电商数据分析怎么做？分析电商数据的步骤有哪些？

随着数据时代的到来，各行各业的业务发展开始注重数据分析思维。通过数据了解产品的质量和用户的喜爱程度，从而用数据解决产品存在的问题。数据分析更多的是基于业务背景来解读数据，总结隐藏在数据背后的问题，找到最有价值的东西，然后进行优化。在整个提炼数据的过程中，人是主观的，而数据是客观的。同样的数据，但是不同的人解读出来的结果肯定不一样，但是结论本身并没有错。那么我们作为电商数据分析师常用的方法有哪些呢？

分析电商数据的步骤

在启动一个数据分析产品的时候，首先单独分析每个变量来描述数据并评价其质量，然后分析每个变量之间的关系。这里我把电商数据分析分为四个板块：对比分析、转化分析、留存分析、产品价格对比。

1.对比分析

横向比较：总之是和谁比？如果上个月我们店铺的营业额增长了30%，我们应该高兴吗？

当然不是。这里我们不得不提到竞争对手的营业额。如果你的竞争对手增加50%呢？这时候我们需要一个参考索引。在数据时代，我们很容易获得竞争对手的相关数据。

纵向对比：我们可以用线条的形式展示过去15天的成交额，这样可以清楚的看到最近的成交额是否达到预期，是否有下降的趋势。当然，我们也可以以季度、月或周为单位。

还要考虑日常生活中的特殊场景，如双11、双12、元旦等促销活动，这样营业额是否会暴涨。所以在做纵向对比的时候，你必须考虑到所有的情况。可能你的货就是周末卖不出去？我们也可以这样考虑：

(1)最近一个季度周六、周日的营业额。

(2)近三年双十一当天的成交额，以此类推。

2.转化分析

这里涉及到一个问题，判断一个电商企业需要用到的一些日常统计指标：

(1)店铺的目标用户数量：一个店铺的营业额反映了该店铺对市场的影响以及用户对产品的满意度。

(2)平均消费金额：店铺平均每个用户每年消费多少，从而定位目标人群，确定是否达到盈利目标。

(3)用户复购率：判断产品满意度。如果用户买了一次，就会买第二次，说明用户对你的产品还是很满意的，这样不仅节省了营销费用，还可以推荐给更多的朋友。

根据公司的目标用户确定转化指标。

(1)混合模式：复购率低于30%，说明运营的中心应该是维护老用户，大力发展新用户。

(2)忠诚度：老用户复购率60%，说明老用户对公司的产品是满意的，放心的。这时候你就可以重点发展新用户了。

3.留存分析

我们通过活动把用户引流到我们的流量池，但是一段时间后，用户可能会逐渐流失。那些留下来或者经常光顾我们店铺的用户叫做留存。

我们经常用日活跃用户、月活跃用户、季度活跃用户来检测我们店铺的流量。有时候我们可能会看到一段时间内我们的日常工作在逐渐增加，认为这是一个很好的现象，但是如果不做留存分析，这个结果很可能是错误的。

留存是产品的核心。只有用户留下来，我们的产品才能不断成长。如果我们什么都不做，用户很快就会流失。

4.产品比价

大部分电商都会频繁促销。一般来说，他们每次打出的旗帜无非是全网最低，但怎么能确定是全网最低呢？

这时候就需要搭建一个比价系统。这个比价系统的目的主要是抓取各大电商平台的商品价格。通过各大电商平台的价格和折扣来制定自己的策略。

通过对比其他平台的产品，有策略地调整产品，避免出现调价后消费者不买其产品的情况。

产品的定价是一件极其重要的事情。如何买一送一，买多少减多少，公司利润不会受到影响，这就需要我们的数据分析师发挥作用。

以上是我根据电商数据分析列出的四大板块。我们需要在不同的行业以不同的形式展示它们。面对数据，清楚的知道自己应该怎么操作，哪种方法解决实际问题最有效，学以致用。灵活运用场景，没有最好的分析方法只有最适合的，欢迎评论指正！