电商数据分析的4大思维和8个指标.docx

1、电商数据分析的4大思维和8个指标电商数据分析的4大思维和8个指标从近两年爆火的淘宝网红直播再到抖音由社交到电商的转变，不难看出电商行业迎来了又一次升级，从原来的图文时代升级到了直播时代，从原来的以“货”为中心开始转向以“人”为中心电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路而电商行业火爆和转型的背后，数据分析往往成了主要的助推剂之一，通过对商品、用户、平台数据的分析，商家就能知道什么样的商品好卖，什么样的人爱买，哪一类的促销活动更受欢迎等等，从而对症下药调整策略，精准营销。于是，近年来电商行业数据分析师成为当前市场需求量很大的岗位，为了给一些想入行电商数据分析的朋友指明方向

2、，本篇我就详细的说一说电商数据分析需要掌握的方法及思路。*电商的业务流程*还是那句老话：不懂业务就别做数据分析，任何的商业分析都需要围绕业务进行，在动手分析电商数据之前，我们先了解一下电商平台的业务流程：电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路显然电商零售的流程和传统零售大不相同，从用户登陆到加购商品、再到最终下单购买、确认收货，每一个环节都有大量的数据在平台上产生，我们应该收集哪些数据，又应该分析哪些数据？这就需要建立完善的电商数据分析指标体系，来为我们的分析提供方向。*电商主要有哪些数据？*传统零售的数据分析侧重对商品的分析，而电商则侧更重于对用户和流量的分析。根据

3、电商业务流程的各个环节，我们可以把电商数据大概分为这4类：营销数据、流量数据、会员数据、交易和服务数据。*营销数据：*做电商肯定要玩转各类的营销活动，就会产生营销费用、用户覆盖数，活动点击、打开等营销数据，然后有这些数据衍生出人均单价、活动打开率、人群触达率等指标*流量数据：*电商运营最核心的数据就是流量数据，包含了平台的浏览量、访客数、用户的登陆时间、在线市场等等数据*会员数据：*电商会员一般门槛较低，注册了就是会员，然后根据消费金额或者消费金额换算的积分来升级会员等级，比如像淘宝的淘气值积分。会员数据包含会员的个人信息以及交易记录、登陆行为等行为数据，电商平台的各类营销活动往往就是基于对会

4、员行为数据的分析。*交易和服务数据：*交易数据主要包括交易的金额、数量、人数、商品信息、交易场所、交易时间等数据，服务数据主要包括供应链等数据。*电商数据分析的8大指标*根据电商运营的各个环节，我们可以把电商数据分析的指标体系分为下图这8个部分电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路先从*整体运营指标*说起，整体运营指标的分析一般是面向企业的高层，从平台的流量、订单数据、整体的销售业绩指标、盈利指标来了解平台的运营状况。电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路*网站流量指标*就是对平台的访客进行分析，比如通过对页面访问时长、跳出率等指标的分析，从

5、而对页面进行优化等等电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路*销售转化指标*主要包含了从下单到支付整个过程的数据，通过分析来提高商品转化率电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路客户价值指标主要目的是找出有价值的用户，实现精准营销，一般可以建立RFM价值模型来进行分析电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路*商品类指标*主要分析商品的种类，销售和库存情况，可以建立关联分析模型，将商品组合销售，比如之前经典的啤酒与尿布的故事电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路*市场营销活动指标*主要监控某次营销活

6、动给带来的效果，以及监控广告的投放指标电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路*风控类指*主要对用户购买后的评价进行分析，发现产品的优点及问题电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路*市场竞争指标*主要分析市场份额以及平台的排名，通过和竞品的对比进行策略调整电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路*电商分析数据分析思路*对电商数据分析来说，主要应该掌握这四个思想：*对比、细分、转化、分类*，基本上可以应付日常的分析工作了*1、对比思想*数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比可以帮我们认识预期值的合理性，指标自身

7、在时间维度上的对比，就是我们经常说的趋势分析。这里我以分析店铺的成交额为例：*纵向对比*我们把一段时间的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到这段时间的成交额是否达到了预期。另外，要结合实际场景进行分析，比如我们通过数据发现今天的成交额比昨天大很多，可能因为今天是周六，或者是节假日等等，因此，我们在做纵向对比的时候，要判断今天（假如是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以看一下最近10周的周六的成交额趋势；如果今天是节假日的话，那么就可以和上一年的同一天做个对比，不过因为间隔时间比较长，这里面可能参杂的干扰因素比较多，数据反映出来的意义比较有限。*横向对比*例如我

8、们说，店铺这周的成交额上涨了10%，是不是一个好消息呢？上涨看起来应该是进步了，但是也可能是一种落后的表现，比如你通过横向对比后发现竞争对手们这周的成交额都上涨了20%，那这10%就是一种坏现象，也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的*2、细分思想*通过上面的对比，我们基本可以判断一个指标（例如成交额）是否合理了。如果发现数据不合理，接下来就是要发现问题，寻找原因。这时候就需要用到细分的思想，把分析对象逐步拆解，定位问题，这个就类似于我上篇文章说的杜邦分析法的思想比如我们通过查看趋势，发现这个月成交额明显下降了，我们用细分的思想来找出成交额下降的原因，根据成交额的计算公式：*

9、成交额 = 客单价 X 客户数*，我们把成交额这个指标拆解，通过对比客单价和客户数的趋势，找出成交额下降的主要影响因素，如果是客户数问题，我们在根据客户数的计算公式：*客户数 = 新客户 + 老客户，老客户 = 二次成交客户 + 多次成交客户*对客户数进行细分，如果是客单价问题，就按照公式：*客单价 = 成交价 X 人均成交数* 进行细分：电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路*3、转化思想*细分的思想可以从纵向定位问题，但是只有细分是不够的。这些指标是从哪里来的，每一个步骤的转化率怎么样，哪一个步骤的转化不好，需要改善，这些通过转化率都可以分析出来电商数据分析指标,

10、电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路例如我们要分析本周的活跃客户数（有成交的客户数），那么我们就要分析这些活跃的客户数是从哪里来的，梳理一下可以简单分为以下4个步骤：进入店铺的客户数 浏览过商品的客户数 下单的客户数 交易成功的客户数这里4个步骤就会有3个转化的过程，哪些环节转化率比较高，哪些环节转化率比较低，历史趋势怎么样，是否合理，是否有改进的空间等等。应用转化的思想，可以有效的指导和优化电商运营的各个环节*4、分类思想*上面我们已经介绍了对比，细分和转化三种思想，还有一个基本思想：分类思想。简单来说，就是把一些对象，按照某种规则，划分为若干个类别，然后分析各个类别的特征，根据这些特征来安排工作，比如说常见的RFM分析模型就是用来分类的思想，实现精准营销。除了给用户分类之外，电商行业经常做的还有商品分类，比如按照品类分类，或者商品ABC分类，当然还有非常复杂的分类方法，例如聚类算法等等。电商数据分析指标,电商业务流程,电商运营指标,数据分析的基本思路