1樓：陸梓萍
一. 電商資料分析架構
首先需要承認的是，資料分析架構模型的前置是需要對業務的日常工作場景及需求有充足的理解，並能提出具有建議的資料分析方法，以釋放業務人員在資料分析環節的時效。
二. 線上店鋪管理分析
對於一家店鋪的使用者而言，乙個完整的購買流程：看到廣告-進入店鋪-瀏覽商品-諮詢購買-下單支付。對於店鋪運營人員應該如何對各個環節的使用者進行流量分析和管理呢？
針對此，下面將分別從流量分析、銷售分析、商品分析、活動分析四方面進行詳細解析。
三. 線下門店管理分析
對於電商企業而言，過去是以線上店鋪為主，隨著業務的擴張，現在這些企業通過不斷拓展線下門店，彌補線上使用者體驗的缺失，融合線上線下，從而擴大使用者規模。為此，永洪諮詢專家設計出線下門店管理分析體系，通過線下門店拓展分析、店鋪選址分析，幫助電商企業選擇最合適的店鋪以及對店鋪實現高效管理。
2樓：謙謙
1.電商資料分析架構
首先需要承認的是，資料分析架構模型的前置是需要對業務的日常工作場景及需求有充足的理解，並能提出具有建議的資料分析方法，以釋放業務人員在資料分析環節的時效。
2.線上店鋪管理分析
對於一家店鋪的使用者而言，乙個完整的購買流程：看到廣告-進入店鋪-瀏覽商品-諮詢購買-下單支付。對於店鋪運營人員應該如何對各個環節的使用者進行流量分析和管理呢？
針對此，下面將分別從流量分析、銷售分析、商品分析、活動分析四方面進行詳細解析。
3.線下門店管理分析
對於電商企業而言，過去是以線上店鋪為主，隨著業務的擴張，現在這些企業通過不斷拓展線下門店，彌補線上使用者體驗的缺失，融合線上線下，從而擴大使用者規模。為此，永洪諮詢專家設計出線下門店管理分析體系，通過線下門店拓展分析、店鋪選址分析，幫助電商企業選擇最合適的店鋪以及對店鋪實現高效管理。
3樓：大咕嚕
最好學個SQL 然後把需要做的工作從頭捋一遍。
主要指標就是轉化率，客單價，和UVPV，還有營業額。
如果你後期做到每個活動的資料都能監測到，並且及時作出反應。那麼你就是乙個成功的資料分析師了
4樓：[已重置]
做資料分析，如果有專業的資料工具不進可以節省很多時間，還可以更精準的找到競品，官方的資料大多都是熱賣的產品指數，如果需求更大，建議用更專業的第三方電商平台資料工具-情報通，情報通專業提供資料數十年，是業內更早，資料更精準的電商資料工具！
5樓：熱雲資料
使用第三方資料工具能夠高效的監測到資料並做全面的分析。熱雲資料TrackingIO廣告與行為分析平台 全面監測廣告和使用者行為資料，能夠對使用者進行多維度的分析。
6樓：決策狗
一般的電商可以簡單的根據自己的運營情況做乙個簡單的資料分析，可以為下個月做參考，但是如果要全方位的分析的話，可以借助一些資料分析平台，我們決策狗平台就是專業的資料分析平台。
7樓：
淘系的話，就簡單了，開啟生意參謀。
只是不知道這個回答會不會被打。哈哈~
具體的話，excel足夠了，雖然我們後來用python寫了一套分析爆款的程式來處理大量店鋪的商品資料，來做爆款指數模型。
8樓：洡楠
不請自來，簡單回答
能把複雜的事情簡單化是一種能力，能把事物的本質看清楚也是一種能力，很不幸，電商運營需要這兩種能力。電商和網際網路企業有著本質的相同，只是轉化的手法不同
電商：流量*轉化率*客單價，網際網路企業：流量*轉化率，前者是銷售額，後者是使用者數，這是最核心的指標。
那麼你問的問題，答案就浮出水面了，你的資料分析應該全部圍繞，流量和轉化率的層面的因素來考慮，至於客單價不是你能全權控制的範圍，什麼影響流量，什麼影響轉化率，因素很多，你需要分類每乙個每乙個的分析，如果說到此，還不知道如何去分析資料，可能不太適合做電商。
9樓：李水庫
v 密碼: 5kv3
主要從電商資料分析維度關注哪些指標和怎樣定義角度來說明。資料只是參考，重點還是需要了解業務，以業務實際情況出發，找準資料關鍵指標。
10樓：西水蛙
這些年做電商，接觸過各種水平的運營，我發現大家都有乙個共性，特喜歡把資料分析掛在嘴邊，好像不提資料分析就顯得自己不夠專業一樣！
但是，我想說：幾乎所有人連資料分析的基本概念都沒搞清楚。你們掛在嘴邊的資料分析，其實只是資料統計而已。包括問題中問到的也只是資料統計的方法，而不是資料分析的方法。
