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[疑问求解] 电商数据分析应该从哪些方面进行分析

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1#
张永峰 发表于 2021-10-19 12:22:08 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
电商数据分析应该从哪些方面进行分析

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4#
待该州伙 发表于 2021-10-19 12:23:20 | 只看该作者
用户、商品、渠道。对电商行业稍有涉及的人都知道能撬动这“三座大山”唯有“进行数据分析”这一个“支点”。数据运营分析是每一个“电商人”都需要掌握的技能,没有一个具体的行业框架,盲目去操作是电商运营的大忌。
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3#
深海渔灯每 发表于 2021-10-19 12:22:42 | 只看该作者
我一直在问答谈运营技术。但是我认为,我最强在于数据跟视觉。
我认为,竞争到最后,运营跟运营之间的差距是从数据跟视觉开始区分的。
今天我们恰巧有时间来谈谈数据。
什么是数据分析思维?
数据分析思维,我认为是:把行为转化为数据-通过数据反推行为。
我举个例子:
你经常来我店铺购买姨妈巾。
你今天过来买姨妈巾,我就知道你大概一周内要来大姨妈。根据你购买的数量跟规格,我就能推断你一次大姨妈来多久,量大概多少。拉出来你半年的购买时间,我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。
如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。。。那肯定是在两个月前,你男朋友的雨衣破了。
拉出来你男朋友的购买记录,我就知道,这个店铺的雨衣可能不合格。
为了验证他是不是不合格,我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。
嗯,就因为你没有买姨妈巾,我怀疑这个店铺的雨衣不合格。
这就是数据分析的基本思维。
学会数据分析的基本思维,只能说,你勉强具备数据分析的可能。
那么做数据分析。需要明白几个东西。
1、数据样本:数据样本如果选择不合理,那么结果完全就是错误的。譬如我去抓取一个定位40岁大妈的姨妈巾店铺,要中国女性的姨妈周期,那根本就不科学好吗。这是青春期跟更年期的差异(此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎,欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询)。
实战中经常犯的例子是:平销转化率很好的单品,在聚划算卖不好。平销转化率不好的某些单品,聚划算反而会卖爆?为什么呢?想想,别问我,自己想。闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。
2、数据选择:实际上我们会遇到很多的数据,但是有些数据不一定是我们想要的。就像我们这辈子会遇到很多很好的女生,但是我们很难明白,谁才能更好陪伴我们走完这一生。这个事情无法举例,我这边给一份试题:
现在我们店铺需要做优惠券促销,目的要提高客单价。
好,你告诉我要做满100减10元。
嗯,很好,那你现在告诉我,为什么是满100而不是满110,为什么是减10元而不是减20。拿出来你的数据。
嗯,不要问我怎么弄。也不要怀疑我是不是真的能分析出来,我真的能。
3、动态变化:我们一般最常用的,就是通过数据之间的变化,来分析可能出现一些什么问题或者变化。然而当一个数据量变化的时候,往往其他的数据也会发生变化。所以我们需要清晰什么数据之间是正相关,什么是反相关,他们之间的关系,在什么情况下是成立的。譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的,但是这几天他们是反相关的。转化率越掉,收藏率可能就越高。
我就谈谈数据分析的框架,我估计这些东西别人懒得讲,所以我讲一下。
至于什么工具看什么数据让别人讲吧。
码字有些累。谢谢
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2#
丑的要罚款 发表于 2021-10-19 12:22:26 | 只看该作者
1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。

2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。

3、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”,即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。

有关于这方面的需要可以直接联系任拓数据科技(上海)有限公司,该公司通过海量电商大数据分析,提供行业深度观察,产出行业趋势报告,累积行业洞察能量,在多种商业场景中为客户提供数据的价值,,帮助客户公司持续创新和成功。
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