电商怎么做数据分析？这6个模型你一定用得上！-九数云BI
电商怎么做数据分析？小九带你学会使用这6大数据分析模型！
电商行业能够储存大量的用户数据，怎么将这些数据用起来？电商怎么做数据分析？这6个分析模型你一定能用上，九数云BI给你一一介绍，并附上实际使用场景！
1、细分分析法
电商怎么做数据分析？以大化小：将大量数据分为小的、可管理的组，以便更深入地理解客户行为和偏好，通过细分，电商可以针对不同的用户群体定制产品推荐和营销策略，提高转化率和顾客满意度。
- 地理位置细分：按用户所在地区分析购买行为，发现某些产品在沿海地区销量更高。
- 年龄细分：针对不同年龄段的用户分析购买偏好，如发现20-25岁用户更倾向于购买时尚服饰。
- 购买历史细分：根据用户的购买历史，向他们推荐相关或补充产品，如向经常购买咖啡的用户推荐新的咖啡机。
2、漏斗分析法
电商怎么做数据分析？制作转化漏斗；漏斗分析法有助于了解用户在购买过程中的每一步的行为，从添加购物车到最终购买。这可以帮助识别在哪个阶段丢失最多潜在客户，并针对性地调整流程，减少流失。
- 优化购物流程：衡量流程中哪个流程容易流失客户，从而进行流程优化。
- 提高加入购物车率：细化衡量用户从查看产品到加入购物车的过程，优化产品描述和图片。
- 增强用户注册转化：针对新用户的注册到首次购买的漏斗进行分析，看是否需要优化新手引导流程。
3、留存分析法
电商怎么做数据分析？制作留存分析模型，留存分析关注客户是否回购以及回购的频率，这是衡量顾客忠诚度和产品吸引力的一个重要指标。高留存率通常意味着顾客对产品满意，有助于预测未来的收入。
- 日留存率：追踪用户在某一天内再次访问电商平台的比例，分析促销活动对回访的影响。
- 周留存率：分析用户在一周内至少访问一次电商平台的比例，评估忠诚度计划的效果。
- 月留存率：观察用户在一个月内是否持续活跃，了解长期顾客的购买周期。
4、画像分析法
电商怎么做数据分析？学会使用画像分析，画像分析创建顾客的详细描述，包括他们的行为、偏好、人口统计特征等。这有助于电商平台更精准地定位其市场，设计更有效的广告，提供更个性化的购物体验。
- 高价值客户画像：创建高消费用户的详细画像，包括他们的职业、收入和喜好，定制高端服务。
- 忠诚顾客画像：分析经常回购的顾客特征，如年龄、性别和购买习惯，用于提高留存率。
- 潜在顾客画像：预测潜在新客户的特征，基于现有忠实顾客的特征开展针对性营销。
5、对比分析法
电商怎么做数据分析？灵活使用对比分析，通过比较不同数据集（如不同用户群体或不同时间段的数据），对比分析可以帮助电商了解哪些策略最有效，哪些需要改进。这有助于优化广告支出和促销活动。
- 营销活动对比：比较不同营销活动（如黑五与普通周末促销）的销售数据，确定哪种更有效。
- 价格敏感度对比：分析同一产品在不同价格点的销售表现，找到最佳售价。
- 渠道效果对比：比较不同销售渠道（如直销、第三方平台）的销售额和利润率。
6、A/B测试
电商怎么做数据分析？使用A/B测试优化运营；A/B测试涉及对两个版本的页面或策略进行测试，比如不同的价格设置、页面布局或邮件营销版本，看哪个版本的表现更好。这有助于科学决策，确保所有变更都基于实际效果数据。
- 售前营销A/B测试：测试两个不同内容的售前，看哪个开启率和点击率高。
- 页面布局A/B测试：对比两种不同的网页布局，分析哪种布局带来更高的用户停留时间和转化率。
- 产品价格A/B测试：测试同一产品在不同价格点的销量，确定最具吸引力的价格点。
通过以上6种分析模型的实际应用，对电商数据进行更细致、更有效率的分析；
使用0代码、自由搭建数据分析模型的九数云BI对电商数据进行分析，更灵活、更有效的指导运营，欢迎试用！
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