電子商務數據分析案例

『壹』 電子商務數據分析的電子商務數據分析

電子商務相對於傳統零售業來說，最大的特點就是一切都可以通過數據專化來監控和改進。通過數據可屬以看到用戶從哪裡來、如何組織產品可以實現很好的轉化率、你投放廣告的效率如何等等問題。基於數據分析的每一點點改變，就是一點點提升你賺錢的能力，所以，電子商務網站的數據分析顯得尤為重要。

『貳』 電商數據分析

像B2C電商數據分析包括了大行業大平台的數據狀況，也可以是小到店鋪、單品、sku的某個版某個維度詳細數據分權析。
慢慢買API介麵包含的電商數據有行業整體的背景現狀，覆蓋主流天貓、淘寶、京東、國美、蘇寧、聚美、唯品會、考拉等國內獨立電商平台，及時更新品牌、單品的交易價格、交易數量、交易額、促銷力度、消費者評價等。
還能基於電商平台品牌分銷數據，幫助品牌方通過有效的價格管控體系，對分銷商違規價格行為、非授權店鋪的侵權行為等提出實時預警提醒，並提供有效分析報告，進行及時渠道管理。

『叄』 電商數據分析應該從哪些方面進行分析

我一直在問答談運營技術。但是我認為，我最強在於數據跟視覺。
我認為，競爭到最後，運營跟運營之間的差距是從數據跟視覺開始區分的。
今天我們恰巧有時間來談談數據。
什麼是數據分析思維？
數據分析思維，我認為是：把行為轉化為數據-通過數據反推行為。
我舉個例子：
你經常來我店鋪購買姨媽巾。
你今天過來買姨媽巾，我就知道你大概一周內要來大姨媽。根據你購買的數量跟規格，我就能推斷你一次大姨媽來多久，量大概多少。拉出來你半年的購買時間，我就可以推斷你多久一次大姨媽是不是穩定。
如果有兩個月沒看到你購買姨媽巾了。。。那肯定是在兩個月前，你男朋友的雨衣破了。
拉出來你男朋友的購買記錄，我就知道，這個店鋪的雨衣可能不合格。
為了驗證他是不是不合格，我們去看看他半年內的復購率是不是遠低於同行。
嗯，就因為你沒有買姨媽巾，我懷疑這個店鋪的雨衣不合格。
這就是數據分析的基本思維。
學會數據分析的基本思維，只能說，你勉強具備數據分析的可能。
那麼做數據分析。需要明白幾個東西。
1、數據樣本：數據樣本如果選擇不合理，那麼結果完全就是錯誤的。譬如我去抓取一個定位40歲大媽的姨媽巾店鋪，要中國女性的姨媽周期，那根本就不科學好嗎。這是青春期跟更年期的差異（此例子說明林慕白同學同樣對婦科知識有所涉獵，歡迎廣大適齡未婚女性知友來信咨詢）。
實戰中經常犯的例子是：平銷轉化率很好的單品，在聚劃算賣不好。平銷轉化率不好的某些單品，聚劃算反而會賣爆？為什麼呢？想想，別問我，自己想。鬧不明白就別嘗試做電商的數據分析了。
2、數據選擇：實際上我們會遇到很多的數據，但是有些數據不一定是我們想要的。就像我們這輩子會遇到很多很好的女生，但是我們很難明白，誰才能更好陪伴我們走完這一生。這個事情無法舉例，我這邊給一份試題：
現在我們店鋪需要做優惠券促銷，目的要提高客單價。
好，你告訴我要做滿100減10元。
嗯，很好，那你現在告訴我，為什麼是滿100而不是滿110，為什麼是減10元而不是減20。拿出來你的數據。
嗯，不要問我怎麼弄。也不要懷疑我是不是真的能分析出來，我真的能。
3、動態變化：我們一般最常用的，就是通過數據之間的變化，來分析可能出現一些什麼問題或者變化。然而當一個數據量變化的時候，往往其他的數據也會發生變化。所以我們需要清晰什麼數據之間是正相關，什麼是反相關，他們之間的關系，在什麼情況下是成立的。譬如正常收藏的比例跟轉化率是正相關的，但是這幾天他們是反相關的。轉化率越掉，收藏率可能就越高。
我就談談數據分析的框架，我估計這些東西別人懶得講，所以我講一下。
至於什麼工具看什麼數據讓別人講吧。
碼字有些累。謝謝

『肆』 電商平台的數據分析應該怎麼做有沒有相關案例

電商平台的數據分析可以按業務邏輯，以前、中、後台進行區分，在電商平台的數據分析中，線上、線下店鋪管理為前台、全服務管理為中台，培訓招聘等為後台支持。

活動分析其實是非常重要的一部分。比如這家淘寶店去年的銷售額是50個億，僅雙十一單個活動銷售額就達到了8億。所以他們對於活動有嚴格的計劃表，於是我們會把活動單獨列一個主題進行分析。

