|
做电商数据分析，最关键的不是学了多牛的编程语言、背了多少excel公式，而是懂思维、懂办法。把握了电商数据分析的核心思维，再学学基本的图表操作并能善用工具，就基本上能够搞定90%的电商数据分析了！
下面就讲讲，小白要上手电商数据分析需要把握的基本知识。不说废话，全程干货。
1、电商数据分析的工作流程
1. 知道分析目的
数据分析的第1步是知道分析目的。这触及到理解企业当前的业务需要和挑战，确定数据分析的详细目的。例如，是为了提高营销额、优化库存管理、改善用户体验，还是为了制定更有效的营销策略。区别的目的将直接影响数据收集、处理和分析的侧重点。
2. 数据收集
数据收集是数据分析的基石。电商企业能够从多个渠道获取数据，包含自有途径（如官网、APP、微X公众号）和第三方数据供给商（如行业数据分析机构、社交媒介平台、宣传平台等）。平常的电商数据包含网站流量数据、社交媒介数据、营销数据、交易数据、客户数据、制品数据、竞争数据等。 网站流量数据：经过网站分析工具（如Google Analytics）收集，认识用户源自、拜访量、页面停留时间、跳出率等。社交媒介数据：经过社交媒介分析工具（如博客数据助手、抖音数据中心）收集，分析用户互动状况、品牌声誉等。营销数据：经过营销工具（如邮件营销软件、短信营销平台）收集，认识营销活动的效果和用户反馈。交易数据：经过电商平台（如淘宝、京东）的后台系统获取，包含订单量、销售额、转化率等。客户数据：经过CRM系统收集，包含客户的基本信息、购买历史、偏好等。
3. 数据整理与清洗
收集到的原始数据常常包括海量无效、重复或错误的信息，需要进行整理与清洗。这一过程包含数据筛选、去重、格式统1、缺失值处理等，以保证后续分析的准确性和有效性。
4. 数据分析与挖掘
数据分析是核心环节，包含描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析等。经过统计学、数据挖掘、设备学习等办法，对数据进行深入挖掘，发掘隐匿的规律和趋势。 描述性分析：对数据进行概括性描述，如统计营销额、用户数量、转化率等基本指标。诊断性分析：经过对比、趋势分析等办法，找出问题的根源，如营销额下降的原由。预测性分析：利用历史数据预测将来趋势，如营销预测、用户流失预测等。规范性分析：基于数据分析结果，提出优化意见和改进办法。
5. 数据可视化与报告
数据可视化是将分析结果以图表、图像等形式呈现，帮忙决策者直观理解数据背面的规律和趋势。常用的数据可视化工具包含Excel、Python、Power BI、Fine BI等。数据分析报告则是对全部分析过程的总结，包含分析目的、数据源自、分析办法、重点发掘、结论和意见等。
6. 监测与优化
数据分析不是一次性的工作，而是一个连续的过程。电商企业需要定时监测关键指标，如营销额、转化率、用户满意度等，并按照监测结果即时调节业务策略和优化运营流程。
2、电商数据分析的思路
电商数据分析的思路能够概括为“问题导向、数据驱动、闭环优化”。即首要知道问题，而后基于数据进行深入分析，最后按照分析结果制定优化方法，并连续监测效果。
1. 问题导向
知道分析目的是数据分析的前提。电商企业需要按照业务需要和市场变化，持续提出新的问题，如“怎样加强营销额？”“怎样降低用户流失率？”“怎样优化库存管理？”等。
2. 数据驱动
数据分析的全部过程都需要以数据为依据，避免主观臆断和茫然决策。经过收集、整理、分析和挖掘数据，发掘业务运营中的问题和机会，为决策供给有力支持。
3. 闭环优化
数据分析的结果需要转化为详细的优化办法，并付诸实施。同期，电商企业需要创立监测机制，对优化效果进行连续跟踪和评定，形成闭环优化体系。
3、电商数据分析的四个维度
1. 金额趋势
金额趋势是电商数据分析中最重要的维度之一。经过对营销额、订单量、客单价等指标的监测和分析，能够认识企业的整体运营情况和市场表现。例如，经过对比区别时间段的营销额变化，能够判断市场趋势和季节性特征；经过分析区别途径的营销额占比，能够优化途径布局和营销策略。
2. 商品维度
商品维度分析重点关注商品的营销状况、用户偏好和库存管理等。经过对商品归类营销趋势、商品品类份额占比、商品退货率等指标的分析，能够认识商品的受欢迎程度和市场竞争力。例如，经过分析区别商品品类的营销状况，能够调节库存策略，减少滞销商品的库存积压，增多热销商品的备货量。同期，商品维度分析还能够帮忙电商企业识别出爆款商品和潜能商品，为商品研发和营销供给数据支持。
