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一、电商运营如何做数据分析?
大家好，我是羽翼课堂创始人Benny。
什么是数据分析思维？
数据分析思维，我认为是：把行为转化为数据-通过数据反推行为。
我举个例子：
你经常来我店铺购买姨妈巾。
你今天过来买姨妈巾，我就知道你大概一周内要来大姨妈。根据你购买的数量跟规格，我就能推断你一次大姨妈来多久，量大概多少。拉出来你半年的购买时间，我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。
如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。。。那肯定是在两个月前，你男朋友的雨衣破了。
拉出来你男朋友的购买记录，我就知道，这个店铺的雨衣可能不合格。
为了验证他是不是不合格，我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。
嗯，就因为你没有买姨妈巾，我怀疑这个店铺的雨衣不合格。
这就是数据分析的基本思维。
学会数据分析的基本思维，只能说，你勉强具备数据分析的可能。
那么做数据分析。需要明白几个东西。
1、数据样本：数据样本如果选择不合理，那么结果完全就是错误的。譬如我去抓取一个定位40岁大妈的姨妈巾店铺，要中国女性的姨妈周期，那根本就不科学好吗。这是青春期跟更年期的差异（此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎，欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询）。
实战中经常犯的例子是：平销转化率很好的单品，在聚划算卖不好。平销转化率不好的某些单品，聚划算反而会卖爆？为什么呢？想想，别问我，自己想。闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。
2、数据选择：实际上我们会遇到很多的数据，但是有些数据不一定是我们想要的。就像我们这辈子会遇到很多很好的女生，但是我们很难明白，谁才能更好陪伴我们走完这一生。这个事情无法举例，我这边给一份试题：
现在我们店铺需要做优惠券促销，目的要提高客单价。
好，你告诉我要做满100减10元。
嗯，很好，那你现在告诉我，为什么是满100而不是满110，为什么是减10元而不是减20。拿出来你的数据。
嗯，不要问我怎么弄。也不要怀疑我是不是真的能分析出来，我真的能。
3、动态变化：我们一般最常用的，就是通过数据之间的变化，来分析可能出现一些什么问题或者变化。然而当一个数据量变化的时候，往往其他的数据也会发生变化。所以我们需要清晰什么数据之间是正相关，什么是反相关，他们之间的关系，在什么情况下是成立的。譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的，但是这几天他们是反相关的。转化率越掉，收藏率可能就越高。
二、电商运营如何做数据分析呢?
在电商运营的道路上，数据犹如导航灯，指引着决策的方向。要成功运用数据分析，首先，明确分析目标至关重要。这需要与需求方深度沟通，理解分析的背景、目标以及期望达成的结果。电商运营中，涉及的数据种类繁多，包括流量、转化率、用户价值、商品信息、活动效果和风险控制指标，这些数据可通过电商平台（如生意参谋）或第三方数据服务商获取。
清洗数据是数据分析的预处理阶段，利用FineBI这样的工具，可以解决不同来源数据命名不一致的问题。在模型应用上，RMF、帕累托/ABC、波士顿矩阵、购物篮分析和AARRR等经典模型为数据分析提供了坚实的基础。
具体实施时，案例学习是必不可少的启示。通过细致的清洗和分析，我们关注整体数据，如用户分布，发现1级（30.19%）和6级（27.42%）用户占比较高，应重点关注并引导这些用户进行升级。用户画像揭示了80%的忠实用户4月复购率下降，需要强化激励措施；浏览到购买的转化率为6%，评价转化为37%，这两个关键指标需要优化。
针对客户类型，60%是普通价值和保持客户，40%是重要挽留和发展用户，这意味着需要制定出定制化的策略。在用户来源上，741和2136占据主导，其他如2316和187也应纳入考虑。在产品评分方面，好评产品如217024、219334和25448是销售亮点，而差评产品则需要进行优化，整体好评率达到98.95%，显示了店铺的优势。
最后，店铺与品牌的表现也不容忽视，热卖品类、VIP用户的喜好、粉丝数据以及与竞品的评分对比，都是提升运营效果的重要参考。通过这些数据洞察，电商运营者可以精准制定策略，驱动业务持续增长。
到此，以上就是小编对于电商运营数据怎么样写的问题就介绍到这了，希望介绍关于电商运营数据怎么样写的2点解答对大家有用。
