發布時間:2023-02-13 15:09:24
電商如何做數據分析?
直接開門見山,不說廢話,都是干貨。
首先,糾正大家的一個想法:數據分析并不是要對工具有太多的要求,會基本的Excel數據透視表,圖表可視化等基本操作即可,至于高端點的spss,Python,r語言等統計和BI工具來說是進階的水平,這個下面再說。
一、電商的數據分析應該圍繞什么展開?
總結一下,就是3個:人、貨、場。
人:用戶數據,比如用戶屬性,用戶質量
貨:商品數據,庫存,銷量,售后數據,評價數據等
場:這個包含的東西比較多,凡是不屬于人和貨的,你都可以把它定義為場,不能局限于某一部分。
二、數據獲取
這里說一個點,做數據分析是不能只看一天的數據的,沒有意義,需要關注長期和整體。
電商的數據更是這樣,這里我給個建議,兩個時期:促銷期和日常期,分析這兩個階段的數據就可以了。
促銷期:618,雙11,雙12,年底大促,年中大促等
平常期:這個就隨便取了
如果樣本數據不夠,完全可以擴大樣本數量,不然會存在數據不準確而帶來的誤差。
三、數據分析方法
我有個做電商數據分析的朋友,剛剛進公司的時候負責報表數據,當時才入行,做的分析數據就只有銷售額、訂單量、毛利額、客單價、每單價、庫存等一些特別基礎的數據,然后用這些數據作出一些圖表來。
但現在這種不行了,現在稍微大一點的公司都有自己的數據倉庫,里面的數據維度是多維的,不掌握方法是搞不定的,具體有哪些常用的?
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2、關聯分析
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3、聚類分析
聚類分析是進行會員精細化管理,精細化營銷的基礎,做好聚類分析,對企業將有很大的益處。
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