电商 数据分析

当用户在电子商务网站上进行购买时，他们从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般会在自己的数据库中存储用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、付款金额等信息，所以我们可以根据网站的运营数据来分析他们的交易行为，以此来估算每个客户的价值以及为每个客户扩大营销的可能性。与传统零售业相比，电子商务最大的特点是一切都可以通过数字化来监控和改善。

大家好，我是Benny，翅膀课堂的创始人。数据分析在想什么？数据分析思考，我认为是:将行为转化为数据，并通过数据反推。我举个例子:你经常来我店里买月经巾。今天来买月经毛巾吧，我知道你大约一周后就要来月经了。根据你买的数量和规格，我可以推断出你的经期有多长，多少钱。拉出你半年的购买时间，我就能推断出你的周期有多稳定。

你男朋友的雨衣坏了肯定是两个月前的事了。翻出男朋友的购买记录，我知道这家店的雨衣可能不合格。为了验证他是否不合格，我们去看看他半年内的回购率是否远低于同行。嗯，就因为你没买月经巾，我就怀疑这家店的雨衣是否达标。这是数据分析的基本思路。要学会数据分析的基本思维，只能说你勉强有数据分析的可能性。然后做数据分析。

比如你要做的是周线报告数据分析:那么，首先你需要一个周线核心数据分析(图表最好)；其次包括流量分析、流量分配、流量转化率；其次是转化率分析对比图；然后，逐一分析每个模块，找出本周哪些时段的数据变化最大；最后对未来趋势进行了预测和改进。最后，安托万数据想说的是数据分析不是万能的。你不能指望仅仅做数据分析一两次就能获得巨大的收获。最重要的是培养自己的数据敏感度(类似于新媒体的敏感度)，看清数据变化背后的原因。

电商数据分析常用的方法有:逻辑树分析法；害虫分析方法；多维拆卸方法；比较分析法；假设检验分析法。1.逻辑树分析:逻辑树分析的目的是将一个复杂的问题简单化，即把一个问题当作主干，然后找出所有充当分支的子问题，以此类推，逐步找到一个具体的、直接的子问题，从而找到复杂问题的解决方案。2.PEST分析法:用于行业分析，是通过政治政治、经济经济、社会社会、技术技术四个因素来分析宏观环境的方法。其应用领域包括公司战略规划、市场运营规划、产品开发规划、撰写研究报告等。

电商分析数据的方法如下:1。对比分析我们可以用线条的形式展示过去15天的成交额，这样可以清楚的看到最近的成交额是否达到预期，是否有下降的趋势。当然，我们也可以以季度、月或周为单位。2.转化分析，涉及到一个问题判断a 电商 enterprise需要的一些日常统计指标:(1)一个店铺的目标用户数:一个店铺的营业额，反映了这个店铺对市场的影响以及用户对产品的满意度。

(3)用户复购率:判断产品满意度。如果用户买了一次，就会买第二次，说明用户对你的产品还是很满意的，这样不仅节省了营销费用，还可以推荐给更多的朋友。3、留存分析我们通过活动等形式将用户引流到我们的流量池中，但是一段时间后，用户可能会慢慢流失。那些留下来或者经常光顾我们店铺的用户叫做留存。留存是产品的核心。只有用户留下来，我们的产品才能不断成长。

电商分析的过程大致是从网店的各个方面获取数据，利用任何可能对销售产生影响的信息，了解当前消费者行为的趋势和变化，做出数据驱动的决策，以增加更多的网上销售。电商分析会用到与整个用户路径相关的指标，从发现到获取、转化、留存、推荐。现在的消费者比以前有了更多的选择和控制，过多的选择导致了更高的期望。作为商店，它需要更快地提高竞争力，以跟上加速增长的预期值。因此，通过数据掌握消费者的好恶信息，并在产品开发过程中运用这些知识，是创造消费者喜欢的产品的关键。

当一个品牌提供个性化体验时，80%的消费者更有可能进行购买，90%的消费者表示他们发现个性化很有吸引力。在新世界的规则中，个性化远不止是简单的分类和定制，利用电商 数据分析可以预测消费者的个性化需求，并提出相关的产品建议。如今，客户体验是新的“品牌货币”，除了价格和质量，我们还需要提供有吸引力的用户体验来保持客户的兴趣。