3. 客户维度
客户维度分析是理解用户需要、提高用户满意度和忠诚度的重要手段。经过对客户基本信息、购买历史、行径偏好等数据的分析，能够构建用户画像，实现精细营销。例如，经过RFM模型（近期购买时间、购买频率、购买金额）将客户细分为区别层级，针对区别层级的客户制定区别的营销策略。同期，客户维度分析还能够帮忙企业识别出高价值客户和潜在流失客户，即时采取办法进行挽留和转化。
4. 行径挖掘
行径挖掘是经过分析用户在电商平台上的行径轨迹，挖掘用户需要和潜在价值。这包含用户浏览行径、搜索行径、加购行径、购买行径等。经过行径挖掘，电商企业可以认识用户的购物习惯和兴趣偏好，为个性化举荐和精细营销供给数据支持。例如，经过分析用户的搜索关键词和浏览记录，能够举荐关联的商品和促销活动；经过分析用户的购买历史和购买路径，能够优化购物流程和提高转化率。
4、电商数据分析常用工具
能够用来做电商数据分析的工拥有非常多，如Excel、Python等编程语言，以及Tableau、Power BI、Fine BI等可视化工具。这些工具各有优劣，适用于区别的分析场景和需要。 Excel：适合简单的数据处理和图表制作，适合初学者入门。Python：支持繁杂的数据分析和数据挖掘任务，适用于进阶用户。Tableau/Power BI/FineBI：可视化工具，简单易用，能够将繁杂的数据分析结果以直观、易懂的图表形式展示出来。
针对初学者或业务人员来讲，我更举荐用数据可视化工具——对技术需求不高，好上手，经过简单的拖拽就能快速绘制可视化图表。拿我最常用的Fine BI来讲，它供给了丰富的数据可视化组件和自助分析功能，能够用来深入分析电商数据中的各样指标。例如，利用FineBI的地图组件和分组分析功能，能够分析客户的地域分布、购买偏好、消费能力等信息，构建用户画像，实现精细营销。另一，这款工具内置了非常多现成的分析模板，能够直接套用。这儿放几张照片给大众直观展示一下：
5、入行学习意见
1.基本概念与理论
1.数据分析的定义、办法和过程：认识数据分析的基本概念，包括其定义、流程（如数据收集、整理、清洗、分析、可视化等）以及常用的分析办法（如对比分析、趋势分析、相关分析等）。
2.统计学与数学基本：把握统计学和数学的基本知识，如概率论、数理统计、线性代数等，这些为数据分析供给了坚实的理论基本。
2.电商数据分析专项技能
1.店铺经营数据分析：学习怎样分析店铺的营销表现、流量表现、经营成本及花费等关键指标。经过这些分析，能够认识店铺的整体经营状况，找出问题并制定相应的优化策略。
2.商品营销数据分析：把握商品营销数据的分析办法，包含商品种类、销量、转化率、连带率等关键指标的分析。经过这些分析，能够认识那些商品卖得好，那些商品需要优化，以及怎样制定更有效的营销策略。
3.运营推广数据分析：学习怎样分析运营推广数据，包含推广整体效果、流量源自、关键词推广效果等。这些分析有助于评定推广活动的效果，优化推广策略，加强投资报答率。
4.行业与竞品分析：认识怎样经过行业媒介、电商平台后台数据等工具观测行业行情和竞品动态。这有助于企业把握市场趋势，制定更具竞争力的策略。
3.数据可视化与报告撰写
1.数据可视化：熟悉运用Fine BI等数据可视化工具，学会怎样将数据以图形化的方式展示出来，从而更直观地理解、展示数据中的规律和趋势。
2.报告撰写：把握怎样撰写数据分析报告，包含报告的结构、内容、图表运用等。一份好的数据分析报告应该能够清晰地传达分析结果，为电商决策供给支持。
4.实践与应用
1.案例分析：经过分析实质案例，认识电商数据分析在实践中的应用。这有助于将理论知识与实质工作相结合，加强处理问题的能力。
2.工具运用：熟练并把握常用的电商数据分析工具，如阿里指数、生意参谋、数据雷达等。这些工具能够帮忙企业更有效地收集、整理和分析数据。
总而言之，电商数据分析是一个需要持续学习和累积的过程。无论是参加培训课程、阅读专业书籍还是参与线上社群讨论，都是连续学习的好方式。想要做好电商数据分析，就需要保持好奇心和求知欲，持续提高自己的专业能力和竞争力，共勉！
| 
发表于 2024-9-1 01:09:17
