做電商數據分析，最關鍵的不是學了多厲害的程式語言、背了多少excel公式，而是懂思維、懂方法。掌握了電商資料分析的核心思維，再學學基本的圖表操作並能善用工具，就基本可以搞定90%的電商數據分析了❗
👋下面數據君就講講，新手要上手電商數據分析需要掌握的基本知識。不講廢話，全程乾貨。
01 電商數據分析的工作流程
1.明確分析目的
數據分析的第一步是明確分析目的。這涉及到理解企業當前的業務需求和挑戰，確定數據分析的具體目標。例如，是為了提升銷售額、優化庫存管理、改善用戶體驗，還是為了制定更有效的營銷策略。不同的目的將直接影響數據收集、處理和分析的側重點。
2. 數據收集
數據收集是數據分析的基石。電商企業可以從多個渠道獲取數據，包括自有渠道（如官網、APP、BLOG）和第三方數據提供商（如行業數據分析公司、社交媒體平臺、廣告平臺等）。常見的電商數據：
網站流量數據：通過網站分析工具（如 Google Analytics）收集，瞭解用戶來源、訪問量、頁面停留時間、跳出率等。
社交媒體數據：通過社交媒體分析工具收集，分析用戶互動情況、品牌聲譽等。
營銷數據：通過營銷工具（如郵件營銷軟件、短信營銷平臺）收集，瞭解營銷活動的效果和用戶反饋。
交易數據：通過電商平臺的後臺系統獲取，包括訂單量、銷售額、轉化率等。
客戶數據：通過 CRM系統收集，包括客戶的基本信息、購買歷史、偏好等。
3. 數據整理與清洗
收集到的原始數據往往包含大量無效、重複或錯誤的信息，需要進行整理與清洗。這一步驟包括數據篩選、去重、格式統一、缺失值處理等，以確保後續分析的準確性和有效性。
4. 數據分析與挖掘
數據分析是核心環節，包括描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析等。通過統計學、數據挖掘、機器學習等方法，對數據進行深入挖掘，發現隱藏的規律和趨勢。
描述性分析：對數據進行概括性描述，如統計銷售額、用戶數量、轉化率等基本指標。
診斷性分析：通過對比、趨勢分析等方法，找出問題的根源，如銷售額下降的原因。
預測性分析：利用歷史數據預測未來趨勢，如銷售預測、用戶流失預測等。
規範性分析：基於數據分析結果，提出優化建議和改進措施。
5. 數據可視化與報告
數據可視化是將分析結果以圖表、圖像等形式呈現，幫助決策者直觀理解數據背後的規律和趨勢。常用的數據可視化工具包括Excel、Python、Power BI、Fine BI等。數據分析報告則是對整個分析過程的總結，包括分析目的、數據來源、分析方法、主要發現、結論和建議等。
6. 監測與優化
數據分析不是一次性的工作，而是一個持續的過程。電商企業需要定期監測關鍵指標，如銷售額、轉化率、用戶滿意度等，並根據監測結果及時調整業務策略和優化運營流程。
02 電商數據分析的思路
🔸電商數據分析的思路可以概括為“問題導向、數據驅動、閉環優化”。即首先明確問題，然後基於數據進行深入分析，最後根據分析結果制定優化方案，並持續監測效果。
1. 問題導向
明確分析目的是數據分析的前提。電商企業需要根據業務需求和市場變化，不斷提出新的問題，如“如何提高銷售額？”“如何降低用戶流失率？”“如何優化庫存管理？”等。
2. 數據驅動
數據分析的整個過程都需要以數據為依據，避免主觀臆斷和盲目決策。通過收集、整理、分析和挖掘數據，發現業務運營中的問題和機會，為決策提供有力支持。
3. 閉環優化
數據分析的結果需要轉化為具體的優化措施，並付諸實施。同時，電商企業需要建立監測機制，對優化效果進行持續跟蹤和評估，形成閉環優化體系。
03 電商數據分析的四個維度
1.金額趨勢
金額趨勢是電商數據分析中最重要的維度之一。通過對銷售額、訂單量、客單價等指標的監測和分析，可以瞭解企業的整體運營狀況和市場表現。例如，通過對比不同時間段的銷售額變化，可以判斷市場趨勢和季節性特徵；通過分析不同渠道的銷售額佔比，可以優化渠道佈局和營銷策略。
2. 商品維度
商品維度分析主要關注商品的銷售情況、用戶偏好和庫存管理等。通過對商品分類銷售趨勢、商品品類份額佔比、商品退貨率等指標的分析，可以瞭解商品的受歡迎程度和市場競爭力。例如，通過分析不同商品品類的銷售情況，可以調整庫存策略，減少滯銷商品的庫存積壓，增加熱銷商品的備貨量。同時，商品維度分析還可以幫助電商企業識別出爆款商品和潛力商品，為商品開發和營銷提供數據支持。
