电商怎么做大数据分析

Ⅰ 电商怎么做数据分析

电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；多维度拆解法；对比分析法；假设检验分析法。

1、逻辑树分析：逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法。

2、PEST分析法：用于做行业分析，是通过政治Politics，经济Economy，社会Society和技术Technology四个因素来分析宏观环境的方法，其应用领域有公司战略规划，市场经营规划，产品发展规划，撰写研究报告等。

3、多维度拆解法：目的是从多个维度思考问题，即从多个角度出发，把一个复杂问题拆解成多个简单的子问题去解决，其把问题整体拆解成多个部分，通过对比可以看出不同整体之间部分的差异。

4、对比分析法：通过对比找差异，从而追踪业务是否存在问题的方法。使用对比分析法，要搞清楚两个问题，一是和谁比，二是如何比。

5、假设检验分析法：归因分析，即分析问题发生的原因，其底层逻辑是逻辑推理，分为3个步骤，分别是：提出假设，收集证据，得出结论。

Ⅱ 一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析

大数据不仅仅意味着数据大，最重要的是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。下面介绍大数据分析的五个基本方面——
预测性分析能力：数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
数据质量和数据管理：通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
可视化分析：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求，可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
语义引擎：由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据，语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
数据挖掘算法：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的，集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值，这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
据我所知多瑞科舆情数据分析站大数据分析还可以。针对单个网站上的海量数据，无遗漏搜集整理归档，并且支持各种图文分析报告；针对微博或网站或微信，活动用户投票和活动用户评论互动信息整理归档，统计分析精准预测制造新数据；针对某个论坛版块数据精准采集，数据归类，出分析报告，准确定位最新市场动态；针对某个网站监测用户的操作爱好，评定最受欢迎功能；针对部分网站，做实时数据抽取，预警支持关注信息的最新扩散情况；针对全网数据支持定向采集，设置关键词搜集数据，也可以划分区域或指定网站搜集数据针对电商网站实时监测评论，归类成文档，支持出报告。
大数据会影响整个社会的发展，主要看是想要利用数据做什么了

Ⅲ 电商数据分析常用方法有哪些

1.对比分析

横向对比：简单的说就是和谁对比?假如说我们上个月店铺的成交额增长了30%，那么我们是不是应该开心呢?

这里我们还要参考竞争对手的成交额，数据时代，我们可以很轻易的拿到竞争对手的相关数据。

纵向对比：我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来，这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期，有没有下降趋势，当然我们也可以以季度、月或周为单位。

2.转化分析

这里牵涉到一个问题，评判一家电商企业需要用到的一些日常统计指标：

店铺的目标用户数量：一家店铺的成交量，反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度。

平均消费金额：店铺每年平均每位用户消费了多少，以此来定位目标人群，确定是否达到盈利的指标。

用户的复购率：判别产品满意度，假如用户购买过一次后，还会购买第二次，说明用户对于你的产品还是很满意的，这样既节省了市场推广费用，用户也会推荐给更多朋友来够买。

3.留存分析

我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里，但是经过一段时间后，用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存。

我们常常用到的日活跃用户量、月活跃用户量、季度活跃用户量，来检测我们店铺的流量。有的时候可能会看到我们的日活，在一段时期内都是逐渐增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做留存分析的话，这个结果很可能是一个错误的。

留存是产品的核心，用户只有留下来，我们的产品才能不断增长。如果我们什么都不做的话，用户很快的就流失了。

4.产品比价

大部分电商公司会频繁搞促销，一般来说每次打的旗帜无非是全网最低，但是如何才能确定是全网最低呢?

这时候需要我们去搭建一个比价系统，这个比价系统的目的主要是为了去抓取各大电商平台商品的价格。通过各大电商平台的价格以及优惠额，来制定你自己的策略。

关于电商数据分析常用方法有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅳ 电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的

信息大数据时代，电商企业采用信息技术来收集和储存大量的消费者信息资源，并对其进行分析处理，来进行精准的市场定位，以及确定目标消费群体，为实施精准营销做第一手准备。之后利用大数据平台对目标消费群体进行属性分析、筛选、分类标记，建立用户个性标签，针对用户的不同个性需求，提供精准的个性化产品和服务，实现线上广告的精准投放。

