今天若米知识就给我们广大朋友来聊聊如何看电商发展历程,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
电商数据分析的基本流程？
答电商数据分析的基本流程如下：
1.明确分析目标：首先需要明确分析的目标，例如提高销售额、改善用户体验等。
2.数据采集：收集与目标相关的数据，这些数据包括网站流量、订单数据、用户行为数据等等。
3.数据清洗：对采集到的数据进行清洗、筛选，保证数据的准确性和完整性。
4.数据处理：对数据进行处理和分析，例如数据统计、数据建模、数据挖掘等等。
5.数据可视化：通过图表、报表等形式，将处理后的数据呈现出来，更好地理解和分析数据。
6.数据解读：对分析结果进行解读和总结，发现数据背后的规律和趋势。
7.制定行动计划：根据分析结果，制定相应的行动计划，例如优化网站、改善用户体验、优化产品等等。
8.实施和监控：实施行动计划，并定期监控分析结果，不断进行优化和调整，以达到分析目标。
是电商数据分析的基本流程，其中需要注意的是，在整个流程中需要保证数据的准确性和可靠性，并结合业务实际情况，灵活调整分析方法和策略。
谈谈电子商务数据分析应该如何进行？
答电子商务数据分析是通过收集、处理和解释与电子商务活动相关的数据来获取有关业务性能和客户行为的见解。以下是进行电子商务数据分析的一般步骤和方法：
数据收集： 首先，收集与电子商务活动相关的数据。这些数据可以包括网站流量、销售订单、产品库存、客户信息、交易记录等等。数据可以来自不同的来源，如网站分析工具、销售系统、客户关系管理（CRM）系统等。
数据清洗和整理： 收集的数据可能存在不完整、重复或错误的情况。在分析之前，需要进行数据清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。这包括去除重复记录、填充缺失值、纠正错误等。
数据存储： 将清洗后的数据存储在适当的数据库或数据仓库中，以便后续分析。通常，数据存储需要进行规划，以确保数据的可用性和安全性。
数据分析工具： 选择合适的数据分析工具和技术。常用的工具包括数据可视化工具（如Tableau、Power BI）、数据分析编程语言（如Python、R）和数据分析平台（如Google Analytics、Adobe Analytics）。
指标定义： 确定要分析的关键性能指标（KPIs）。这些指标可能包括销售额、利润、转化率、购物车放弃率、网站访问量、用户留存率等。指标的选择应与业务目标和策略一致。
数据探索性分析（EDA）： 首先进行探索性分析，以了解数据的特征和趋势。这可以包括数据可视化、描述性统计和关联分析，以识别任何显著的模式或异常。
高级分析： 根据需求进行高级分析，如预测分析、客户细分、市场篮分析（Market Basket Analysis）等。这些分析可以提供更深入的见解做出战略决策。
数据可视化： 使用数据可视化工具创建仪表板和报告，以清晰地传达分析结果。可视化有助于将复杂的数据转化为易于理解的图表和图形。
解释和行动： 分析的最终目标是根据发现的见解制定行动计划。根据数据分析的结果，制定策略以改善电子商务业务的性能。这可能包括调整定价策略、改进产品推广、提高用户体验等。
监测和优化： 数据分析是一个持续的过程。定期监测关键性能指标，并根据变化做出调整。不断优化业务策略以实现更好的业务结果。
在进行电子商务数据分析时，重要的是将数据分析与业务目标紧密结合，确保分析的结果对业务有实际意义，并能够指导决策和行动。此外，数据隐私和合规性也是关键问题，需要确保在分析过程中遵守相关法规和法律。
电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
答众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。
一、时间维度
从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。
二、商品类别、价格维度
本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：
这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。
自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。
只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！
电商数据分析常用方法有哪些?
答1.对比分析
横向对比：简单的说就是和谁对比假如说我们上个月店铺的成交额增长了30%，那么我们是不是应该开心呢
这里我们还要参考竞争对手的成交额，数据时代，我们可以很轻易的拿到竞争对手的相关数据。
纵向对比：我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来，这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期，有没有下降趋势，当然我们也可以以季度、月或周为单位。
2.转化分析
这里牵涉到一个问题，评判一家电商企业需要用到的一些日常统计指标：
店铺的目标用户数量：一家店铺的成交量，反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度。
平均消费金额：店铺每年平均每位用户消费了多少，以此来定位目标人群，确定是否达到盈利的指标。
用户的复购率：判别产品满意度，假如用户购买过一次后，还会购买第二次，说明用户对于你的产品还是很满意的，这样既节省了市场推广费用，用户也会推荐给更多朋友来够买。
3.留存分析
我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里，但是经过一段时间后，用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存。
我们常常用到的日活跃用户量、月活跃用户量、季度活跃用户量，来检测我们店铺的流量。有的时候可能会看到我们的日活，在一段时期内都是逐渐增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做留存分析的话，这个结果很可能是一个错误的。
留存是产品的核心，用户只有留下来，我们的产品才能不断增长。如果我们什么都不做的话，用户很快的就流失了。
4.产品比价
大部分电商公司会频繁搞促销，一般来说每次打的旗帜无非是全网最低，但是如何才能确定是全网最低呢
这时候需要我们去搭建一个比价系统，这个比价系统的目的主要是为了去抓取各大电商平台商品的价格。通过各大电商平台的价格以及优惠额，来制定你自己的策略。
关于电商数据分析常用方法有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
看完本文，相信你已经得到了很多的感悟，也明白跟如何看电商发展历程这些问题应该如何解决了，如果需要了解其他的相关信息，请点击若米知识的其他内容。
