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一、基于电商企业运营数据的商品定价怎么进行数据预处理
对于电商行业来说，数据分析的核心公式是：销售额 = 流量*转化率*客单价。因此，分析可以从流量、转化率和客单价这三个维度进行：
1、流量
流量分析，可以从中发现用户访问网站的规律，并根据这些规律改进网站设计或营销策略。
类别 指标 备注
流量数量 UV，独立访客数
PV，访问量
流量质量 平均访问深度
平均停留时间
跳出率
分析方法包括对比分析、细分分析等。
（1）对比分析
从点（指标值）、线（时间维度上的指标值，同比、环比等）、面（不同品类的指标值比较）维度对基础指标进行对比分析
（2）细分分析
a. 细分来源，包括免费流量和付费流量，优化渠道质量；
b. 细分访问时间点，分析流量的周访问规律，迎合流量的上行趋势进行营销活动的推广（和商品上新）；
c. 细分访问页面，包括首页、列表页、详情页等，第一，优化用户访问页的质量，降低跳出率；第二，热点图分析，通过颜色区分不同区域的点击热度，了解页面设计是否合理、广告位的合理安排等。
2、转化率
转化率分析，检测用户购买路径的转化情况，算出每步的转化率和流失率数据， 优化产品或页面。
分析方法包括对比分析、转化分析等。
（1）对比分析
从点（指标值）、线（时间维度上的指标值，同比、环比等）、面（不同品类的指标值比较）维度对基础指标进行对比分析
（2）转化分析
分析各节点转化率，如首页-列表页转化率，列表页-详情页转化率，详情页-支付页转化率，支付页-支付成功页转化率。
3、客单价
客单价分析，能够了解客单价分布，明确用户定位，优化定价策略，以及有助于促销活动的开展。
分析方法包括对比分析、促销分析等。
（1）对比分析
从点（指标值）、线（时间维度上的指标值，同比、环比等）、面（不同品类的指标值比较）维度对基础指标进行对比分析
（2）促销分析
a. 商品分类：常规款、引流款、利润款
b. 优惠券、包邮规则、多件折扣等
除此之外，电商数据分析分析中还关注用户、订单等维度：
1、用户分析
2、订单分析
根据零售行业的三大重要组成部分：人，货，场，梳理电商数据分析中常涉及的指标：
三基分析法
评判一家电商企业的常用数据指标：
（1）用户数：成交后的买家数，反映品牌对市场的影响力，评估品牌所占领的市场份额；
（2）平均消费金额：每年人均消费金额，评估品牌的消费人群定位，以及盈利期望是否合理；
（3）复购率：衡量用户忠诚度，复购率高说明对新客户的依赖不大，节省更多的市场推广费用。
根据复购率，确定公司的经营重心：
1、用户获取模式：复购率不足40%，说明经营重心应放在新用户的获取上；
2、混合模式：复购率为40%~60%，应兼顾新客户的获取与回头客的招揽；
3、忠诚度模式：复购率大于60%，应将经营重心放在客户忠诚度上。
各种模式间没有优劣之分。
电商运营分析的维度：
1、平台：属性、节奏、规则
2、店铺：流量（流量、用户）、商品（货）、促销（场）
3、竞品：主推、策略、页面
早期的电子商务模式主要通过转化漏斗分析。
现在的电子商务：
1、大多买家通过搜索找到所买物品，而非电商网站的内部导航，搜索关键字更为重要；
2、电商商家通过推荐引擎来预测买家可能需要的商品。推荐引擎以历史上具有类似购买记录的买家数据以及用户自身的购买记录为基础，向用户提供推荐信息；
3、电商商家时刻优化网站性能，如A/B Test划分来访流量，并区别对待来源不同的访客，进而找到最优的产品、内容和价格；
4、购买流程早在买家访问网站前，即在社交网络、邮件以及在线社区中便已开始，即长漏斗流程（以一条推文、一段视频或一个链接开始，以购买交易结束）。
二、什么叫数据运营
么是数据运营？我们可以从广义和侠义两个角度来理解：
①狭义：指“数据运营”这一工作岗位。它跟内容运营、、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支，从事、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展；
②广义：数据是反映产品和用户状态真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策。
二、数据运营的主要工作是什么
1、数据运营是做什么的：数据规划
数据规划是整个数据运营体系的基础，它的目的是搞清楚「要什么」。只有先搞清楚自己的目的是什么、需要什么样的数据，接下来的数据采集和数据分析才更加有针对性。
数据规划有两个重要概念：指标和维度。
1）什么是指标？
指标用来衡量具体的运营效果，比如 UV、DAU、销售金额、等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。
2）什么是维度？
维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。大体上，维度可以分为人口属性、设备属性、流量属性、行为属性4个方面：
①人口属性：包括性别、年龄、学历等人口统计学数据；
②设备属性：包括设备类型、型号等等；
③流量属性：访问来源，广告来源、广告内容、关键词等等；
④行为属性：活跃度、新老用户等等。
2、数据运营是做什么的：数据采集
数据采集是数据分析的基础，传统的数据采集需要花费人力成本和时间成本。数据采集目前有三种常见的数据采集方案，分别是、可视化埋点和无埋点。
①埋点：通过在产品（网页、APP等）中手动添加统计代码收集需要的数据。
②可视化埋点：可视化埋点是埋点的延伸，通过可视化交互的方式来代替手动埋点。这种方式降低了用户使用的门槛，提升了效率。
③无埋点：无埋点颠覆了传统的“先定义再采集”的流程，只需要加载一个SDK就可以采集全量的用户行为数据，然后可以灵活自定义分析所有行为数据。相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错错埋、漏埋情况。
到此，以上就是小编对于基础运营和数据处理的问题就介绍到这了，希望介绍关于基础运营和数据处理的2点解答对大家有用。