电商企业想要做全局性和系统性的决策，不能仅凭大量的数据，还要加上商业分析，大数据与商业分析的结合才能称得上是大数据精准营销。在商业分析里，必须先了解市场，了解某个领域的消费者真正的需求；其次要了解行业，包括行业的特征、要求和规则；最后才是懂企业的运营，把多个模块和资源有序地整合起来，从而共同创造价值。这些具备后，用大数据进行适度辅佐，在商业的主导下，真正发挥大数据的作用。下面我们将用一个例子来说明：电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的。

项目背景：

年中大促期间，电商平台的护肤品各类品牌竞争激烈，某护肤品品牌想借助大数据营销平台完成两款面膜的线上推广。利用大数据平台的精准定向方式，针对全国18岁以上的女性进行线上广告的推送，为活动网站引入高质量客流，促进消费者和品牌的深度互动。

投放方案

1、优选投放媒体

优选几个国内主流媒体和与产品相关性高的高质量媒体，分别采用Banner、信息流和视频贴片的广告形式进行投放。通过平台一站式操作对这些媒体进行竞价广告投放。当用户点击广告后对其进行标记。

2、MOB数据定向

通过MOB大数据，智能分析移动设备拥有者的属性以及设备中的APP构成，锁定女性用户且安装有美妆类APP的移动设备，针对这对这类设备进行全媒体广告投放，对用户进行广告包围，加深用户印象，增加用户购买意向。

3、重定向

标记活动落地页到访人群，当他们浏览有可竞价广告位的媒体时，发起追踪投放，吸引对本广告内容感兴趣的访客重新返回活动落地页。

4、投放优化

通过投放反馈的数据，我们从这几方面进行优化：

1、媒体平台优化，筛选出高点击率媒体平台，排除低点击率平台；

2、投放时段优化，排除低点击率时段，集中投放在高点击率时段；

3、素材优化，筛选出高点击率素材并替换掉低点击率素材。

投放效果

在本次的线上推广中，小蜜蜂数据平台全程实时监测投放数据，其中18~24岁的女性访客量占比为50%；25~29岁的女性访客量占比为32%；30~34岁的女性访客量占比为18%。每位独立访客的付费比预期值要低20%，点击量比预期值要高25%，到站转化率超过预期值高15%。

此案例可看出电商企业借用大数据进行精准营销可大大提高电商广告的精准度和命中率，在减少交易成本的同时也提高了交易效率，大大提升了整体的电商服务水平，实现企业利益最大化。​​​

Ⅳ 电商数据分析指标都有哪些该如何进行分析

此文是对最近学习的电商相关知识点做一个巩固

传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。
传统零售是小数据，电商是大数据。
传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。
传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。
传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。
传统零售的主要成本是房租和人工成本，电商的主要成本是物流和营销成本。
总结：电商和传统零售虽有千万种差别，但总归都是零售，融合是二者注定的趋势，即现在火热的新零售。

传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化

电商数据来源广泛，常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。

1、网络统计：包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。
2、谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。
3、Crazy egg热力图：主要特色是对页面热点追踪分析的热力图。
4、CNZZ数据专家（友盟）：包括站长统计、全景统计、手机客户端、云推荐、广告管家、广告效果分析和数据中心等。
还有一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。

以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标，总共包括六大类

对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据指标可以网页进行改进

这里需要注意两个点

1）影响因素不同：UV 价值更受流量质量的影响；而客单价更受卖的货的影响；

2）使用场景不同：UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力；客单价可以用来比较品类和商品特征，但一个页面客单价高，并不代表它创造价值的能力强，只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。

如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析

从注册到成交整个过程的数据，帮助提升商品转化率。

对于一个新电商来说，积累数据，找准营运方向比卖多少货，赚多少钱更重要。这个阶段主要 关注流量指标 ，指标如下：

对于已经经营一段时间的电商，通过数据分析 提高店铺销量 就是首要任务。此阶段的重点指标是 流量和销售指标 ，指标如下：

对于已经有规模的电商，利用数据分析 提升整体营运水平 就很关键。重点指标如下：

数据指标分为追踪指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是追踪出来的，其次是分析出来的，最后才是绩效考核出来的。销售追踪自然是按天、按时段说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主、以年为辅。

执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。

1、无流量不电商，对于流量分析，我们常用漏斗图来做分析，几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。
2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程，通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。
3、漏斗图的弱点，就是反应一条转化路径的形态，我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。

