电商领域的大数据分析

Ⅰ 如何做电商数据分析

目前我也从事数据分析，主要用到的是数据透视表；主要是提供一些报表供领导参考。其实我感觉应该用到了5W2H分析法，领导还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。

据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。

电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存清仓表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：

1.建立完整的数据追踪体系

2.对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题

3.针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进

一、首先建立数据追踪体系。

电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据追踪工具来实现：如GoogleAnalytics，CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。

除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：

1.搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据

2.搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据

3.社交媒体：社交媒体后台数据

4.展示类广告投放广告搭晌亩投放平台数据等

从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找谨改出问题

三、提出解决方案

根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。电商数据积累的越来越多，人工处理分析很苦难，这就要借助大数据分析工具了，推荐大数据可视化分析工具大数据魔镜，有5个版本，云平台版本，永久免费，基础企业版离线安装使用也是免费的，另外还有标准企业版，高级企业版和hadoop版，可以针对大数据的企业的需求定制解决方案，做的很专业。谢谢采纳也是学徒级别，学习中！经济基知森础环境（网络可达性、物流可达性、支付可得性）；

市场活跃状况及供需关系（网络活跃度指数、网络消费价格指数、网络经营价格指数、网络融资环境指数）；

经济规模走势（网络消费指数、网络投资指数、网络贸易指数）；

经济总量（电子商务经济增加值、电子商务就业量）

洛阳儒墨科技公司——产业电商经济数据监测、预测与政策模拟平台

Ⅱ 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。

Ⅲ 大数据在电商行业的应用是怎样的如何利用大数据做竞品分析

如图说明大数据在电商的应用已经很全面了，现在随着市场流量成本变高，流量获取困难，版很多品牌方已经认识到权利用数据指导业务，管理业务的重要性。

而利用大数据做竞品调研主要市场销量销额的份额、热销SKU、品牌方的定价、促销政策、投放渠道等几个维度，可以了解用户的需求发现市场潜在机会，对比品牌间在市场的竞争力，跟自己的业务情况结合分析做出营销策略。

大数据分析关键点是对海量数据的挖掘，清理、处理，要么自己组建数据分析团队，需要一个全面的技术过硬的团队搭建还是不容易的，要么是第三方合作，购买数据报告，市场数据分析全面但是成本太高了，或者用第三方数据分析Saas软件。提供数据源可视化的观测分析、像是慢慢买、奥维云网、魔镜都是做大数据分析系统的，只是每个深耕不同行业、数据源获取的方式不一样。

Ⅳ 如何做电商数据分析

目前我也从事数据分析，主要用到的是数据透视表；主要是提供一些报表版供领导参考。其实我感觉应该权用到了5W2H分析法，领导还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。
据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。
电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存清仓表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。

Ⅳ 电商需要掌握的数据分析要素有哪些

1. 店铺的点击量数

这是最能分析一个店铺运营结果的数据。一家销量高、推广效果好的店铺，通常点击率都非常高，这和最后店铺的营业额有直接关系，如果点击率不高，可以从这个数据中获取，从而分析原因，进而可以作为改善运营、提高转化率的一种方式。

2. 访客分析

只有全面分析客户，才能了解他的价值，进而进行有针对性的营销。需要注意以下几点：1。区域比例访客比较分析产品类别中搜索度较高的三个词，快速找出客户所在位置，完美投递。还可以分析主要客户群，根据客户群准确定位，做好客户需求。

3. 直通车公式分析

卖家可以通过直通车更准确的分析网店的数据，然后进行合理的调整。数据可以从以下几个方面进行分析：1 .转化率点击转化率=总交易量/点击量X100 %;2.投入产出比投入产出比=交易总额/成本;3.平均点击成本平均点击成本=成本/点击量;商家可以很好的利用这些方面的数据分析来准确的分析直通车数据。当卖家利用直通车做好对网店的流量、访客、各种数据的分析，就能让自己的网店运营更精准，销量也会稳步增长。

关于电商需要掌握的数据分析要素有哪些，环球青藤小编今天就先和您分享到这里了。如若您对互联网营销有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于文案优化、广告营销文案写作的方法及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅵ 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

Ⅶ 电子商务行业大数据分析采用的算法及模型有哪些

第一、RFM模型

通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。

第二、RFM模型

这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。

第三、Spss分析

主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。

第四、网站分析

访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。

Ⅷ 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》