他們在活動前期策劃的時候，歷史數據能夠指導他做出比較好的決策。

而在活動進行中，可以通過數據監控整體的流量變化、銷售情況變化。比如這次活動的某幾個頁面跳出率高，我通過數據發現之後，就要作出相應的調整優化，提高從流量到銷量的轉化率。或者說，活動過程中發現爆款商品的庫存已經無法滿足現狀了，我需要考慮是否要把原來7天的發貨期改為15天，還是說我可以推其他的產品。這些都可以憑借數據來提供決策的依據。

活動復盤環節，從整體上我可以知道活動投入和產出的金額，衡量這次活動的價值，從細節上，可以看到不同商品的銷售情況，還可以分析這次活動中哪些環節是可以做的更好的。比如這次活動中，因為一些優惠券的規則設置不合理，導致大量退貨，那在下次活動就要避免這樣的失誤。

以上為永洪科技為某行業Top1電商客戶做的案例部分內容分享。

『伍』 電子商務該如何做數據分析如何數據分析入門

一、為什麼要數據分析，數據分析可以幫到你什麼。
先搞懂什麼是數據分析，其定義是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息，集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律，並提供決策支持的一系列分析過程。數據→信息→營銷決策→銷量。既然是決策支持，那麼數據分析幫助我們發現問題、分析問題，並指導我們做出最佳營銷決策決策。商場如戰場，數據分析就是店鋪商戰中的雷達。
數據分析的作用：
分享線上活動成效、考核相關人員績效（KPI）、監控推廣的投入產出（ROI）、發現客服、營銷等方面的問題、預測市場未來趨勢、幫助改進網站UED。
二、 數據分析：關於監控。
很多人會說，不必錄入監控啊，量子上面不都有記錄嗎？但是殊不知，錄入和監控的過程其實就是分析的過程，往往做數據錄入的人員是最清楚公司的整體的狀況的人員。關於監控數據的來源工具，常用的也就那麼幾個：
數據魔方、量子統計、推廣後台、其他
來源不多，但是用到精通、熟練，充分從數據中提取有用信息，需要花心思。用量子統計獲取店鋪自身的優劣勢、用數據魔方縱觀行業概況，從推廣後台測評ROI，並從自身角度添加其他數據分析工具，最終有效結合起來，才算是知己知彼，胸中有丘壑。
關於數據獲取之後最關鍵的又算是數據模型的建立，這里我提供三個數據模型供大家參考。
1、銷量模型（店鋪經營概況）
2、產品模型（以產品為導向）
3、推廣模型（以推廣為導向）
三、數據分析：關於對比。
數據分析需要對比，可以是自己跟他人或行業比，也可以是自己不同時段的比較。譬如：我通過與行業的本月數據對比，發現其餘環節都略高於行業均值，只有客單價部分是短板，那麼提供的決策支持應該是增加同類寶貝推薦以及搭配套餐等工作，以及多做一些店鋪活動提高客單價。 又譬如：通過本周與上周的對比，發現銷售額下降嚴重，進一步分析發現行業銷售額不減反增，原來由於秋冬換季，我店鋪產品沒有及時更替產品嚴重滯後導致。
四、數據分析：關於分解。
分解也是數據分析不可或缺的一大環節，尤其是未來市場預測和流量比例分配。舉一個簡單的例子：現在我要加大推廣力度，在成本控制內提高20%的銷售額。
先用公式「銷售額= 流量 X 轉化率 X 客單價 」把銷售額分解開來，採用控制變數法，保持轉化率、客單價不變情況下。

『陸』 電子商務數據分析的數據分析的重要性

首先，我們要來了解一下數據分析對於一個網站的重要性。筆者並不從理論方面來論證數據分析的重要性，而是從各方對這一方面的動向來了解。 事實上，全球各大行業巨頭都表示進駐「開放數據」藍海。以沃爾瑪為例，該公司已經擁有兩千多萬億位元組數據，相當於200多個美國國會圖書館的藏 書總量。這其中，很大一部分事客戶信息和消費記錄。通過數據分析，企業可以掌握客戶的消費習慣、優化現金和庫存，並擴大銷量，數據已經成為了各行各業商業決策的重要基礎。電商平台也很注重這方面的數據分析，例如世界工廠網，就設有排名榜的數據分析，通過分析用戶在世界工廠網的搜索習慣及搜索記錄，免費提供了產品排行榜、求購排行榜和企業排行榜。無獨有偶，作為行業門戶網站的裝備製造網也即將在未來的發展中提供數據分析的功能，從網站的介紹中可以看到：每月企業網站專 業SEO檢測報告、季度專業行業研究報告等等。所有這些行業的動向，都昭示這一個特點：企業數據、行業分析。也只有行業網站、電商平台等擁有企業數據優勢，而且集合整行業信息，並有分析整合數據的能力，才能真正為企業提供真實、有效的數據分析。從各方對待一個事物的態度與投資動向，我們能很輕易的了解到這一事物的重要程度，從以上的事例可以看出，數據分析對於各行各業都非常的重要，尤其是對於電子商務平台。

