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一部分电商在变革的浮沉里溃不成军，最终退出市场，而有一部分电商却总能“柳暗花明又一村”，造成两者差别的重要因素之一就是是否能真正的学会电商数据分析。数据分析的意义在于：发现问题所在，并找出其根源，最后用可行的方法来解决现存问题。在前人数据分析的基础上，对发展趋势进行总结，以期对网络营销决策起到一定的辅助作用。
再来拆解一下电商网站。其实电商网站可以笼统地分为大电商网站和小电商网站，前者是亚马逊、shopee（跨境电商）、淘宝、京东（国内电商）等知名电商网站，后者则是一些电商网站旗下的店铺，或者是个人额外搭建的一个小平台，称为独立站。
电商数据分析的作用
1、 能集中和萃取隐没在海量数据里的有效信息，为网站制定经营决策提供支持。
2、协助电商诊断运营问题，并有针对性地解决方案。
3、监控销售结果与推广的投入产出（ROI），发现客服、营销等方面的问题，及时提出整改意见。
4、预测市场未来趋势，帮助改进网站UED。
电商数据分析的流程
简单概括就是三点。
首先，电商数据分析人员必须要有数据分析的思维，即在脑海里搭建好前言提到的数据分析过程。
其次，要明白自己应该分析哪些数据，数据与数据之间有什么关联。
最后，拥有一个锦上添花的工具，为数据分析提供一个有力的支撑，提高效率。
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电商数据分析的场景
分析场景可以包括人、货、场三个方面。
人
高质量用户分析：高质量用户占比（降序排列，如月均消费金额区间客户数及占比）
用户分类(标签)
用户年龄、性别、学历、收入、地域等基础属性分析（条形图、占比图）
兴趣爱好：速食客，爱包人，化妆超人，烹饪达人.......
用户阶段：单身贵族，幸福恋爱，新婚狂欢，已婚，育儿育女，家有长辈...
用户价值：RFM、活跃状态、忠诚度、购买力、购买意向度...
货
以货维度的分析指标：
浏览量、访客数、收藏量、加入购物篮、支付用户数、支付商品件数、客单价、好评率、退货率、购买产品的客户画像等。
货分析的用途：
了解不同产品的受众群体分布，用户关注度，用户购买力，市场容量等信息，为产品生命周期进行分析，分析产品的推广策略，提供相应的数据支撑。
场
渠道分析：渠道质量分析
交易场景分析：页面项目、内容检索、站内广告、页面流量、页面跳出率、页面访客数等。
不同维度分析：店铺销售人群的地域分布、各城市退货率、店铺销售额分布、店铺访客数占比等。
电商数据分析工具
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