1、流量的质量分为质和量两方面，只有质没有量的流量是没有多少实际价值的，流量的质体现在不同的营销目的上，例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。
2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图，其中第一象限的流量应该是高质量的，流量和转化率均高于平均值；第二象限渠道的流量转化率高，但量不大，通过搜索来的流量大部分属于此类；第四象限流量属于质低量高，站外购买的流量这种情况比较多；第三象限属于质低量低的双低流量，不用特别维护，任其发展即可。
3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI（单元产出）等进行对比分析。
四象限分析图中，X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。
4、散点图的四象限分析可以结合趋势，或者演变成四象限气泡图，气泡图的大小为ROI，这种四象限图信息量更大。

1、电商的销售针对比传统零售复杂很多，主要复杂在流量的多层次多渠道上，互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来，然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图，是一个类似杜邦分析的图，从值（图中红色）和率（图中蓝色）两个方面，订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次，每个层次间具有加或乘的逻辑关系。
2、销售额是一个结果指标，图中的20个指标是过程指标，每个指标的变化都会影响最终的销售额，基本都是正相关。（折扣和销售额的关联会稍微复杂一些）
3、通过上图，使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。

参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》

Ⅵ 电商怎么做数据分析

1、列表法
将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
2、作图法
作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。图形和图表可以直接反映出调研结果，这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。

Ⅶ 电商运营如何做数据分析

电商一般有这些数据指标，差不多就够了，可以参考下：

1、网站整体运营情况；

2、销售数据（订单数据）；

订单模板分享：

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_

3、用户行为数据；

用户模板分享：

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_

4、商品数据；

5、客户咨询数据；

咨询模板分享：

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_

6、售后服务数据；

7、推广投放数据；

投放模板分享：

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_

8、营销活动数据；

9、财务数据：盈利、成本等

--> 基本指标篇 <--

1、销售数据

商品方面：

1、总销售额，总销量

2、热销商品top N，热销品类top N （这些是件数，也就是销量）

3、商品销售额贡献top N，品类销售额贡献 top N （这些是金额，有些大件商品）

还可以看的更细一点，每件商品的利润不一样，可以算出来：

4、利润额贡献top N，品类利润额贡献 top N。

——以上有助于你划分哪些商品来引流，哪些商品来促销。

5、浏览量商品最高 top N，浏览量品类最高 top N。

——看看有啥商品浏览量高却卖不出去的，要调查原因是价格不好还是什么？

客户方面

总访客、新访客、新注册用户、客单价

用户地域分布、用户设备来源分布（浏览器或设备）、用户渠道来源分布（访问网站、网络推广、券妈妈之类的……）

活动期间访问趋势（一般是个线图 横轴是时间 纵轴是访问量 多线图还可以加一根销售额）

2、运营数据

客户行为数据

1、每日uv、pv等等……

2、热区图（把用户的行为做一个简单的可视化呈现，看看哪里点的最多，活动页面下面几屏有没有热度，如果下面有想要主推的利润高的产品，要及时往上挪）

3、转化漏斗（从访问、注册、加购、下单、付款做一个漏斗，看到底哪个环节流失客户最多，有bug修bug，有流程不顺要改善）

推广数据

1、推广总费用，总收入，ROI

2、各渠道费用，点击量，收入，ROI（可以用分组条图或柱线图来展示各渠道的费用与收入，投入高的渠道效果不一定好，通过对比可以筛选性价比最高的推广渠道）

--> 工具篇 <--

说完基本指标，说说工具好啦。我看到题主问除了excel还有啥，当然不能靠excel。

原始数据辣眼睛～

做表比较慢，而且相对不太智能，数据多的时候，绝对不能手抖～

传递起来太慢了，动不动好几十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要费好几个小时的时间。

在效率为王的时代，我们不是为了在活动过程中就强化好的地方、修正不好的地方吗？

等ppt做好了黄花菜都凉了。

看看要是数据直接成这样了会不会很好看？

就是有这样的神器～鼠标拖一拖、拽一拽，左边的excel就变成右边的可视化图表了！

然后看（领）表（导）的人就不用暗自运气了，

只要看看颜色，比比大小、长短、高低，哪里需要整、哪里需要改，哪里需要赞，一目了然！

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