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　　從近兩年爆火的淘寶網(wǎng)紅直播再到抖音由社交到電商的轉(zhuǎn)變，不難看出電商行業(yè)迎來(lái)了又一次升級(jí)，從原來(lái)的圖文時(shí)代升級(jí)到了直播時(shí)代，從原來(lái)的以“貨”為中心開(kāi)始轉(zhuǎn)向以“人”為中心

　　電商數(shù)據(jù)分析指標(biāo),電商業(yè)務(wù)流程,電商運(yùn)營(yíng)指標(biāo),數(shù)據(jù)分析的基本思路

　　而電商行業(yè)火爆和轉(zhuǎn)型的背后，數(shù)據(jù)分析往往成了主要的助推劑之一，通過(guò)對(duì)商品、用戶、平臺(tái)數(shù)據(jù)的分析，商家就能知道什么樣的商品好賣，什么樣的人愛(ài)買，哪一類的促銷活動(dòng)更受歡迎等等，從而對(duì)癥下藥調(diào)整策略，精準(zhǔn)營(yíng)銷。于是，近年來(lái)電商行業(yè)數(shù)據(jù)分析師成為當(dāng)前市場(chǎng)需求量很大的崗位，為了給一些想入行電商數(shù)據(jù)分析的朋友指明方向，本篇我就詳細(xì)的說(shuō)一說(shuō)電商數(shù)據(jù)分析需要掌握的方法及思路。

　　還是那句老話：不懂業(yè)務(wù)就別做數(shù)據(jù)分析，任何的商業(yè)分析都需要圍繞業(yè)務(wù)進(jìn)行，在動(dòng)手分析電商數(shù)據(jù)之前，我們先了解一下電商平臺(tái)的業(yè)務(wù)流程：

　　電商數(shù)據(jù)分析指標(biāo),電商業(yè)務(wù)流程,電商運(yùn)營(yíng)指標(biāo),數(shù)據(jù)分析的基本思路

　　顯然電商零售的流程和傳統(tǒng)零售大不相同，從用戶登陸到加購(gòu)商品、再到最終下單購(gòu)買、確認(rèn)收貨，每一個(gè)環(huán)節(jié)都有大量的數(shù)據(jù)在平臺(tái)上產(chǎn)生，我們應(yīng)該收集哪些數(shù)據(jù)，又應(yīng)該分析哪些數(shù)據(jù)？這就需要建立完善的電商數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系，來(lái)為我們的分析提供方向。

　　傳統(tǒng)零售的數(shù)據(jù)分析側(cè)重對(duì)商品的分析，而電商則側(cè)更重于對(duì)用戶和流量的分析。根據(jù)電商業(yè)務(wù)流程的各個(gè)環(huán)節(jié)，我們可以把電商數(shù)據(jù)大概分為這4類：營(yíng)銷數(shù)據(jù)、流量數(shù)據(jù)、會(huì)員數(shù)據(jù)、交易和服務(wù)數(shù)據(jù)。

　　****營(yíng)銷數(shù)據(jù)：****做電商肯定要玩轉(zhuǎn)各類的營(yíng)銷活動(dòng)，就會(huì)產(chǎn)生營(yíng)銷費(fèi)用、用戶覆蓋數(shù)，活動(dòng)點(diǎn)擊、打開(kāi)等營(yíng)銷數(shù)據(jù)，然后有這些數(shù)據(jù)衍生出人均單價(jià)、活動(dòng)打開(kāi)率、人群觸達(dá)率等指標(biāo)

　　****流量數(shù)據(jù)：****電商運(yùn)營(yíng)最核心的數(shù)據(jù)就是流量數(shù)據(jù)，包含了平臺(tái)的瀏覽量、訪客數(shù)、用戶的登陸時(shí)間、在線市場(chǎng)等等數(shù)據(jù)

　　****會(huì)員數(shù)據(jù)：****電商會(huì)員一般門(mén)檻較低，注冊(cè)了就是會(huì)員，然后根據(jù)消費(fèi)金額或者消費(fèi)金額換算的積分來(lái)升級(jí)會(huì)員等級(jí)，比如像淘寶的淘氣值積分。會(huì)員數(shù)據(jù)包含會(huì)員的個(gè)人信息以及交易記錄、登陸行為等行為數(shù)據(jù)，電商平臺(tái)的各類營(yíng)銷活動(dòng)往往就是基于對(duì)會(huì)員行為數(shù)據(jù)的分析。

