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在这种流量见顶，消费者选择权很大的时代，做电商已经不能局限于单一电商平台，自然做电商分析
也不能只盯着单个平台的数据了。
如果你只是需要单个平台的数据，那淘系的官方平台生意参谋
、字节系的官方平台抖音电商罗盘、阿里妈妈
、巨量引擎这类已经完全够用了，具体去深入了解一下各个平台的数据该怎么利用起来吧。
如果你涉及多个平台，对行业数据、业务数据、电商数据都有分析需求，想要用数据分析赋能业务，找到增长点的话，那就很有必要学习一下BI工具。
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下面给大家讲一下怎么用BI逐个击破电商分析的难题。
第一个问题：电商平台没接口，人工下载数据浪费时间，滞后性差。
现在的电商分析需要的数据来源很多，比如行业的数据像淘数据、百度指数
数据、魔镜市场情报等，业务系统的数据像旺店通、ERP、OA等，当然还要各大电商渠道的数据像淘宝、抖音、京东等。平时的做法就是人工下载，找个运营花半天时间专门去各个平台下载数据，再进行分析整理
，效率低、错误率高。
九数云能够实现全自动取数的，主要使用的手段是RPA+API。可以这么理解，RPA是个机器人，你给它发出一个指令比如：根据提供的商品和竞品的ID清单，进入生意参谋平台竞品分析
中下载分析报表，并进行环比计算，它能在半个小时之内给到你想要的数据。机器人可以以100%正确率连续工作，而且比爬虫
安全，不至于导致店铺被封。
第二个问题：不同电商平台的指标名称和报表格式不统一，整理难度大。
同样的数据在不同的平台里面的命名方式是不一样的，比如对于“店铺名称”这个字段，有的平台叫“推广渠道名称”，根本匹配不起来。九数云则能通过对含义相同但命名方式不同的字段进行关联整合，输出面向投放分析
的业务主题包。
第三问题：电商数据要怎么分析，才能找到业务增长点？
前面两个问题都是依靠九数云本身功能去解决，这里的数据分析是实实在在需要你学习的，下面我通过运营监测场景下的一个案例跟大家分享。
背景：某电商企业在日常的经营过程中，产生了大量的经营数据，这些数据包含了丰富的经营技巧和市场规律。传统分析方式通过报表或报告，只能一次性分析不能持续监测，既费时费力也不及时，还容易出错。于是选择用BI进行数据清理和监测分析。
分析思路：通过日、月、年维度创建三个联动的运营监测平台，各组件间不但能够联动并且模板间也可跳转，建设一个可持续使用的运营监测平台。
具体分析过程：
①业务总览
可视化
形式：仪表盘+文本图
重点关注指标：销售额（同比、环比、完成率）、毛利额（同比、环比、完成率、毛利率
）、订单数、客户数、客单价、连带率
等。
②区域业绩分析：
可视化形式：地图
重点关注指标：销售额、毛利率、业绩分布、区域经理业绩排行等。
③近几日/月/年业绩趋势：
可视化形式：折线图、柱状图
重点关注指标：销售额、客流量、客单价、连带率等
④订单及客户分析：
可视化形式：饼图、柱状图
重点关注指标：邮寄方式占比、销售额top10客户占比等
⑤会员分析：
可视化形式：RFM模型、波士顿矩阵
、饼图、分组表
重点关注指标：客均销售额、会员销售额等
a）RFM分析：
通过矩形树图展示RFM各分类下用户数量及占比，饼图展示各类下销售额及占比，柱状图展示各类客均消费额排行。
b）价格敏感度分析：
通过波士顿矩阵分析客户对价格的敏感度（气泡大小展示销售额大小），饼图展现各象限下的销售额和会员数量。第一象限：高折扣高价格 第二象限：低折扣高价格 第三象限
：高折扣低价格 第四象限：低折扣低价格
c）会员特征详情：分组表展示会员的主要特征，根据上面的分析结果直接筛选出想要的会员。
⑥品类分析
：
可视化形式：矩形数图、饼图、表
重点关注指标：销售额、销售量、毛利率、退货率等
最后把工具地址和模板放在下面，需要自行查看：
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在模板市场，筛选国内电商，即可查看各类电商看板：
如果你觉得对你有用的话，就收藏起来使用吧！我们下期见！
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作者：知乎李启方
