是產品的核心，用戶只有留下來，我們的產品才能不斷增長。如果我們什麼都不做的話，用戶很快的就流失了。

4.產品比價

大部分電商公司會頻繁搞促銷，一般來說每次打的旗幟無非是全網最低，但是如何才能確定是全網最低呢?

這時候需要我們去搭建一個比價系統，這個比價系統的目的主要是為了去抓取各大電商平台商品的價格。通過各大電商平台的價格以及優惠額，來制定你自己的策略。

關於電商數據分析常用方法有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅳ 電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的

信息大數據時代，電商企業採用信息技術來收集和儲存大量的消費者信息資源，並對其進行分析處理，來進行精準的市場定位，以及確定目標消費群體，為實施精準營銷做第一手准備。之後利用大數據平台對目標消費群體進行屬性分析、篩選、分類標記，建立用戶個性標簽，針對用戶的不同個性需求，提供精準的個性化產品和服務，實現線上廣告的精準投放。

電商企業想要做全局性和系統性的決策，不能僅憑大量的數據，還要加上商業分析，大數據與商業分析的結合才能稱得上是大數據精準營銷。在商業分析里，必須先了解市場，了解某個領域的消費者真正的需求；其次要了解行業，包括行業的特徵、要求和規則；最後才是懂企業的運營，把多個模塊和資源有序地整合起來，從而共同創造價值。這些具備後，用大數據進行適度輔佐，在商業的主導下，真正發揮大數據的作用。下面我們將用一個例子來說明：電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的。

項目背景：

年中大促期間，電商平台的護膚品各類品牌競爭激烈，某護膚品品牌想藉助大數據營銷平台完成兩款面膜的線上推廣。利用大數據平台的精準定向方式，針對全國18歲以上的女性進行線上廣告的推送，為活動網站引入高質量客流，促進消費者和品牌的深度互動。

投放方案

1、優選投放媒體

優選幾個國內主流媒體和與產品相關性高的高質量媒體，分別採用Banner、信息流和視頻貼片的廣告形式進行投放。通過平台一站式操作對這些媒體進行競價廣告投放。當用戶點擊廣告後對其進行標記。

2、MOB數據定向

通過MOB大數據，智能分析移動設備擁有者的屬性以及設備中的APP構成，鎖定女性用戶且安裝有美妝類APP的移動設備，針對這對這類設備進行全媒體廣告投放，對用戶進行廣告包圍，加深用戶印象，增加用戶購買意向。

3、重定向

標記活動落地頁到訪人群，當他們瀏覽有可競價廣告位的媒體時，發起追蹤投放，吸引對本廣告內容感興趣的訪客重新返回活動落地頁。

4、投放優化

通過投放反饋的數據，我們從這幾方面進行優化：

1、媒體平台優化，篩選出高點擊率媒體平台，排除低點擊率平台；

2、投放時段優化，排除低點擊率時段，集中投放在高點擊率時段；

3、素材優化，篩選出高點擊率素材並替換掉低點擊率素材。

投放效果

在本次的線上推廣中，小蜜蜂數據平台全程實時監測投放數據，其中18~24歲的女性訪客量佔比為50%；25~29歲的女性訪客量佔比為32%；30~34歲的女性訪客量佔比為18%。每位獨立訪客的付費比預期值要低20%，點擊量比預期值要高25%，到站轉化率超過預期值高15%。

此案例可看出電商企業借用大數據進行精準營銷可大大提高電商廣告的精準度和命中率，在減少交易成本的同時也提高了交易效率，大大提升了整體的電商服務水平，實現企業利益最大化。​​​

Ⅳ 電商數據分析指標都有哪些該如何進行分析

此文是對最近學習的電商相關知識點做一個鞏固

傳統零售利用二八法則生存，電商靠長尾理論積累銷售。
傳統零售是小數據，電商是大數據。
傳統零售是「物流」，零售過程就是商品的流動；電商是「信息流」，顧客通過搜索、比較、評論、分享產生信息，達到購買的目的。
傳統零售注重體驗感，電商注重服務和效率。
傳統零售是做加法，電商是做乘法。傳統零售是通過一家家店擴大影響力，電商通過資金的投入迅速搶占市場。
傳統零售的主要成本是房租和人工成本，電商的主要成本是物流和營銷成本。
總結：電商和傳統零售雖有千萬種差別，但總歸都是零售，融合是二者註定的趨勢，即現在火熱的新零售。

