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数据模型(做电商必须要学会的数据分析,200+指标体系和15个分析模型,收藏)

来源:峰值财经 发布时间:2023-05-04 浏览量:

直接开门见山,不说废话,都是实操干货。

首先,纠正大家的一个想法:数据分析的重点不在于谁用的工具更复杂,学会基本的Excel数据透视表,图表可视化等基本操作即可,至于高端点的spss,Python,r语言等统计和BI工具都是属于数据分析进阶水平的,下面也会跟大家讲。

一、电商的数据分析应该围绕什么展开?

拿出经典的“人货场”指标体系图,电商分析基本上也是围绕这三者展开。

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人:在电商分析中基本上就是指用户数据,如客单价、会员增长率等

货:商品数据,如采购、库存、销量,售后数据等

场:这个包含的东西比较多,我认为凡是能将人与货匹配,最终完成转化的都可以称之为场。

二、电商数据如何获取?

这里要注意的是,任何数据都是要关注长期的,只看其中一天的数据是完全没有意义的。对于电商数据来说,更是这样了,我这边建议大家拆分看,分成两个时期:促销期和日常期,分析这两个阶段的数据就可以了。还有提醒一句,如果样本数据不够,完全可以扩大样本数量,不然会存在数据不准确而带来的误差。

促销期:618,双11,双12,年中大促,年底大促等

平常期:这个就随便取了

再给大家分享一些获取数据的网站:

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三、电商分析的模型有哪些?


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手把手教你搭建RFM客户价值分析模型

帕累托/ABC分析:能解决90%难题的数据模型——手把手教你学会帕累托模型

波士顿矩阵分析:数据分析初学者必备!5分钟搭建波士顿矩阵模型,一学就会

购物篮分析-关联规则:数据分析一定要懂的模型——购物篮模型

AARRR用户运营分析:关于AAARR模型,还停留在理论却不会用?附实例讲解

四、电商分析的过程是什么?

这里我结合零售电商的案例,跟大家分享一些如何进行电商平台数据分析。
分析思路如下:

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a、场的维度:通过季销售趋势图及环比,还有各州金额分布分析了解平台销售走势和销售分布,了解平台销售是否健康及销售重点区域。

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b、货的维度:通过帕累托分析品类销售情况,散点图探究品类宽度和销售关系,再通过价格带分析,了解平台产品定位。通过评价占比了解产品满意情况,通过产品完整性分析验证猜测。

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c、人的分析:分析平台会员走势了解平台会员健康情况,通过地图分布了解会员分布情况,通过AARRR模型了解会员转化率,通过环形图了解新老会员销售情况。利用RFM模型给会员分层并确定重要价值客户分布。利用会员行为分析了解会员下单时间,付费方式和平均付款时间,还知道会员低分占比及评论时间趋向。

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d、其他分析-物流分析:其他分析:通过物流准时度分析,物流时间占订单时间分析,平均物流天数分析,物流运费金额在总金额的占比,来评估顾客物流服务投入产出比,通过低评的非准时占比和物流时间来验证猜测。

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e、就以上结论和现象进行相关改善建议

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五、电商分析的工具有哪些?

如果想仔细学习数据分析工具的,可以看这篇文章:2021年最强数据分析工具盘点!想转行跳槽的小白赶紧收藏

  • Excel:vlookup,数据透视表,数组,sumifs,等常用的公式
  • SQL:增删改查、联合
  • Python:进行数据清洗,数据抽取等
  • FineBI:进行数据图表,可视化,数据报告部分,简单的数据清洗也可以做到

作电商运营分析,其实Excel和Fine BI就够了,中间两个在进阶中才需要学。

如果数据不是很多,直接用Excel,我这边不多介绍怎么用了。如果数据量比较大,那就用Fine BI,这个工具比Excel更方便一些。两个结合起来用也是可以的,把Excel文件导入到Fine BI就行。

上面的案例就是用Fine BI制作而成的,下面简单给大家介绍一下这个工具。

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制作过程简单:

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模板demo数量丰富:

包含零售、建筑、银行、互联网、医药、制造、交通、物流等几十个分析场景,直接另存为分析模板使用。

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