电商数据分析的方面分很多,简单举个例子,看图:

一般在日常的简报中,我是这么整理的:

一、周/月/季度报

  1. 基础数据:DSR走势、客服能力、仓库能力、负面评价等
  2. 流量:行业大盘流量、渠道流量及转化新老客人数占比、新老客转化率等
  3. 交易:类目销售占比、退款率/缺货退款率包邮卡人群回购
  4. 粉丝:会员占比、微淘互动行为、分析流量分布、粉丝付款率、RFM客户价值模型等
  5. 竞品:流量指数、交易指数、加购/收藏/搜索转化、售后率/速度 、中差评、微淘指数等
  6. 商品:商品流量同期对比、退款商品TOP5、收藏/加购/付款转化
  7. 日报
  8. 大指标:会员基数、店铺总业绩、三个月复购率等
  9. 微信数据:新增粉丝、净增分析、发送消息数、浏览UV等
  10. 新老客:新老客销售额占比、成交人数、UV、客单价、客件数等
  11. 热销类目数据:行业访客数、行业客单价、行业支付金额占比、汉沽额支付件数。行业交易指数等。

由于大数据等新兴技术和理念普及,电子商务等大量依托于数字化运营的行业迅猛发展。以此为依托,以数据分析为中心的各类应用和管理也层出不穷,以最大化的服务于企业的决策和运营。对于电商行业,对于数据的应用占了很大一部分工作。无论是对于营销、服务还是会员的管理都需以数据分析辅助决策,依据数据产生的结果。为此,很多企业聘请了专门的团队,或干脆购买了类似于DataFocus 的BI工具。在智能搜索驱动的数据分析下,分析人员只需要搜索自己想要的维度关键词就可以。

数据引领电商行业的发展,人工智能引领数据分析的变革。

另外再贴一个数据分析八大模型视频教程,里面包括留存分析、漏斗分析、全行为路径分析、热图分析、事件分析、用户分群、用户分析、粘性分析。十分贴合电商数据分析。每个视频15分钟左右。

https://ke.qq.com/course/2706367?taid=9681483353115583&tuin=1bb35fa3

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