数据分析日常工作[电商分析场景]
时间：2023-03-16 00:00:01 | 来源：电子商务
时间：2023-03-16 00:00:01 来源：电子商务
有不少同学刚入数据分析这一行的时候，会选择电商数据分析这一岗位，主要是因为学习的时候电商相关知识更容易接触到，还有个重要的原因是电商知识会比较通用一些，到时做其他行业数据分析也相对容易。
有同学可能会问，电商数据分析，要去进阿里、京东、小红书、拼多多等这些公司，然而去这些公司难度还是挺大的，不适合转行的哈；其实不一定要去那些公司的，比如在淘宝、京东这些平台上开店铺的公司，也是需要数据分析，并且这种类型的电商数据分析需求量还是挺大的，大家可以考虑
阅读路线:- 数据分析日常工作
- 销售额下降原因分析
- 双十一促销活动分析
一:数据分析日常工作
对于任何一个数据分析工作来说，60%-70%的时间是在做一些常规的工作，不可能所有的精力都是在活动那个分析或者做专题分析；所以来聊下日常工作都是做哪些内容，可以先看下数据源
这种店铺类型的数据分析数据源大都来自于平台数据，像淘宝上的数据都是来自生意参谋，平台包含
流量、品类、交易、营销、物流、财务、市场等方面的数据；但是仅仅通过平台上查看数据还是不足够的，还需要把数据下载下来做些处理，形成日报、周报供领导来查看；对于一些活动的话，要出来专门的活动分析报告；有些领导比较重视数据，会把在各个平台，比如京东、淘宝、拼多多的数据整理到数据库，这样分析三个平台数据就方便很多，还会有利于追踪历史数据，具体工作内容就如下图展示了
二:销售额下降原因分析
在电商数据分析工作中，大家还会经常做的一个事情，就是寻找销售额下降的原因，这里单独举一个例子说明问题
数据分析师，一般会在每周的周一向领导汇报下上周的情况，主要是上周的各个指标完成情况，上图是总结的周报中的一部分[做周报的时候，也会把当前月的完成情况体现出来]，可你正要向领导发邮件的时候，发现本周的销售额完成率只有85%;所以一向谨慎的你，想看看到底是数据计算错误的问题，还是业务上确实出现问题了呢？
一般查看销售额下降原因，多使用的是杜邦分析法，就是把销售额这一指标拆分一个个的细分指标，如上图所示，排查每一个指标的问题；把指标销售额指标拆解后，我们先关注
UV(客户访问量)、转化率、客单价这三个指标
开始观察数据，这里主要放到了天猫这个渠道上，通过上图数据的观察，
UV这一指标才达到目标的80%，
转化率、客单价相对定下的目标都是超额完成的；所以很明显
UV给拖了后腿啊；既然流量有了问题，就应该继续排查流量的问题，看是付费流量还是免费流量出了问题，最后查出免费流量中站内主动搜索流量下降，因为上周有个违规操作，店铺搜索权重降权了，这样一通操作下来问题就给解决了
三:双十一大促活动分析
我们在开始一个活动分析的时候，一定要先明白自身店铺的一些特点，要熟悉
流量、产品、用户，所以要做些相关的分析
要清楚地知道店铺流量都是来自哪里，到哪里去，流量经过哪些页面，通过这种方式明白用户的行为路径，然后对相应的页面或者流程进行优化改进
对于店铺的商品，要明白商品的分类，分类的话采用的是
ABC的分级逻辑，主要是看商品转化率指标，对于不同行业或者公司具体有区别
- A级商品:有高转化率(转化率>2%)的，标记为A类商品
- B级商品:转化率中等(2%>转化率>0.65%)，标记为B类商品
- C级商品:转化率低(转化率<0.65%)的商品，标记为C类商品
在电商大促活动开始前，要迅速降商品的ABC分级分析结果提供给运营团队，运营团队会根据商品的ABC重要性，考虑哪些商品是放在电商首页或者哪些是放到曝光比较低的页面上
电商中的每个用户都是来之不易的，对于流失的用户及时唤醒是至关重要的，行业里常说1个老客能够胜过7个新客所带来的收益；所以一定要明白店铺的活跃用户、沉睡用户、预流失用户的占比以及带来价值的占比等，然后采用优惠券或者短信的方式及时进行召回
除了用户唤醒之外还要做的事情是，及时的发现店铺下单用户集中的城市，这样有利于调整和各大快递公司的合作
对于活动刚开始几个小时的时候，商品监控是一刻不能松懈的，要根据实际效果及时调整每个页面上所放置的商品，比如对于上图SPU为a3的商品加入购物车倍数是库存的1240%，并且是在活动页第2屏，这个就是重点关注了，很容易会出现库存告急，所以要做好随时更换商品的准备
还有个问题是要及时关注库存情况，对于销量不错并且库存充足继续主推，要是库存跟不上断码的，就及时下架
在双十一活动的第一天要结束的时候，要去拉取下单但是没付款的订订单数据，然后想办法或者发通知激励用户进行付款
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