　　****交易和服務(wù)數(shù)據(jù)：****交易數(shù)據(jù)主要包括交易的金額、數(shù)量、人數(shù)、商品信息、交易場(chǎng)所、交易時(shí)間等數(shù)據(jù)，服務(wù)數(shù)據(jù)主要包括供應(yīng)鏈等數(shù)據(jù)。

　　根據(jù)電商運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，我們可以把電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)體系分為下圖這8個(gè)部分

　　電商數(shù)據(jù)分析指標(biāo),電商業(yè)務(wù)流程,電商運(yùn)營(yíng)指標(biāo),數(shù)據(jù)分析的基本思路

　　先從****整體運(yùn)營(yíng)指標(biāo)****說(shuō)起，整體運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的分析一般是面向企業(yè)的高層，從平臺(tái)的流量、訂單數(shù)據(jù)、整體的銷售業(yè)績(jī)指標(biāo)、盈利指標(biāo)來(lái)了解平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)狀況。

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　　****網(wǎng)站流量指標(biāo)****就是對(duì)平臺(tái)的訪客進(jìn)行分析，比如通過(guò)對(duì)頁(yè)面訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、跳出率等指標(biāo)的分析，從而對(duì)頁(yè)面進(jìn)行優(yōu)化等等

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　　****銷售轉(zhuǎn)化指標(biāo)****主要包含了從下單到支付整個(gè)過(guò)程的數(shù)據(jù)，通過(guò)分析來(lái)提高商品轉(zhuǎn)化率

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　　客戶價(jià)值指標(biāo)主要目的是找出有價(jià)值的用戶，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，一般可以建立RFM價(jià)值模型來(lái)進(jìn)行分析

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　　****商品類指標(biāo)****主要分析商品的種類，銷售和庫(kù)存情況，可以建立關(guān)聯(lián)分析模型，將商品組合銷售，比如之前經(jīng)典的啤酒與尿布的故事

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　　****市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)指標(biāo)****主要監(jiān)控某次營(yíng)銷活動(dòng)給帶來(lái)的效果，以及監(jiān)控廣告的投放指標(biāo)

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　　****風(fēng)控類指****主要對(duì)用戶購(gòu)買后的評(píng)價(jià)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的優(yōu)點(diǎn)及問(wèn)題

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　　****市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)****主要分析市場(chǎng)份額以及平臺(tái)的排名，通過(guò)和競(jìng)品的對(duì)比進(jìn)行策略調(diào)整

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　　對(duì)電商數(shù)據(jù)分析來(lái)說(shuō)，主要應(yīng)該掌握這四個(gè)思想：****對(duì)比、細(xì)分、轉(zhuǎn)化、分類****，基本上可以應(yīng)付日常的分析工作了

　　數(shù)據(jù)對(duì)比主要是橫向和縱向兩個(gè)角度，指標(biāo)間的橫向?qū)Ρ瓤梢詭臀覀冋J(rèn)識(shí)預(yù)期值的合理性，指標(biāo)自身在時(shí)間維度上的對(duì)比，就是我們經(jīng)常說(shuō)的趨勢(shì)分析。

　　這里我以分析店鋪的成交額為例：

　　我們把一段時(shí)間的成交額顯示在坐標(biāo)軸上，這樣就可以很明顯的看到這段時(shí)間的成交額是否達(dá)到了預(yù)期。

　　另外，要結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行分析，比如我們通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)今天的成交額比昨天大很多，可能因?yàn)榻裉焓侵芰?，或者是?jié)假日等等，因此，我們?cè)谧隹v向?qū)Ρ鹊臅r(shí)候，要判斷今天（假如是周六）的成交額是否合理，除了看最近30天的趨勢(shì)數(shù)據(jù)，我們還可以看一下最近10周的周六的成交額趨勢(shì)；如果今天是節(jié)假日的話，那么就可以和上一年的同一天做個(gè)對(duì)比，不過(guò)因?yàn)殚g隔時(shí)間比較長(zhǎng)，這里面可能參雜的干擾因素比較多，數(shù)據(jù)反映出來(lái)的意義比較有限。

