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做电商数据分析,最关键的不是学了多牛的编程语言、背了多少excel公式,而是懂思维、懂方法。
掌握了电商数据分析的核心思维,再学学基本的图表操作并能善用工具,就基本上可以搞定90%的电商数据分析了。

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下面就讲讲,小白要上手电商数据分析需要掌握的基本知识。
不说废话,全程干货。
一、电商数据分析的工作流程1. 明确分析目的数据分析的第一步是明确分析目的。
这涉及到理解企业当前的业务需求和挑战,确定数据分析的具体目标。
例如,是为了提升销售额、优化库存管理、改善用户体验,还是为了制定更有效的营销策略。
不同的目的将直接影响数据收集、处理和分析的侧重点。
2. 数据收集数据收集是数据分析的基石。
电商企业可以从多个渠道获取数据,包括自有渠道(如官网、APP、微信公众号)和第三方数据提供商(如行业数据分析公司、社交媒体平台、广告平台等)。
常见的电商数据包括网站流量数据、社交媒体数据、营销数据、交易数据、客户数据、产品数据、竞争数据等。
网站流量数据:通过网站分析工具(如Google Analytics)收集,了解用户来源、访问量、页面停留时间、跳出率等。
社交媒体数据:通过社交媒体分析工具(如微博数据助手、抖音数据中心)收集,分析用户互动情况、品牌声誉等。
营销数据:通过营销工具(如邮件营销软件、短信营销平台)收集,了解营销活动的效果和用户反馈。
交易数据:通过电商平台(如淘宝、京东)的后台系统获取,包括订单量、销售额、转化率等。
客户数据:通过CRM系统收集,包括客户的基本信息、购买历史、偏好等。
3. 数据整理与清洗收集到的原始数据往往包含大量无效、重复或错误的信息,需要进行整理与清洗。
这一步骤包括数据筛选、去重、格式统一、缺失值处理等,以确保后续分析的准确性和有效性。
4. 数据分析与挖掘数据分析是核心环节,包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析等。
通过统计学、数据挖掘、机器学习等方法,对数据进行深入挖掘,发现隐藏的规律和趋势。
描述性分析:对数据进行概括性描述,如统计销售额、用户数量、转化率等基本指标。
诊断性分析:通过对比、趋势分析等方法,找出问题的根源,如销售额下降的原因。
预测性分析:利用历史数据预测未来趋势,如销售预测、用户流失预测等。
规范性分析:基于数据分析结果,提出优化建议和改进措施。
5. 数据可视化与报告数据可视化是将分析结果以图表、图像等形式呈现,帮助决策者直观理解数据背后的规律和趋势。
常用的数据可视化工具包括Excel、Python、Power BI、Fine BI等。
数据分析报告则是对整个分析过程的总结,包括分析目的、数据来源、分析方法、主要发现、结论和建议等。
6. 监测与优化数据分析不是一次性的工作,而是一个持续的过程。
电商企业需要定期监测关键指标,如销售额、转化率、用户满意度等,并根据监测结果及时调整业务策略和优化运营流程。
二、电商数据分析的思路电商数据分析的思路可以概括为“问题导向、数据驱动、闭环优化”。
即首先明确问题,然后基于数据进行深入分析,最后根据分析结果制定优化方案,并持续监测效果。
1. 问题导向明确分析目的是数据分析的前提。
电商企业需要根据业务需求和市场变化,不断提出新的问题,如“如何提高销售额?”“如何降低用户流失率?”“如何优化库存管理?”等。
2. 数据驱动数据分析的整个过程都需要以数据为依据,避免主观臆断和盲目决策。
通过收集、整理、分析和挖掘数据,发现业务运营中的问题和机会,为决策提供有力支持。
3. 闭环优化数据分析的结果需要转化为具体的优化措施,并付诸实施。
同时,电商企业需要建立监测机制,对优化效果进行持续跟踪和评估,形成闭环优化体系。
三、电商数据分析的四个维度1. 金额趋势金额趋势是电商数据分析中最重要的维度之一。
通过对销售额、订单量、客单价等指标的监测和分析,可以了解企业的整体运营状况和市场表现。
例如,通过对比不同时间段的销售额变化,可以判断市场趋势和季节性特征;通过分析不同渠道的销售额占比,可以优化渠道布局和营销策略。
2. 商品维度商品维度分析主要关注商品的销售情况、用户偏好和库存管理等。
通过对商品分类销售趋势、商品品类份额占比、商品退货率等指标的分析,可以了解商品的受欢迎程度和市场竞争力。