傳統零售的數據主要是進銷存數據、顧客數據和消費數據。電商的數據卻復雜得多，數據來源渠道也很多樣化

電商數據來源廣泛，常規的流量數據、交易數據、會員數據在品牌的交易平台都有提供。一些第三方網站也提供數據源及分析功能。

1、網路統計：包括流量相關的網站統計、推廣統計、移動統計三部分內容。分析內容包括趨勢分析、來源分析、頁面分析、訪客分析、定製分析和優化分析。
2、谷歌分析：包括流量分析工具、內容分析、社交分析、移動分析、轉化分析、廣告分析幾部分內容。
3、Crazy egg熱力圖：主要特色是對頁面熱點追蹤分析的熱力圖。
4、CNZZ數據專家（友盟）：包括站長統計、全景統計、手機客戶端、雲推薦、廣告管家、廣告效果分析和數據中心等。
還有一些無需埋點監測數據的產品，如GrowingIO、神策數據、諸葛io等。

以下為用思維導圖進行梳理的電商數據分析指標，總共包括六大類

對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據指標可以網頁進行改進

這里需要注意兩個點

1）影響因素不同：UV 價值更受流量質量的影響；而客單價更受賣的貨的影響；

2）使用場景不同：UV 價值可以用來評估頁面 / 模塊的創造價值的潛力；客單價可以用來比較品類和商品特徵，但一個頁面客單價高，並不代表它創造價值的能力強，只能得出這個頁面的品類更趨近於是賣高價格品類的。

如果網站是為了幫助客戶盡快完成他們的任務（比如：購買，答疑解惑），那麼在線時長應當是越短越好；如果希望客戶一同參與到網站的互動中來，那麼時間越久會越好。所以，分析在線時長是否越長越好，要根據產品定位來具體分析

從注冊到成交整個過程的數據，幫助提升商品轉化率。

對於一個新電商來說，積累數據，找准營運方向比賣多少貨，賺多少錢更重要。這個階段主要 關注流量指標 ，指標如下：

對於已經經營一段時間的電商，通過數據分析 提高店鋪銷量 就是首要任務。此階段的重點指標是 流量和銷售指標 ，指標如下：

對於已經有規模的電商，利用數據分析 提升整體營運水平 就很關鍵。重點指標如下：

數據指標分為追蹤指標、分析指標和營運指標，營運指標就是績效考核指標。一個團隊的銷售額首先是追蹤出來的，其次是分析出來的，最後才是績效考核出來的。銷售追蹤自然是按天、按時段說話，分析一般是以周和月為單位，績效考核常常是以月為主、以年為輔。

執行人員側重過程指標，管理層側重結果指標。對於數據分分析人員來說要學會根據職位提供不同的數據。

1、無流量不電商，對於流量分析，我們常用漏斗圖來做分析，幾乎每個流量的細分都可以用到漏斗圖。
2、漏斗圖就是一個細分和溯源的過程，通過不同的層次分解從而找到轉化的邏輯。
3、漏斗圖的弱點，就是反應一條轉化路徑的形態，我們可以稍加修改實現漏斗圖的對比功能。

1、流量的質量分為質和量兩方面，只有質沒有量的流量是沒有多少實際價值的，流量的質體現在不同的營銷目的上，例如獲得點擊、注冊、收藏、購買或者獲取利潤的目的。
2、可以通過四象限分析圖來對比分析流量的質量。下圖是針對購買的轉化率和流量的四象限圖，其中第一象限的流量應該是高質量的，流量和轉化率均高於平均值；第二象限渠道的流量轉化率高，但量不大，通過搜索來的流量大部分屬於此類；第四象限流量屬於質低量高，站外購買的流量這種情況比較多；第三象限屬於質低量低的雙低流量，不用特別維護，任其發展即可。
3、圖中的Y軸可以根據具體的分析目的替換成點擊率、注冊率、收藏率、ROI（單元產出）等進行對比分析。
四象限分析圖中，X軸、Y軸、分析對象都可以根據不同的目的進行替換。
4、散點圖的四象限分析可以結合趨勢，或者演變成四象限氣泡圖，氣泡圖的大小為ROI，這種四象限圖信息量更大。