所以，在這裡，我想說說什麼才是資料分析，而且只說基本概念。
什麼是資料：所謂資料（data），是描述客觀事物的各種符號，資料報括數字、聲音、顏色、文字、影象等。
對於電商來說，資料很多時候就是數字，比如：流量、轉化率、訪問深度、寶貝好評數、客服銷售佔比等等。
獲取這些資料也很容易，基本上我用到的軟體也就這幾個：生意參謀、生e經、赤兔。其他的軟體我也用過幾次，但我認為有這幾個就夠了！
什麼是資料統計：所謂資料統計，簡單地說，是指客觀事物在特定時間內的結果呈現。
對電商來說，資料統計包括：月度銷售統計表、客服銷售統計表、單品流量分布表等等。
我們可以根據自身的需要，在後台採集各種資料，做出各種樣式的統計表。對我來說，資料統計，有EXCEL就夠了，電商沒有那麼深奧，EXCEL幾乎能幫我們搞定所有資料統計的工作。
什麼是資料分析？
我認為，資料分析至少要包括以下四個方面：
所以，從某種意義上說，所謂資料分析，其實就是為了解決某項問題的工作過程或思維方法。
對於電商來說，資料分析工作經常是這樣的：
我們需要提高店鋪的某一項資料指標（如：銷售額，客服詢單轉化率等等），但是，只盯著資料指標是沒有用的。必須找到影響這項指標的另幾個可操作性更強的資料指標，然後，通過資料分析，找到優化手段或推廣方法。
舉個例子：
老闆看了你發給他的銷售統計表，他會問你：為什麼上週店鋪的轉化率這麼低呢？【這就是確定問題】
為了解決老闆的問題，作為運營，你需要知道影響店鋪轉化率的因素有哪些，並且要開始整理資料（EXCEL該出場了）。【這是建立資料模型】
很多時候，單純地看某一特定時間段的資料是很難發現問題的，所以，我們需要跟自己店鋪過去一年的資料做對比，跟同行和同層級的店鋪資料做對比，通過對比，我們會發現一些規律。【這是結果評估】
發現了規律，不代表我們就可以很快做決策了，比如，通過對比發現，同行有乙個競品突然降價了，直接影響了我們店鋪爆款的轉化率，發現這個問題，不代表我們也要馬上跟進降價，這個時候，我們更應該做一些資料推演，我們可以直接降價，但降多少合適？我們也可以做優惠券，但優惠券對提公升轉化率會有多大影響。優化的手段也許不止乙個，但是，不管用何種方法，我們需要事先對所有手段進行量化推演。
否則，一切決策都是盲目的。【這是決策】
綜上，我們可以得出這樣的結論：
資料分析工作的結果，其實就是將一項看似複雜的工作，分解成幾項簡單的、操作性強的工作。
最後，我想說：資料分析遠不止我說的這點內容，如果展開了說，得累死，所以就此打住！！
11樓：張國平
即使乙個Excel，你也可以發揮出巨大的威力。然而大部分人只發揮了30%不到。
當然要抱著目的去分析。獲取使用者、提高轉換、加速轉換週期每乙個環節都可以做很多事情。運用工具發揮大極致。
看書學習當然很重要，再怎麼看學習，要知道這只是基礎，重要的事情是在這些基礎上，自己拓展發揮更多的東西這個過程才是最有意思和最有成就感的！
但是前提是你要對基礎知識有了解，包括各種分析模型，工具使用等等！
12樓：Joe Pong
強答。個人覺得工具是其次，做運營首要先理解，理清業務線條，再根據整個線條裡自行設定過程指標，再反推各個過程指標需要用各種工具進行收集與分析。
基本上國內目前外貿行業，能把GA配置好，用好，可以解決絕大部分業務分析問題。
13樓：
蟹妖，建議答主先行完善問題，問題具象化才方便回答。
分析資料都是為了改善當前運營狀況，為了解決問題所做的手段，不同的問題分析方式和手段均不一樣。
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chenjunrui 一般的流程有兩種 一種流程是先有資料，看看在這些資料上可以做什麼分析。另一種流程是明確了需要分析的目的，然後去組織資料，最後進行分析。第二種方法是傳統的使用者研究的方法，以目的為導向，第一種方法比較考驗分析員的知識儲備以及對資料敏感性和問題敏感性的把握。如果是第二種，主要的步驟...
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