电商如何做数据分析?方法步骤+实战项目打包送,资深分析师整理
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了电商如何做数据分析?方法步骤+实战项目打包送,资深分析师整理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
电商如何做数据分析?
直接开门见山,不说废话,都是干货。
首先,纠正大家的一个想法:数据分析并不是要对工具有太多的要求,会基本的Excel数据透视表,图表可视化等基本操作即可,至于高端点的spss,Python,r语言等统计和BI工具来说是进阶的水平,这个下面再说。
一、电商的数据分析应该围绕什么展开?
总结一下,就是3个:人、货、场。
人:用户数据,比如用户属性,用户质量
货:商品数据,库存,销量,售后数据,评价数据等
场:这个包含的东西比较多,凡是不属于人和货的,你都可以把它定义为场,不能局限于某一部分。
二、数据获取
这里说一个点,做数据分析是不能只看一天的数据的,没有意义,需要关注长期和整体。
电商的数据更是这样,这里我给个建议,两个时期:促销期和日常期,分析这两个阶段的数据就可以了。
促销期:618,双11,双12,年底大促,年中大促等
平常期:这个就随便取了
如果样本数据不够,完全可以扩大样本数量,不然会存在数据不准确而带来的误差。
三、数据分析方法
我有个做电商数据分析的朋友,刚刚进公司的时候负责报表数据,当时才入行,做的分析数据就只有销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据,然后用这些数据作出一些图表来。
但现在这种不行了,现在稍微大一点的公司都有自己的数据仓库,里面的数据维度是多维的,不掌握方法是搞不定的,具体有哪些常用的?
1、RFM模型
数据分析初学者必备!10分钟搭建RFM客户价值模型,一学就会
2、关联分析
数据分析|如何利用BI工具,探索各商品的潜在关联价值
3、聚类分析
聚类分析是进行会员精细化管理,精细化营销的基础,做好聚类分析,对企业将有很大的益处。
上面的3个方法,一定要好好看看,掌握了就可以入门电商数据分析了。
进阶可以看:
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数据分析项目精讲!电商平台人、货、场分析实战,附数据源
四、数据分析过程
1、整体数据
看一下活动期和平常期的流量对比:
2、细分数据
以某宝的一个部分为例,我来分析一下流量的来源:首页模块、详情页、固定页、结果页、日活玩法。
附上我曾经的分析过程:
3、频道数据
所谓分析频道,就是要分析单品坑位的流量分发,那就要考虑坑位的曝光,点击,次数等;
进一步考虑坑位的价值,就要涉及到客单价,转化率等,结合起来即可。
同样,附上我的分析过程:
五、数据分析工具
Excel:vlookup,数据透视表,数组,sumifs,等常用的公式
SQL:增删改查、联合
Python:进行数据清洗,数据抽取等
FineBI:进行数据图表,可视化,数据报告部分,简单的数据清洗也可以做到
不过电商运营,基本上只需要会Excel和FineBI就行了,中间的两个是专业的数据分析师要学的,只能起到锦上添花的作用。
真正雪中送炭的,还是Excel和FineBI工具。
Excel我就不说了,数据量不大都可以用到,FineBI是一个比Excel更方便的数据分析工具,还能结合起来用,直接把Excel一键导入FineBI就行。
做数据分析,Excel有时候会涉及到代码,FineBI就不会,采用的拖拽数据字段,自动出图的操作方式,将我从可视化的泥潭中解放出来,这样我才有更多的时间和精力去做更有意义的事情。
生成可视化的过程如下:
上图均为FineBI所作,不到20分钟就ok了。
电商数据分析的难度还是比较高的,按照上面的方法+工具的逻辑慢慢学,入门到进阶不会有什么问题。
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