电商数据分析方法
时间：2023-03-15 19:44:01 | 来源：电子商务
时间：2023-03-15 19:44:01 来源：电子商务
现在越来越多的电商企业和运营都开始关注数据的应用，在13年淘宝运营技巧的爆发，这其实就是数据带来的红利。在数据大爆炸的时代，数据分析已经成为了企业制定策略、发现问题的重要方法，所以，数据分析绝对是企业管理的贤内助！
一、电商数据分析指标
电商数据分析分为线上（电商）和线下（门店）两种，整体分析指标如下图：
- 线上电商数据分析指标有八类：
1.1 总体运营指标
1.2 网站流量指标
1.3 销售转化指标
1.4 客户价值指标
1.5 商品类指标
1.6 市场营销活动指标
1.7 风控类指标
1.8 市场竞争指标
2 线下（门店）数据分析指标
2.1 人
2.2 货
2.3 场
二、分析方法
2.1 逻辑树分析方法
逻辑树分析方法是把复杂问题拆解成若干简单的子问题，然后像树枝那样逐步展开。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性。逻辑树分析法通常不会单独存在，经常融合在其他分析方法里面，辅助解决问题。
2.2 多维度拆解分析
维度拆解分析方法需要重点关注的问题是从那些维度拆解，比如上面指标分析，在客户价值指标分析时，可以把问题拆解成客户指标，新客户指标，老客户指标。可以看出，上面的指标体系都是从多维度角度在分析。
2.3 AARRR分析
增长黑客的海盗法则，一种以用户为中心的着眼于转化率的漏斗型的数据收集测量模型，从获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、收益(Revenue)和推荐(Referral)5 个环节。
2.4 PEST分析方法
PEST分析方法是对企业发展的宏观环境的分析，通常是从政策（policy）、经济（economy）、社会（society）、技术（technology）这四个方面分析公司的外部环境
2.5 对比分析方法
对比分析是最常见的数据分析方法，重点是弄清楚“比什么”“和谁比”和“如何比”。
比如我们要分析流量类指标，使用对比方法，就是比每日点击率，转化率，页面访问率等。
2.6 假设检验分析方法
假设检验分析方法分为四个步骤：发现问题—>作出假设—>收集证据—>得出结论
实际的业务分析过程中，在得出结论时，可能会引发新一轮假设检验，需要不断尝试。
2.7 漏斗分析方法
漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站用户行为分析和 APP 用户行为分析的流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。
漏斗分析要注意的两个要点：
- 不但要看总体的转化率，还要关注转化过程每一步的转化率
- 漏斗分析也需要进行多维度拆解，拆解后可能会发现不同维度下的转化率有很大差异。
2.8 4P营销理论
4P营销理论常用户分析公司的整体经营情况，具体内容如下：
- 产品（product：指企业提供给目标市场的有形与无形产品，包括产品的实体、品牌、包装、样式、服务、技术等。
- 价格（price）：指用户购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、付款期限及各种定价方法和定价技巧等。
- 渠道(place)：是指产品从生产企业到消费用户所经历的销售路径。普通消费品会经过代理商、批发商、商场或零售店的环节。
- 促销（promotion）：是指企业利用各种方法来刺激用户消费，来促进销售的增长。
2.9 SWOT分析方法
从优势（Strength）、劣势（Weakness）、机遇（Opportunity）、挑战（Threat）分析内外环境，主要会用于宏观分析。
2.10 杜邦分析法
杜邦分析方法是将各种财务指标综合在一起来评价公司财务管理效果。通常用于公司财务方面的分析。在实际分析中，杜邦分析法采用金字塔结构，把各个指标一层层分解。
2.11 5W2H分析方法
从Why 、 When 、 Where 、 What 、 Who 、 How 、 How much 7 个常见的维度分
析问题。对于决策和执行性的活动措施很有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
- WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？
- WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？
- WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？
- WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？
- WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？
- HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？
- HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？
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