　　例如我們說(shuō)，店鋪這周的成交額上漲了10%，是不是一個(gè)好消息呢？

　　上漲看起來(lái)應(yīng)該是進(jìn)步了，但是也可能是一種落后的表現(xiàn)，比如你通過(guò)橫向?qū)Ρ群蟀l(fā)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手們這周的成交額都上漲了20%，那這10%就是一種壞現(xiàn)象，也就是說(shuō)，我們對(duì)一個(gè)現(xiàn)象判斷好不好，這是需要一個(gè)參照系的

　　通過(guò)上面的對(duì)比，我們基本可以判斷一個(gè)指標(biāo)（例如成交額）是否合理了。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不合理，接下來(lái)就是要發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，尋找原因。這時(shí)候就需要用到細(xì)分的思想，把分析對(duì)象逐步拆解，定位問(wèn)題，這個(gè)就類似于我上篇文章說(shuō)的杜邦分析法的思想

　　比如我們通過(guò)查看趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)這個(gè)月成交額明顯下降了，我們用細(xì)分的思想來(lái)找出成交額下降的原因，根據(jù)成交額的計(jì)算公式：****成交額 = 客單價(jià) X 客戶數(shù)****，我們把成交額這個(gè)指標(biāo)拆解，通過(guò)對(duì)比客單價(jià)和客戶數(shù)的趨勢(shì)，找出成交額下降的主要影響因素，如果是客戶數(shù)問(wèn)題，我們?cè)诟鶕?jù)客戶數(shù)的計(jì)算公式：

　　****客戶數(shù) = 新客戶 + 老客戶，老客戶 = 二次成交客戶 + 多次成交客戶****

　　對(duì)客戶數(shù)進(jìn)行細(xì)分，如果是客單價(jià)問(wèn)題，就按照公式：****客單價(jià) = 成交價(jià) X 人均成交數(shù)**** 進(jìn)行細(xì)分：

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　　****3、轉(zhuǎn)化思想****

　　細(xì)分的思想可以從縱向定位問(wèn)題，但是只有細(xì)分是不夠的。這些指標(biāo)是從哪里來(lái)的，每一個(gè)步驟的轉(zhuǎn)化率怎么樣，哪一個(gè)步驟的轉(zhuǎn)化不好，需要改善，這些通過(guò)轉(zhuǎn)化率都可以分析出來(lái)

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　　例如我們要分析本周的活躍客戶數(shù)（有成交的客戶數(shù)），那么我們就要分析這些活躍的客戶數(shù)是從哪里來(lái)的，梳理一下可以簡(jiǎn)單分為以下4個(gè)步驟：

　　進(jìn)入店鋪的客戶數(shù) ——瀏覽過(guò)商品的客戶數(shù) ——下單的客戶數(shù) ——交易成功的客戶數(shù)

　　這里4個(gè)步驟就會(huì)有3個(gè)轉(zhuǎn)化的過(guò)程，哪些環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率比較高，哪些環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率比較低，歷史趨勢(shì)怎么樣，是否合理，是否有改進(jìn)的空間等等。應(yīng)用轉(zhuǎn)化的思想，可以有效的指導(dǎo)和優(yōu)化電商運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)

　　上面我們已經(jīng)介紹了對(duì)比，細(xì)分和轉(zhuǎn)化三種思想，還有一個(gè)基本思想：分類思想。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是把一些對(duì)象，按照某種規(guī)則，劃分為若干個(gè)類別，然后分析各個(gè)類別的特征，根據(jù)這些特征來(lái)安排工作，比如說(shuō)常見(jiàn)的RFM分析模型就是用來(lái)分類的思想，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。

　　除了給用戶分類之外，電商行業(yè)經(jīng)常做的還有商品分類，比如按照品類分類，或者商品ABC分類，當(dāng)然還有非常復(fù)雜的分類方法，例如聚類算法等等。