如何做電商數(shù)據(jù)分析
我一直在問答談運營技術(shù)。但是我認為，我最強在于數(shù)據(jù)跟視覺。
我認為，競爭到最后，運營跟運營之間的差距是從數(shù)據(jù)跟視覺開始區(qū)分的。
今天我們恰巧有時間來談?wù)剶?shù)據(jù)。
什么是數(shù)據(jù)分析思維？
數(shù)據(jù)分析思維，我認為是：把行為轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)-通過數(shù)據(jù)反推行為。
我舉個例子：
你經(jīng)常來我店鋪購買姨媽巾。
你今天過來買姨媽巾，我就知道你大概一周內(nèi)要來大姨媽。根據(jù)你購買的數(shù)量跟規(guī)格，我就能推斷你一次大姨媽來多久，量大概多少。拉出來你半年的購買時間，我就可以推斷你多久一次大姨媽是不是穩(wěn)定。
如果有兩個月沒看到你購買姨媽巾了。。。那肯定是在兩個月前，你男朋友的雨衣破了。
拉出來你男朋友的購買記錄，我就知道，這個店鋪的雨衣可能不合格。
為了驗證他是不是不合格，我們?nèi)タ纯此肽陜?nèi)的復購率是不是遠低于同行。
嗯，就因為你沒有買姨媽巾，我懷疑這個店鋪的雨衣不合格。
這就是數(shù)據(jù)分析的基本思維。
學會數(shù)據(jù)分析的基本思維，只能說，你勉強具備數(shù)據(jù)分析的可能。
那么做數(shù)據(jù)分析。需要明白幾個東西。
1、數(shù)據(jù)樣本：數(shù)據(jù)樣本如果選擇不合理，那么結(jié)果完全就是錯誤的。譬如我去抓取一個定位40歲大媽的姨媽巾店鋪，要中國女性的姨媽周期，那根本就不科學好嗎。這是青春期跟更年期的差異（此例子說明林慕白同學同樣對婦科知識有所涉獵，歡迎廣大適齡未婚女性知友來信咨詢）。
實戰(zhàn)中經(jīng)常犯的例子是：平銷轉(zhuǎn)化率很好的單品，在聚劃算賣不好。平銷轉(zhuǎn)化率不好的某些單品，聚劃算反而會賣爆？為什么呢？想想，別問我，自己想。鬧不明白就別嘗試做電商的數(shù)據(jù)分析了。
2、數(shù)據(jù)選擇：實際上我們會遇到很多的數(shù)據(jù)，但是有些數(shù)據(jù)不一定是我們想要的。就像我們這輩子會遇到很多很好的女生，但是我們很難明白，誰才能更好陪伴我們走完這一生。這個事情無法舉例，我這邊給一份試題：
現(xiàn)在我們店鋪需要做優(yōu)惠券促銷，目的要提高客單價。
好，你告訴我要做滿100減10元。
嗯，很好，那你現(xiàn)在告訴我，為什么是滿100而不是滿110，為什么是減10元而不是減20。拿出來你的數(shù)據(jù)。
嗯，不要問我怎么弄。也不要懷疑我是不是真的能分析出來，我真的能。
3、動態(tài)變化：我們一般最常用的，就是通過數(shù)據(jù)之間的變化，來分析可能出現(xiàn)一些什么問題或者變化。然而當一個數(shù)據(jù)量變化的時候，往往其他的數(shù)據(jù)也會發(fā)生變化。所以我們需要清晰什么數(shù)據(jù)之間是正相關(guān)，什么是反相關(guān)，他們之間的關(guān)系，在什么情況下是成立的。譬如正常收藏的比例跟轉(zhuǎn)化率是正相關(guān)的，但是這幾天他們是反相關(guān)的。轉(zhuǎn)化率越掉，收藏率可能就越高。
我就談?wù)剶?shù)據(jù)分析的框架，我估計這些東西別人懶得講，所以我講一下。
至于什么工具看什么數(shù)據(jù)讓別人講吧。
碼字有些累。謝謝
電商數(shù)據(jù)分析應(yīng)該從哪些方面進行分析
目前我也從事數(shù)據(jù)分析，主要用到的是數(shù)據(jù)透視表；主要是提供一些報表供領(lǐng)導參考。其實我感覺應(yīng)該用到了5w2h分析法，領(lǐng)導還跟我說過swto矩陣分析法，讓我下去仔細研究。
據(jù)說數(shù)據(jù)分析要有以下的一些步驟：明確分析思路，數(shù)據(jù)收集，收集存儲，數(shù)據(jù)整理，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，報告撰寫等。
電商的數(shù)據(jù)分析，我個人以為，應(yīng)該至少有銷量分析，包括銷量，銷售額，客戶人數(shù)，地區(qū)分布，top30等，我們公司還有頁碼分析；倉庫分析，包括庫存清倉表，庫存預警表，銷售渠道分析；購買意向性分析，季節(jié)性，促銷活動等對銷售的影響等。具體問題具體分析，我知道的另一家電商分析卻采用的是數(shù)學模型分析預測的。
電子商務(wù)該如何做數(shù)據(jù)分析
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