电商运营小白，如何快速入门学习数据分析？

Posted 2022-08-03 Leo.yuan

前几天搞电商的小白找到我，说最近发现自己家的店铺浏览量很高，但成交率很低，不知道是什么原因，想让我帮忙分析一下。老李虽然对数据分析很熟，但确实也没搞过电商。于是，在找做了十几年电商的朋友聊了聊后，得出了下面的电商分析流程，建议做电商运营的朋友们赶紧收藏！

第一步：先明确自己做数据分析的目的

是因为业绩下降，想通过分析数据去找出问题所在？还是为了配合其他部门，需要通过数据分析做支撑，给出相应的营销策略。目的不同，选取的数据指标也大不相同，所以在数据分析前需要先想清楚自己做这次数据分析的目的是什么？

第二步：了解电商常见数据指标，熟悉业务流程

这里给出一份指标集合，包括8个部分

1、总体运营指标
2、网站流量指标
3、销售转化指标
4、客户价值指标
5、商品类指标
6、市场营销活动指标
7、风控类指标
8、市场竞争指标

第三步：学习电商行业成熟数据分析案例中的分析思路，化为己用

以京东电商为例，搭建店铺与人员指标，查看店铺状况，同时可以根据目前已有的数据做店铺分析以及用户画像，发现店铺中的痛点，给出营销策略。

1、明确分析思路

2、处理清洗已有数据

数据处理因人而异，此处省略，所用数据分析工具为FineBI

3、分析数据（重点）

①整体分析
第一部分是整体分析的布局，构建指标有：浏览量，下单量，用户数，男女占比，VIP级别占比，客户年龄分布，销量TOP 10 城市。风格主要以商业风为主。

通过分析得出的结论

京东店铺男女消费群体各占一半，差异不大
主要客户来自348、204、119城市
店铺主要客户VIP占比较高的是1级，占30.19%，其次是6级占27.42%，需要引导1级用户升为2级，6级用户升为7级
客户主要年龄分布主要在第五个等级，其次是第六个等级，可以根据用户年龄层来开发适合用户的产品
②用户画像
第二部分是用户画像，构建的指标与模型有

用户生命状态模型：根据用户从新用户到流失用户的生命周期计算目前每个的时期的占比与数量。

复购率：根据用户多次购买计算复购率，分析用户黏性。

行为漏斗：根据每个用户行为的漏斗转化率得到哪个行为转化率异常，另外加购和关注虽然不是最后的行为，为了保持数据的合理性，把它们放置到最后。同样也可以分析到其转化效果。

RFM模型：根据最近一次购买数量，购买频率，购买金额将用户分成8种类型的用户，可以实施不同的营销策略。

通过分析得出的结论

1、本店忠实用户占80%，用户黏性很高
2、4月份的复购率下降，下降了3.12%，需要用优惠券等手段召唤老用户，提高用户复购率
3、浏览量到下单的转化率有6%，符合一般电商行业状态，下单后评价转化是37%，可以用好评返现等形式提升评价数量，另外加购和关注远远少于下的那人数，可以用优惠券，小礼品等手段引导用户关注，优惠价预售活动引导用户加购
4、本店客户大头是一般价值客户和一般保持客户，两者加总占60%，说明有大部分消费者的消费能力不高和，应向该客户推送公司主营业务，通过宣传推广让产品信息送达客户手中
5、其次是重要挽留用户、重要发展用户，重要保持用户与重要价值用户，占比40%，对于重要挽留用户，消费频率不高和最近消费比较远，可以通过短信方式，活动优惠券发放等方式挽留用户，对于重要发展用户，这部分消费频率不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，必须重点发展。
6、本店铺主要客户来源于741国家和2136国家，其次是2316，187国家。
③评分分析
指标有好评TOP 10产品，差评TOP 10产品，好差评占比，每周评论趋势

通过分析得出的结论

1、好评产品前三分别是217024，219334，25448，可成为店铺的主打产品，差评产品前三分别是217024，171917，25338。差评产品要优化
2、店铺的好评率是98.95%，产品质量以及服务整体不错
3、整体的好评与差评趋势较为平稳
④店铺与品牌分析
图表与指标有：店铺热卖品类，7级VIP的品牌喜好，0分析店铺数据，百万粉丝店铺的粉丝数，VIP数，评分对比。

通过分析得出的结论

1、0粉丝店铺总共有656家，其中店铺5566，粉丝数0，店铺评价－1，vip数201，VIP数不错，但评价却是负数，要查看你该店铺的是否客服没有做到位。0粉丝僵尸店铺要合理清除，以免占用资源。
2、百万粉丝店铺中，1912，3790店铺的vip数量极低，需要将粉丝数转化为VIP，可以加强宣传，或升级VIP附送小礼品促进店铺的VIP提升。
3、店铺热卖产品可以升级为主打产品，大理宣传。
4、根据7级会员的品牌喜好，推荐相关品牌的产品，实现精准营销，促进成交率。
完整数据分析报告