如何對電子商務進行資料分析？ 如何開始資料分析

首先了解什麼是資料分析，資料分析的定義是將隱藏在大量看似雜亂無章的資料中的資訊集中、提取和提煉出來，找出研究物件的內在規律並提供決策支援的一系列分析過程。 資料、資訊、營銷決策和銷售。 由於它是決策支援，資料分析可以幫助我們識別問題、分析問題並指導我們做出最佳的營銷決策。

商場就像戰場，資料分析是門店商戰中的雷達。

資料分析的作用：

分享線上活動成果，評估相關人員績效（KPI），監控推廣投入產出（ROI），發現客戶服務、營銷等方面的問題，市場的未來趨勢，幫助改善UED。

2.資料分析：關於監控。

很多人會說，你不用進入監控，你不是有量子記錄嗎？ 但是，眾所周知，錄入和監控的過程其實就是分析的過程，做資料錄入的人往往是最了解公司整體情況的人。 關於監控資料的最佳工具，只有幾種常用的工具：

資料魔方、量子統計、推廣後端等。

**不多，但要熟練、熟練、充分地從資料中提取有用的資訊，需要付出很多努力。 利用量子統計獲取店鋪本身的優缺點，利用資料立方體檢視行業概況，從推廣背景評估投資回報率，從自己的角度新增其他資料分析工具，最後有效組合。

1.銷售模式（門店運營概述）。

2.產品模型（以產品為導向）。

3.推廣模式（以推廣為導向）。

3.資料分析：關於比較。

資料分析需要比較，可以與他人或行業進行比較，也可以與不同時間段的自己進行比較。 比如我本月對比行業資料，發現其餘環節都略高於行業平均水平，只有客單價部分是短板，所以提供的決策支援應該是增加同種寶貝推薦和搭配工作，以及多做門店活動來提公升客單價。

例如：通過本週和上週的對比，發現銷售額下降嚴重，進一步分析發現，該行業的銷售額不但沒有減少，反而有所增加。

4.資料分析：關於分解。

分解也是資料分析中不可缺少的一環，尤其是在未來市場**和流量比例分布方面。 舉個簡單的例子：現在我要加大促銷力度，在成本控制範圍內將銷售額提高 20%。

首先，使用公式“銷售額=流量x轉化率x單位價值”對銷售額進行細分，並使用控制變數方法保持轉化率和單位價值不變。

1、銷售狀況分析：主要分析本月銷售情況、本月銷售指標完成情況、與去年（或上月）同期對比。 通過對這組資料的分析，我們可以知道同比銷售趨勢以及實際銷售與計畫之間的差距。

2、銷售毛利分析：主要分析本月毛利率和毛利率額，並與去年同期進行比較。 通過對這組資料的分析，我們可以知道同比毛利情況，以及商品毛利是否存在不足。

使用者、產品、渠道。 稍微涉足電商行業的人都知道，要撬開這“三座山”，唯一的辦法就是“進行資料分析”。 資料運營分析是每個“電商人”都需要掌握的技能，沒有特定的行業框架，盲目運營是電商運營的禁忌。

一、RFM模型

通過了解最先購買的客戶，通過分析客戶的後期購買行為來描述客戶的價值，就是從時間、頻率、金額等方面持續區分客戶，並通過這個模型對資料進行分析。

**可以區分不同等級的會員、鐵會員、青銅會員或黃金會員。 同時，對於一些長期沒有購買的客戶，可以為他們開展一些有針對性的營銷活動，以啟用這些休眠的客戶。 使用 RFM 模型，可以通過根據三個不同的變數進行分組來實現隸屬度差異。

第二RFM 模型

這應該屬於一種資料探勘工具，一種相關性分析，可以看到哪兩種商品是相關的，比如衣服和褲子等搭配的穿搭方式，通過APRIORII演算法拾取遺憾，就可以得到兩種商品之間的關係，從而可以確定商品的陳列等因素， 也可以根據客戶的購買體驗進行銷售。

三、SPSS分析

主要是對營銷活動進行精細化分析，讓針對客戶的營銷活動更有針對性，資料庫中的客戶也可以針對客戶已經購買過的商品進行分析，比如哪些客戶同時購買了這些商品，尤其是對於電子商務的細分越來越精細化， 精細營銷分析對企業的營銷效果有很大的好處。

第。

四、**分析

訪問量、頁面停留量等資料，都是春季預期的流量指標，當資料進行分析時，流量和轉化率。

這也是衡量工作的方法之一，了解其他資料如何通過此指標變化也很重要。

以下是了解電子商務資料分析的一些原因：

與傳統零售業相比，電商最大的特點就是一切都可以通過資料進行監控和改進。 通過資料，你可以看到使用者來自哪裡，如何組織產品以達到良好的轉化率，你在廣告方面的效率如何，等等。 資料分析的每乙個小變化都是為了提高你一點點賺錢的能力，所以電商的資料分析就顯得尤為重要。

電商資料分析是根據使用者的交易資訊，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等，分析交易行為，以估計每個客戶在信段的價值以及為每個客戶拓展營銷的可能性。 此分析過程稱為電子商務資料分析。

電子商務資料分析有七個重要因素：電子商務資料分析需要具有商業敏感性; 電商轉化率是關鍵，ROI是最終目標; 電子商務資料分析測度指標的設定; 分析某些指標出現異常變化的原因; 利用資料分析使用者的行為習慣; 分析客戶的購買行為; 電商資料分析需要注重實踐經驗。

與傳統零售業相比，電商最大的特點就是一切都可以通過資料進行監控和改進。 通過資料，我們可以看到使用者的問題來源，如何組織產品才能達到良好的轉化率，廣告的效率如何等等。 基於資料分析的每一點變化，都是為了提高盈利能力，所以電商的資料分析就顯得尤為重要。

1. 列表法根據一定的規則在列表中表示資料是記錄和處理資料的最常見方法。 **設計要求清晰、簡單、清晰，有利於發現相關量之間的相關性; 此外，還需要在標題欄中註明每個量的名稱、符號、數量級和單位：根據或根據訓練的需要，還可以列出原始資料以外的計算欄和統計欄。

2.繪圖方法。

繪圖方法最能突出地表達各種物理量之間的變化關係。 從圖線中，可以很容易地找到實驗所需的一些結果，也可以通過某些變換以圖形方式表示一些複雜的功能關係。

生成圖表和圖形的方法主要有兩種：手動製表和自動程式設計製表，其中製表是通過相應的軟體完成的，例如 SPSS、Excel、MATLAB 等。 將調查資料輸入程式，通過操作這些軟體獲得最終結果，結果可以以圖表或圖形的形式顯示。

圖形和圖表可以直接反映調查結果，大大節省了設計師的時間，幫助設計師更好地分析市場所需的產品，為進一步的設計鋪平了道路。 同時，這些形式的分析也被用於產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並及時分析未來的市場銷售情況。