电商数据分析工具怎么选型？适合的才是最好的！

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数字化时代，海量的电商数据（如订单数据、用户行为数据）正在被电商企业广泛收集和记录，电商数据化运营的本质是通过数据分析得到运营工作的重心。在这个过程中，管理者/运营/财务/数据分析师会使用许多的数据工具来解放双手、提高生产力。

有哪些好用的电商数据分析工具？企业究竟该如何选择？其实适合自己企业现状的，才是最好的！正所谓工具没选好，不难也变难。电商企业可以考虑自己的发展阶段、发展规模和品牌影响力来选择适合自己的电商数据分析工具！

• 起步阶段：推荐使用官方数据平台报表查询，辅助以人工采集、excel/wps处理
• 高发展阶段：推荐使用数据平台API+RPA机器人采集，配合BI工具处理
• 体量特别大：可以尝试组建自己的数据化IT团队，自主研发采集、分析程序

电商运营者可以根据自身的需求灵活使用上述方式。体量特别大的卖家可以尝试组建自己的数据化IT团队，自主研发程序，而体量中小的卖家，挑选适合自己的数据工具则性价比更高。

一、起步阶段电商数据分析工具推荐

1、官方数据平台报表查询

主流电商平台都会有官方的数据分析报表工具，这些工具提供了不同平台、不同维度的数据分析报表，涵盖了销售、流量、推广效果、商品表现、直播和短视频带货等多个方面。通过这些报表的结合使用，电商商家可以全面了解其运营状况，优化策略，提高转化率和销量。

2、EXCEL：传统的数据处理类软件

除了直接查看，运营者还可以人工下载店铺后台的数据报表；操作较为简单，如选择日期天数，生成报告后下载即可。再使用excel/wps进行数据处理。

Excel就是最接地气的免费的数据分析工具，操作简单、容易上手。可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。大家使用最多的通常是其数据透视功能，其次是统计分析，它包含在数据透视中，还有就是图表、自动汇总、vlookup函数、if函数等功能。

3、Power Query + Power Pivot + Power BI：企业级数据建模三件套

对于复杂的数据分析，还可以使用Excel 的“高阶形态”——微软的数据分析三件套：Power Query + Power Pivot + Power BI。这三个工具共同构建起一个企业级数据建模分析体系，尤其适合多数据源集成（数据库、Excel、API）、财务分析、预算建模、客户分群、用户行为分析、销售预测、指标跟踪。不过多工具使用难度也要比excel要大许多，数据建模和DAX公式需要一定的学习成本。

二、高发展阶段电商数据分析工具推荐

随着企业GMV增长，运营管理复杂度大幅提升:

• 企业开始多平台多店铺运营，电商平台官方的数据分析报表工具无法满足看数、算数需要
• 企业开始引入ERP、OA、财务系统等办公系统，数据种类变多
• SKU增加、订单量变大，Excel等基础工具已无法满足数据自动导出、多人协作、动态数据建模、实时监控与业务诊断等需要

这个时候可以使用数据平台API+RPA机器人采集数据，配合BI工具处理、分析数据的方式。

4、API采集：官方后台数据

现在很多电商数据平台和ERP平台开放了官方API接口，为卖家提供在店铺后台直接下载到的数据报告，不再需要人工去后台下载报表。官方API接口数据的好处在于数据直接来自平台后台，避免第三方工具因爬虫导致账号风险。

5、RPA：机器人抓取后台&前台数据

RPA即Robotic Process Automation（机器人流程自动化），是指在各行业中使用软件自动化来实现原本由人类操作的计算机完成的操作，通过在计算机上用程序去模拟人操作计算机的过程，在没有人为介入的情况下，自动地完成一系列软件操作，从而自动处理大量重复的、基于规则的工作流程任务。

市面上的相关工具有很多，例如实在智能RPA、影刀RPA、云扩RPA、八爪鱼RPA、紫鸟虎步RPA等。

6、BI工具：零代码高性能数据分析工具

BI（Business Intelligence）即商业智能，是指将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。BI工具通常为“零代码”工具，即使是小白，无需代码无需掌握复杂的函数即可完成大部分数据处理，操作简单。可高效处理大部分的常用场景，如批量数据合并（上下合并，左右合并）；超级数据透视（分类汇总）；行列转换，分列，高级图表可视化，仪表盘，筛选器等......

市面上的相关工具推荐使用FineBI、九数云BI、POWER BI等。

对于运营有多个店铺的卖家来说，店铺遍布各大电商平台，经营数据分散，无法整合多平台数据，缺少全局把控。这个时候可以使用九数云BI。

• 全渠道数据接入：可以接入数十个电商平台数据，接入旺店通、快麦等电商ERP数据，即连即用
• 数据报表分析：按照业务习惯，自定义搭建运营报表，按时间/工具/品类多角度洞察数据，快速验证、优化经营策略
• 多维度分析：搭建全平台经营驾驶舱、淘系平台经营驾驶舱，进行店铺流量分析、店铺转化分析、财务对账分析、活动大促分析等

三、超大体量卖家电商数据分析工具推荐

体量特别大的卖家可以尝试组建自己的数据化IT团队，自主研发程序。

对于这一规模的企业，信息化框架需要从“单一系统”向“多系统协同”过渡，借助数据中台、智能化工具和自动化技术，构建全链路的数字化管理体系。信息化和数字化建设的重点在于全面集成、智能化升级和全球化支持。

7、Python/R等高级分析与编程工具

适用于数据建模、预测分析和机器学习。Python是一种代表简单主义思想的语言。它简单、易学、高效、免费，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在面向过程的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

电商数据分析工具选型的核心是“需求驱动，量力而行”。起步企业可以选择官方报表平台+excel工具；成长型企业可优先选择低门槛、高性价比的BI工具（如九数云、FineBI），大型企业或技术团队则可构建“Python + 专业BI + 行业工具”的复合体系。选型时需结合数据安全性、团队能力及长期扩展性，避免盲目追求功能全面性！

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