『柒』 電子商務數據分析的電子商務數據分析的七個重要因素

1、電子商務數據分析需要商業敏感
今天電子商務公司的數據分析師，有些像老闆的軍師，必須有從枯燥的數據中解開市場密碼的本事。比如，具有商業意識的數據分析師發現，網站上的嬰兒車的銷售增加了，那麼，他基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如，網站上的產品發揮的作用並不一樣，有的產品是為了賺錢，有的產品是為了促銷，有的產品是 為了吸引流量，不同的產品在網站上擺放的位置是不一樣的。一個商業敏感的數據分析師，是懂得用什麼樣的數據實現公司的目標。比如，樂酷天與淘寶競爭，它們重點看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的賣家進來，賣了多少東西。因為此階段競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西，只有老賣家的交易量在增長，即使最後每天的交易量都 增長，也還是有問題。再比如，一家剛踏入市場的B2B公司和已經佔領大部分市場的B2B公司，它們的目標不一樣。前者是看流量賺人氣，後者對流量不怎麼看重，而是看重交易轉化率及回頭率。當下的數據分析師多是學統計學出身的，一堆數據放在那裡，大家都擅長怎麼算回歸、怎麼畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業意識，不知道這些數據對業務意味著什麼，看不見一堆數據中彼此的關系，也就不知道該用什麼樣的邏輯分析，也就無法充當老闆的眼睛了。
2、電商網站轉化率是關鍵，ROI是最終的目標
電子商務B2B網站平台的宗旨就是為企業服務，讓買家與賣家的市場銷售成本降低，降低交易成本，提高訂單利潤。因此，電子商務的網站轉化率是關鍵，這其中就提到一個指標的重要性——ROI。ROI是Return On Investment的簡寫，是指通過投資而應返回的價值，它涵蓋了企業的獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關，因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。其計算公式為：投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100%投資回報率(ROI)的優點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素，不能正確反映建設期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響， 分子、分母計算口徑的可比性較差，無法直接利用凈現金流量信息。只有投資利潤率指標大於或等於無風險投資利潤率的投資項目才具有財務可行性。投資回報率(ROI)往往具有時效性–回報通常是基於某些特定年份。
3、電子商務數據分析衡量指標的設定
指標是讓我們更好的從數據量化的層面來了解運營的狀況，PV、UV、轉化率基本是運營監督的指標;網站分析採用的指標可能有各種各樣的，根據網站的目標和網站的客戶的不同，可以有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業指標，內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標，商業指標是 指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。電子商務的數據可分為兩類：前端行為數據和後端商業數據。前端行為數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據;而後端數據更側重商業數據，比如交易量、投資回報率，以及全生命周期管理等。有些人關心前端行為數據，也有些人關心後端商業數據，但是沒有幾家網站把前端行為數據和後端商業數據連起來看。大家只單純看某一端數據。但是看數據看得「走火入魔」的人會明白，每個數據，就像散布在黑夜裡的星星，它們之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一個數據的變化。
4、某些指標異常變化的原因分析
網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應，網站的數據分析人員一定要積極注意。例如PV減少(異常)，那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。例如2011年的上半年，曾出現阿里巴巴與慧聰發生爭論，而在那幾天，另一個B2B網站–世界工廠網的會員注冊量批量上升，每天超過千個以上的注冊 量。當然這只是一部分的猜測，在兩個B2B巨頭不穩定之時，企業會選擇第三方的平台，這是符合常理推斷的。不過就此以後，世界工廠的注冊量一直是穩中有升 的，難道這是會員發現一個免費「新大陸」的口碑宣傳嗎?事後發現，是因為世界工廠網的一個新項目–全球企業庫的上線吸引了大量企業會員的青睞，注冊量猛 然提升的。對於一些數據的異常增加或減少，一定要分析其產生的原因與市場時機，這對平台以後的發展及政策導向非常有借鑒意義。有一天，linkin(一個社區網站)忽然發現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是並沒有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒 閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。谷歌宣布退出中國的前一個月，筆者在linkin上發現了一些平時很少見的谷歌產品經理在線，這 也是相同的道理。試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些數據，是不是很有商業價值?
5、利用數據分析用戶的行為習慣
再次說，得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要什麼，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用數據整合分析也是必然的，然後做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。裝備製造負責人認為，網站數據分析應該兩個層次：第一，網站數據分析，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美 。第二、研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單!
6、客戶的購買行為分析
當用戶在電子商務網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶，電子商務網站一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買 數量、支付金額等信息保存在自己的資料庫裡面，所以對於這些用戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行文進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。客戶的購買行為分析，如傳統的RFM模型，會員聚類，會員的生命周期分析，活躍度分析，這些都精準的運營都是非常重要的。
7、電子商務數據分析需注重實戰經驗
以上所談到的電子商務數據分析的幾個重要因素，筆者個人感覺倒是有點套路，電子商務的數據分析更多的是實戰，網站分析的本質是在了解用戶的需求、行為，以開發用戶體驗良好的功能與服務，制定擴展營銷的策略及附加功能的推廣服務等等。