【电商数据】如何分析淘宝电子商务数据

对于一个中等规模的淘宝电子商务，其数据分析功能包括：

一、庞大的指标体系：

淘宝网的指标体系非常庞大，包括流量、转化率、客户单价等，据不完全统计，该指标已经达到200多个，并随着分析的细化和深入而不断增长。

淘宝数据的分析目标很实用，但比较零散。比如做淘宝页面装饰就是分析什么主题，页面装饰会带来更多的网上销售。

很多大型淘宝电子商务公司都会有自己的CRM系统（客户关系管理）。例如，如果要分析回购率（二次购买），可以从CRM中取出每个用户的***购买时间、频率和金额。这三个因素可以大致分析顾客再次购买的可能性。如果我们需要获取这些数据进行独立分析（因为某些分析工具提供的分析维度有限），我们通常需要使用finereport和其他报表工具来进行数据分析支持。

我看过作者王佳戈在芝湖写的“调侃数据吧”专栏。对各项指标的分析细致，具有启发性。他从商业和经营的角度来分析。

接下来，我将从数据分析方法和可视化的角度探讨淘宝电子商务的数据分析。

正如刚才第四点提到的，用Excel表格分析二次购买率是不是很头疼。

这里犯了两个错误。一种不是根据分析的目的，而是选择错误的视觉表达。

数据分析方法：

分析回购利率的目的是为了调整产品渠道。影响回购利率的因素有哪些？因此，我们的数据分析应该是分析这些因素是否影响销售量以及如何影响销售量。

从图中可以看出，在什么样的销售量下，不同的产品所依据的，是哪个回购率大。

在新老用户的回购率方面，显然老用户的回购率较高，这意味着用户对产品的需求没有问题，需要进一步提高新用户的粘性。无论是从服务、产品还是营销手段上，都需要有针对性的调整。