3. 客戶維度
客戶維度分析是理解用戶需求、提升用戶滿意度和忠誠度的重要手段。通過對客戶基本信息、購買歷史、行為偏好等數據的分析，可以構建用戶畫像，實現精準營銷。例如，通過RFM模型（最近購買時間、購買頻率、購買金額）將客戶細分為不同層級，針對不同層級的客戶制定不同的營銷策略。同時，客戶維度分析還可以幫助企業識別出高價值客戶和潛在流失客戶，及時採取措施進行挽留和轉化。
4. 行為挖掘
行為挖掘是通過分析用戶在電商平臺上的行為軌跡，挖掘用戶需求和潛在價值。這包括用戶瀏覽行為、搜索行為、加購行為、購買行為等。通過行為挖掘，電商企業可以瞭解用戶的購物習慣和興趣偏好，為個性化推薦和精準營銷提供數據支持。
例如，通過分析用戶的搜索關鍵詞和瀏覽記錄，可以推薦相關的商品和促銷活動；通過分析用戶的購買歷史和購買路徑，可以優化購物流程和提升轉化率。
04 電商數據分析常用工具
可以用來做電商數據分析的工具有很多，如Excel、Python等編程語言，以及Tableau、Power BI、Fine BI等可視化工具。這些工具各有優劣，適用於不同的分析場景和需求。
Excel：適合簡單的數據處理和圖表製作，適合初學者入門。
Python：支持複雜的數據分析和數據挖掘任務，適用於進階用戶。
Tableau/Power BI/FineBI：可視化工具，簡單易用，能夠將複雜的數據分析結果以直觀、易懂的圖表形式展示出來。
對於初學者或者業務人員來說，我更推薦用數據可視化工具 — — 對技術要求不高，好上手，通過簡單的拖拽就能快速繪製可視化圖表。拿我最常用的FineBI來說，它提供了豐富的數據可視化組件和自助分析功能，可以用來深入分析電商數據中的各種指標。
例如，利用FineBI的地圖組件和分組分析功能，可以分析客戶的地域分佈、購買偏好、消費能力等信息，構建用戶畫像，實現精準營銷。另外，這款工具內置了很多現成的分析模板，可以直接套用。這裡放幾張圖片給大家直觀展示一下：
05 入行學習建議✔
一、基本概念與理論
1.數據分析的定義、方法和步驟：瞭解數據分析的基本概念，包括其定義、流程（如數據收集、整理、清洗、分析、可視化等）以及常用的分析方法（如對比分析、趨勢分析、關聯分析等）。
2.統計學與數學基礎：掌握統計學和數學的基礎知識，如概率論、數理統計、線性代數等，這些為數據分析提供了堅實的理論基礎。
二、電商數據分析專項技能
1.店鋪經營數據分析：學習如何分析店鋪的銷售表現、流量表現、經營成本及費用等關鍵指標。通過這些分析，可以瞭解店鋪的整體經營情況，找出問題並制定相應的優化策略。
2.商品銷售數據分析：掌握商品銷售數據的分析方法，包括商品種類、銷量、轉化率、連帶率等關鍵指標的分析。通過這些分析，可以瞭解哪些商品賣得好，哪些商品需要優化，以及如何制定更有效的營銷策略。
3.運營推廣數據分析：學習如何分析運營推廣數據，包括推廣整體效果、流量來源、關鍵詞推廣效果等。這些分析有助於評估推廣活動的效果，優化推廣策略，提高投資回報率。
4.行業與競品分析：瞭解如何通過行業媒體、電商平臺後臺數據等工具觀測行業行情和競品動態。這有助於企業把握市場趨勢，制定更具競爭力的策略。
三、數據可視化與報告撰寫
1.數據可視化：熟練運用Fine BI等數據可視化工具，學會如何將數據以圖形化的方式展示出來，從而更直觀地理解、展示數據中的規律和趨勢。
2.報告撰寫：掌握如何撰寫數據分析報告，包括報告的結構、內容、圖表使用等。一份好的數據分析報告應該能夠清晰地傳達分析結果，為電商決策提供支持。
四、實踐與應用
1.案例分析：通過分析實際案例，瞭解電商數據分析在實踐中的應用。這有助於將理論知識與實際工作相結合，提高解決問題的能力。
2.工具使用：熟悉並掌握常用的電商數據分析工具，如阿里指數、生意參謀、數據雷達等。這些工具可以幫助企業更高效地收集、整理和分析數據。
🔔總而言之，電商數據分析是一個需要不斷學習和積累的過程。無論是參加培訓課程、閱讀專業書籍還是參與線上社群討論，都是持續學習的好方式。想要做好電商數據分析，就需要保持好奇心和求知慾，不斷提升自己的專業能力和競爭力，共勉！
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