電商資料分析必備的4種資料分析方法

隨著網際網路技術的飛速發展、移動裝置的不斷普及，電商應運而生並且以快速的增長速度在不斷的發展。經過了20餘年的發展，電商行業已經趨於成熟。線下許多傳統企業也在積極向電商化轉型，電商化已然成為傳統零售業的標配，另外這也意味著電商的競爭在不斷加大。在這樣的市場環境下，越來越多的企業開始重視 工作，加入了資料分析的行列。

 

 

 

企業資料分析更加註重業務背景，以業務背景為基礎開展資料分析、解讀，挖掘出潛藏在資料背後的有效資訊。資料分析師在其中就起到了橋樑的作用，實現將資料轉化為資訊，達到問題解決或者滿足需求的目的。例如電商資料分析師通過分析資料，可以瞭解到產品的受歡迎程度、發現產品的問題所在，做到通過資料分析掌握產品的具體情況從而制定有針對性的產品方案，最終實現創收。在整個資料分析的過程中，電商資料分析師是怎麼做的呢？現在小編來給大家總結一下電商資料分析師在進行資料分析工作時常用到的4種方法。

 

在開展資料分析工作前，可以先制定評估標準，然後以此為參考標準去分別分析產品的每一個變數的質量以及每一個變數間的關係。電商資料分析師在進行資料分析工作時常用到的4種方法是：對比、轉化、留存分析及產品比價。

 

一、對比分析

對比分析又包括橫向、縱向對比。橫向對比看的是跟誰比，需要選取一個合適的競爭對手設為對比的標準。縱向對比，就是自己和自己對比，比如把店鋪的每日的成交額都列出來，就能清楚的看到成交額的變化。當然對比的時間單位也可以是周、月份、季度等等。

 

二、轉化分析

關於轉化的問題，需要先了解一些常用到的統計指標。如想要知道一家店鋪在市場上的影響力，可以看“店鋪的目標使用者數量”；想要分析店鋪是否在盈利，可以看在一年時間裡平均每位使用者的消費額，即“平均消費金額”；判別使用者對產品的滿意程度，就可以看“使用者的復購率”。確定以上統計指標後就可以根據店鋪的目標使用者數量，確定轉化的指標。

 

三、留存分析

我們可以通過觀察日、月、季度等活躍使用者量來判斷店鋪的流量情況。但在店鋪的經營中需要的不只是流量，更重要的是要有“留存”，即在流量池中那些留下來的或者會常來訪問店鋪的使用者。有“留存”，才能實現產品的持續增長，所以店鋪做留存分析是非常重要的。

 

 

四、產品比價

在一些促銷活動中，部分店鋪會給自己的產品貼上“全網最低價”的標籤，這個標籤是如何確定的呢？這就需要專門搭建一個比價系統，以此抓取同型別產品店鋪在全網的價格，店鋪再以此為參考去制定自己的促銷策略。以資料為支撐可以讓自己的促銷策略更科學、可靠，避免出現促銷失誤的發生。

 

以上就是電商資料分析師在進行資料分析工作時常用到的4種方法，還有很多其他分析方法，這就需要大家去發現總結啦~掌握分析方法固然重要，擅用資料分析工具也是非常重要的，如思邁特軟體Smartbi就是企業級的BI工具，能夠滿足各種企業不同應用場景的資料分析需求。而且其設計過程也是視覺化的，拖拉拽就可快速完成資料準備、資料分析、資料視覺化探索、儀表盤製作等需求。

 

 

 

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