那些你不知道的数据分析与电商的秘密？——九数云BI
如何运用数据分析软件处理好数据分析与电商的关系，九数云带你见识一下数据的魅力！
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金额趋势 -
商品维度 电商销售进阶篇：四个步骤搞定商品分析 -
客户维度 电商数据分析进阶篇：一文搞懂客户行为分析怎么做！ - 行为挖掘 电商数据分析进阶篇：如何挖掘隐藏行为，做好风险客户预测？
电商平台既怕爆单也怕退货，做好风险客户的预测也是非常重要的。从平台本身的状态中已经打上了很少量欺诈订单标签，实际上，对支付行为和取消状态中仍然能从客户挖掘出部分客户的欺诈性消费。
应对日趋复杂的支付环境，商家需要制定松紧得当的风控防范机制，优化购物用户的身份验证机制，做好支付行为的监控，部署专业的风控产品，并做好各种应对预案，防范可能存在的交易欺诈风险。
行为挖掘模块的数据分析，可以分为两个部分：欺诈订单和欺诈行为预测。通过对订单数量的探究，进一步对商家的销售策略进行风险预测和把控。
数据分析与电商之付款方式与订单状态
制作完成后，将组件名称改为「付款方式与订单状态」。
数据分析与电商之标记为欺诈付款行为的交易
结合交易笔数和交易金额的数据可以分析看出欺诈付款主要集中在什么交易金额。
【制作过程】：
该部分同样选择自定义图标，利用双轴进行分析。横轴拖入“交易日期” “客户ID”标签，“交易笔数”“交易金额”标签共用纵轴，“交易笔数”标签选择线，“交易金额”选择柱状图。交易金额下拉右侧指标和可进行“求和”的快速计算。
数据分析与电商之订单明细
明细表，用于展示明细数据，通常包含了大量的数据记录，可以用于进行分析、查询等操作。本模块就需要用明细表进行展示。
【制作过程】：
数据分析与电商之数据解读
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在有大量预付订单情况下，同一种付款方式里面存在极高比例的取消行为，联动关系在明细表中还能发现这些客户在不同时段周期性的这样操作。这样的趋势是反应了该付款方式的风险性高。 -
从付款方式和取消掉的订单数来看，Easypay、bankalfalah,payaxis等方式都可能是欺诈行为。mygetway、apg、ublcreditcard付款方式的取消率虽然高，但本身订单数量就很少，支付不方便可能造成该比例高。 -
Easypay、bankalfalah,payaxis等方式的订单基数大的情况下还存在高的取消率。基于此平台管理者需要对此类付款方式加强防范。
商家和平台管理者需要提升重视度的方面，及时对数据异常的订单进行监控，预防恶意订单。
通过九数云BI工具对潜在行为挖掘商家可以及时对恶意订单，减少风险带来的损失，对全程进行数据监测，并根据自己的运营逻辑，跨平台、跨系统自由搭建报表，找到最优投放路线。
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