【电商行业】电子商务行业数据分析方法

每个人都在谈论数据分析，但许多人甚至不了解数据分析的基本概念。你所说的数据分析实际上只是数据统计。包括这个问题，它只是数据统计的方法，而不是数据分析的方法。

所以，在这里，我想谈谈什么是数据分析，而且只是基本概念。

什么是数据：所谓的数据是描述客观事物的各种符号。数据包括数字、声音、颜色、文字、图像等。

对于电子商务来说，数据往往是一个数字，比如：流量、转化率、访问深度、宝宝表扬数、客服销售比例等。

访问这些数据也很容易，在互联网上有很多工具，百度，你知道的！

什么是数据统计：所谓数据统计，简而言之，是指客观事物在特定时间内的结果呈现。

对于电子商务，数据统计包括：月度销售统计、客户服务销售统计、单产品流分布等。

我们可以在后台收集各种数据，根据自己的需要制作各种统计表。对我来说，数据统计，用excel就足够了，电子商务也不是那么深刻，excel几乎可以帮我们做所有的数据统计工作。

在我看来，数据分析至少应该包括四个方面：问题确定、数据建模、结果评价和决策。

所以，从某种意义上说，所谓的数据分析实际上是解决问题的工作过程或思维方法。

对于电子商务，数据分析通常如下：

我们需要对门店的某个数据指标进行改进（如销量、客服查询转化率等），但仅仅关注数据指标是没有用的。有必要找到其他更具可操作性的影响该指标的数据指标，然后通过数据分析，找到优化手段或提升方法。

例如：

当老板看到你发给他的销售统计数据时，他会问你：为什么上周的转化率这么低？[这是确定的问题]

为了解决老板的问题，作为一个操作，你需要知道哪些因素影响门店转化率，并开始组织数据（从连接线的CRM系统导出excel***）。[这是为了建立一个数据模型]

在很多情况下，仅仅通过查看一段时间的数据很难发现问题。因此，我们需要将自己门店过去一年的数据与同行和同级门店的数据进行对比。通过比较，我们会发现一些规律。[这是结果评估]

找到法律并不意味着我们能很快做出决定。例如，通过比较发现，同行业的竞争对手突然降价，直接影响到本店突发性资金的转化率。发现这个问题并不意味着我们需要立即跟进降价。在这个时候，我们应该做一些数据推导。我们可以直接降价，但降价幅度合适吗？我们也可以做优惠券，但优惠券会在多大程度上影响兑换率。可能有不止一种优化方法，但无论使用哪种方法，我们都需要提前量化所有方法。否则，所有的决定都是盲目的。