1、電商的銷售針對比傳統零售復雜很多，主要復雜在流量的多層次多渠道上，互聯網的好處是幾乎能將用戶的每個動作記錄下來，然後我們從中找到關鍵點進行診斷即可。下圖，是一個類似杜邦分析的圖，從值（圖中紅色）和率（圖中藍色）兩個方面，訂單、新客、老客三個維度將銷售額拆成五個層次，每個層次間具有加或乘的邏輯關系。
2、銷售額是一個結果指標，圖中的20個指標是過程指標，每個指標的變化都會影響最終的銷售額，基本都是正相關。（折扣和銷售額的關聯會稍微復雜一些）
3、通過上圖，使用對比、細分的原則分析可以判斷出哪兒些指標變化對銷售額產生了影響。

參考書籍為《數據化管理——洞悉零售及電子商務運營》

Ⅵ 電商怎麼做數據分析

1、列表法
將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。
2、作圖法
作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動製表和用程序自動生成，其中用程序製表是通過相應的軟體，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟體進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。

Ⅶ 電商運營如何做數據分析

電商一般有這些數據指標，差不多就夠了，可以參考下：

1、網站整體運營情況；

2、銷售數據（訂單數據）；

訂單模板分享：

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3、用戶行為數據；

用戶模板分享：

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4、商品數據；

5、客戶咨詢數據；

咨詢模板分享：

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6、售後服務數據；

7、推廣投放數據；

投放模板分享：

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8、營銷活動數據；

9、財務數據：盈利、成本等

--> 基本指標篇 <--

1、銷售數據

商品方面：

1、總銷售額，總銷量

2、熱銷商品top N，熱銷品類top N （這些是件數，也就是銷量）

3、商品銷售額貢獻top N，品類銷售額貢獻 top N （這些是金額，有些大件商品）

還可以看的更細一點，每件商品的利潤不一樣，可以算出來：

4、利潤額貢獻top N，品類利潤額貢獻 top N。

——以上有助於你劃分哪些商品來引流，哪些商品來促銷。

5、瀏覽量商品最高 top N，瀏覽量品類最高 top N。

——看看有啥商品瀏覽量高卻賣不出去的，要調查原因是價格不好還是什麼？

客戶方面

總訪客、新訪客、新注冊用戶、客單價

用戶地域分布、用戶設備來源分布（瀏覽器或設備）、用戶渠道來源分布（訪問網站、網路推廣、券媽媽之類的……）

活動期間訪問趨勢（一般是個線圖 橫軸是時間 縱軸是訪問量 多線圖還可以加一根銷售額）

2、運營數據

客戶行為數據

1、每日uv、pv等等……

2、熱區圖（把用戶的行為做一個簡單的可視化呈現，看看哪裡點的最多，活動頁面下面幾屏有沒有熱度，如果下面有想要主推的利潤高的產品，要及時往上挪）

3、轉化漏斗（從訪問、注冊、加購、下單、付款做一個漏斗，看到底哪個環節流失客戶最多，有bug修bug，有流程不順要改善）

推廣數據

1、推廣總費用，總收入，ROI

2、各渠道費用，點擊量，收入，ROI（可以用分組條圖或柱線圖來展示各渠道的費用與收入，投入高的渠道效果不一定好，通過對比可以篩選性價比最高的推廣渠道）

--> 工具篇 <--

說完基本指標，說說工具好啦。我看到題主問除了excel還有啥，當然不能靠excel。

原始數據辣眼睛～

做表比較慢，而且相對不太智能，數據多的時候，絕對不能手抖～

傳遞起來太慢了，動不動好幾十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要費好幾個小時的時間。

在效率為王的時代，我們不是為了在活動過程中就強化好的地方、修正不好的地方嗎？

等ppt做好了黃花菜都涼了。

看看要是數據直接成這樣了會不會很好看？

就是有這樣的神器～滑鼠拖一拖、拽一拽，左邊的excel就變成右邊的可視化圖表了！

然後看（領）表（導）的人就不用暗自運氣了，

只要看看顏色，比比大小、長短、高低，哪裡需要整、哪裡需要改，哪裡需要贊，一目瞭然！

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