例如,通过分析不同商品品类的销售情况,可以调整库存策略,减少滞销商品的库存积压,增加热销商品的备货量。
同时,商品维度分析还可以帮助电商企业识别出爆款商品和潜力商品,为商品开发和营销提供数据支持。
3. 客户维度客户维度分析是理解用户需求、提升用户满意度和忠诚度的重要手段。
通过对客户基本信息、购买历史、行为偏好等数据的分析,可以构建用户画像,实现精准营销。
例如,通过RFM模型(最近购买时间、购买频率、购买金额)将客户细分为不同层级,针对不同层级的客户制定不同的营销策略。
同时,客户维度分析还可以帮助企业识别出高价值客户和潜在流失客户,及时采取措施进行挽留和转化。
4. 行为挖掘行为挖掘是通过分析用户在电商平台上的行为轨迹,挖掘用户需求和潜在价值。
这包括用户浏览行为、搜索行为、加购行为、购买行为等。
通过行为挖掘,电商企业可以了解用户的购物习惯和兴趣偏好,为个性化推荐和精准营销提供数据支持。
例如,通过分析用户的搜索关键词和浏览记录,可以推荐相关的商品和促销活动;通过分析用户的购买历史和购买路径,可以优化购物流程和提升转化率。
四、电商数据分析常用工具可以用来做电商数据分析的工具有很多,如Excel、Python等编程语言,以及Tableau、Power BI、Fine BI等可视化工具。
这些工具各有优劣,适用于不同的分析场景和需求。
Excel:适合简单的数据处理和图表制作,适合初学者入门。
Python:支持复杂的数据分析和数据挖掘任务,适用于进阶用户。
Tableau/Power BI/FineBI:可视化工具,简单易用,能够将复杂的数据分析结果以直观、易懂的图表形式展示出来。
对于初学者或者业务人员来说,我更推荐用数据可视化工具——对技术要求不高,好上手,通过简单的拖拽就能快速绘制可视化图表。
拿我最常用的Fine BI来说,它提供了丰富的数据可视化组件和自助分析功能,可以用来深入分析电商数据中的各种指标。
例如,利用FineBI的地图组件和分组分析功能,可以分析客户的地域分布、购买偏好、消费能力等信息,构建用户画像,实现精准营销。
另外,这款工具内置了很多现成的分析模板,可以直接套用。
这里放几张图片给大家直观展示一下:五、入行学习建议1.基本概念与理论1.数据分析的定义、方法和步骤:了解数据分析的基本概念,包括其定义、流程(如数据收集、整理、清洗、分析、可视化等)以及常用的分析方法(如对比分析、趋势分析、关联分析等)。
2.统计学与数学基础:掌握统计学和数学的基础知识,如概率论、数理统计、线性代数等,这些为数据分析提供了坚实的理论基础。
2.电商数据分析专项技能1.店铺经营数据分析:学习如何分析店铺的销售表现、流量表现、经营成本及费用等关键指标。
通过这些分析,可以了解店铺的整体经营情况,找出问题并制定相应的优化策略。
2.商品销售数据分析:掌握商品销售数据的分析方法,包括商品种类、销量、转化率、连带率等关键指标的分析。
通过这些分析,可以了解哪些商品卖得好,哪些商品需要优化,以及如何制定更有效的营销策略。
3.运营推广数据分析:学习如何分析运营推广数据,包括推广整体效果、流量来源、关键词推广效果等。
这些分析有助于评估推广活动的效果,优化推广策略,提高投资回报率。
4.行业与竞品分析:了解如何通过行业媒体、电商平台后台数据等工具观测行业行情和竞品动态。
这有助于企业把握市场趋势,制定更具竞争力的策略。
3.数据可视化与报告撰写1.数据可视化:熟练运用Fine BI等数据可视化工具,学会如何将数据以图形化的方式展示出来,从而更直观地理解、展示数据中的规律和趋势。
2.报告撰写:掌握如何撰写数据分析报告,包括报告的结构、内容、图表使用等。
一份好的数据分析报告应该能够清晰地传达分析结果,为电商决策提供支持。
4.实践与应用1.案例分析:通过分析实际案例,了解电商数据分析在实践中的应用。
这有助于将理论知识与实际工作相结合,提高解决问题的能力。
2.工具使用:熟悉并掌握常用的电商数据分析工具,如阿里指数、生意参谋、数据雷达等。
这些工具可以帮助企业更高效地收集、整理和分析数据。
总而言之,电商数据分析是一个需要不断学习和积累的过程。
无论是参加培训课程、阅读专业书籍还是参与线上社群讨论,都是持续学习的好方式。
想要做好电商数据分析,就需要保持好奇心和求知欲,不断提升自己的专业能力和竞争力,共勉。

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