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首要,纠正我们的一个想法:数据剖析并不是要对东西有太多的要求,会基本的E数据透视表,图表可视化等基本操作即可,至于高端点的,P,语言等统计和BI东西来说是进阶的水平,这个下面再说。
一、电商的数据剖析应该围绕什么打开
总结一下,便是3个:人、货、场。
人:用户数据,比如用户特点,用户质量
货:产品数据,库存,销量,售后数据,评价数据等
场:这个包括的东西比较多,但凡不属于人和货的,你都能够把它界说为场,不能局限于某一部分。
二、数据获取
这儿说一个点,做数据剖析是不能只看一天的数据的,没有意义,需要关注长时刻和整体。
电商礼品单的数据更是这样,这儿我给个主张,两个时期:促销期和日常期,剖析这两个阶段的数据就能够了。
促销期:618,双11,双12,年底大促,年中大促等
往常期:这个就随意取了
如果样本数据不行,完全能够扩展样本数量,否则会存在数据不准确而带来的差错。
、数据剖析办法
我有个做电商数据剖析的朋友,刚刚进的时候担任报表数据,其时才入行,做的剖析数据就只有销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据,然后用这些数据作出一些图表来。
但现在这种不行了,现在稍微大一点的都有自己的数据仓库,里边的数据维度是多维的,不把握办法是搞不定的,详细有哪些常用的
1、RFM模型
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2、关联剖析
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3、聚类剖析
聚类剖析是进行会员精细化管理,精细化营销的基础,做好聚类剖析,对企业将有很大的好处。
进阶能够看:
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四、数据剖析进程
1、整体数据
2、细分数据
以某宝的一个部分为例,我来剖析一下流量的来历:主页模块、详情页、固定页、结果页、日活玩法。
3、频道数据
所谓剖析频道,便是要剖析单品坑位的流量分发,那就要考虑坑位的曝光,点击,次数等;
进一步考虑坑位的价值,就要涉及到客单价,转化率等,结合起来即可。
五、数据剖析东西
E:,数据透视表,数组,,等常用的公式
SQL:增删改查、联合
P:进行数据清洗,数据抽取等
FBI:进行数据图表,可视化,数据陈述部分,简略的数据清洗也能够做到
不过电商运营,基本上只需要会E和FBI就行了,中间的两个是专业的数据剖析师要学的,只能起到如虎添翼的作用。
真雪中送炭的,仍是E和FBI东西。
E我就不说了,数据量不大都能够用到,FBI是一个比E更便利的数据剖析东西,还能结合起来用,直接把E一键导入FBI就行。
做数据剖析,E有时候会涉及到代码,FBI就不会,选用的拖拽数据字段,主动出图的操作方式,将我从可视化的泥潭中解放出来,这样我才有更多的时刻和精力去做更有意义的事情。
电商礼品单数据剖析的难度仍是比较高的,依照上面的办法+东西的逻辑慢慢学,入门到进阶不会有什么问题。 |
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