电商数据分析的方法、流程及场景

电商数据分析的方法、流程及场景

数据分析流程：分析方向：

• 战略分析：根据行情、竞对、国家政策等外部因素制定战略。

• 业务分析：公司正常业务的数据分析。

• 产品分析：APP、平台、商品等分析。

• 增长分析：内部增长数据、节奏、因素等分析。

电商平台的数据分析

分析场景：人、货、场

人

• 高质量用户分析：高质量用户占比（降序排列，如月均消费金额区间客户数及占比）

• 用户分类(标签)

• • 用户年龄、性别、学历、收入、地域等基础属性分析（条形图、占比图）

  • 兴趣爱好：速食客，爱包人，化妆超人，烹饪达人.......

  • 用户阶段：单身贵族，幸福恋爱，新婚狂欢，已婚，育儿育女，家有长辈...

  • 用户价值：RFM、活跃状态、忠诚度、购买力、购买意向度...

• 案例可以看出该店铺销售年轻情侣出行必备用品为主，包括避孕套、防晒霜、护肤品等旅游套件产品。

货

• 以货维度的分析指标：

• • 浏览量、访客数、收藏量、加入购物篮、支付用户数、支付商品件数、客单价、好评率、退货率、购买产品的客户画像等。

• 货分析的用途：

• • 了解不同产品的受众群体分布，用户关注度，用户购买力，市场容量等信息，为产品生命周期进行分析，分析产品的推广策略，提供相应的数据支撑。

场

• 渠道分析：渠道质量分析

• 交易场景分析：页面项目、内容检索、站内广告、页面流量、页面跳出率、页面访客数等。

• 不同维度分析：店铺销售人群的地域分布、各城市退货率、店铺销售额分布、店铺访客数占比等。

AIPL模型

AIPL是用户人群分类模型

用户的生命周期

数据分析业务流程

RECOMMEND

推荐阅读

01

《电商数据分析与数据化运营》

推荐理由：

本书从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论，是一部电商运营真经，真正做到了“业务中有数据，数据中有运营”。

作者刘振华，资深电商行业专家，从事电商数据分析与数据化运营10余年，本书是他在多个知名电商品牌操盘多个千万级项目的经验总结。

02

《阿里巴巴B2B电商算法实战》

推荐理由:

本书是阿里巴巴CBU技术部（1688.com）深耕B2B电商15年的经验总结。阿里巴巴B2B在战略形态上经历了信息平台、交易平台和营销平台的升级迭代，本书聚焦营销平台商业形态背后的算法和技术能力，试图从技术和商业互为驱动的视角阐述技术如何赋能业务，并结合阿里巴巴集团在基础设域和算法创新上的沉淀，打造出智能B2B商业操作系统。

更多精彩回顾

书讯 |11月书讯（下）| 这些好书必须“买买买”！

书讯 |11月书讯（上）| 这些好书必须“买买买”！

资讯 |DB-Engines 11月数据库排名：PostgreSQL坐稳同期涨幅榜冠军宝座

书单 | 机器人时代已来！推荐几本机器人学硬核好书

干货 | 浅淡 Apache Kylin 与 ClickHouse 的对比

收藏 | 监控之美——监控系统选型分析及误区探讨

赠书 | 【第31期】2020下半年，值得关注的10本机器学习、深度学习好书