电商数据分析总结告诉你，这种电商数据分析最科学！——九数云BI
千万不要错过！电商数据分析总结告诉你最高效的电商数据分析方式，下面和九数云一起来学习吧！
数据分析的流程都大差不差；根据电商数据分析总结，我们可以了解到电商数据分析的工作流程为【数据获取】-【数据清洗】-【数据分析及可视化】-【数据决策】，让下面我们一起来看看吧！
一、电商数据分析总结：数据获取
电商数据可以分为后台数据和前台数据两大类：
- 后台数据，顾名思义就是运营者可以直接从店铺后台下载得到的数据，其中最重要的是店铺订单数据。
- 前台数据，即在平台前台网站中可以查看、抓取、分析的一系列数据源。一般可以用rpa进行数据采集。
前台数据就可以帮助运营者更好地理解竞争对手，后台数据可以帮助运营者更好地理解自己
电商后台数据分布在电商平台（如淘宝、京东、抖音，小红书，拼多多等）和电商数据平台（如生意参谋、京东商智等）上，有的卖家由于使用了ERP工具对订单进行管理，还会涉及常见的ERP订单管理平台。
电商后台数据的获取方法可以分为三类:人工采集、报表采集、自动化抓取采集。
运营者可以根据自身的需求灵活使用上述三种方式。体量特别大的卖家可以尝试组建自己的数据化IT团队，自主研发采集程序。而体量中小的卖家，挑选适合自己的数据工具（如九数云BI），可以直接连接电商平台、erp平台等进行取数，也可以通过api接口进行取数。
二、电商数据分析总结：数据清洗
采集到的第一手数据一般都是无法直接进行分析的，这时候就需要对数据进行“清洗”。当运营者完成数据的采集和清洗工作后，就需要对数据进行分析和处理。
数据清洗的步骤一般分为
- 表格整理：包含列名整理、删除空行、转换数据格式等基础的表格处理内容
- 补全缺失值：拿到的数据可能因为手工填写误差等缺少某日的数据，这个时候我们需要补全或直接删除数据
- 拆行拆列：系统导出或手工填写的数据可能不符合我们分析的需求，对不该在一行、一列的数据进行拆行拆列，常见的如省市信息写在了同一栏
- 删除重复数据：对数据进行删除重复数据处理，以防因手工填写或系统故障导致错误的数据分析结果
- 行列转换：将手工填写的二维表转化为一维表
电商每月、每周分析清洗的数据格式都是大同小异的，因此数据清洗的过程也大同小异，我们可以直接用【九数云BI】一键封装公司的数据清洗步骤，从而实现更新数据后，数据自动清洗
三、电商数据分析总结：数据分析
数据清洗之后，对数据进行指标计算，从而获得我们想要的分析结果；并对其进行可视化，从而使数据表达变得直观；这里给大家列举电商常用的几大数据指标体系：
电商数据分析指标大全
电商每月、每周需要分析的数据指标实际上也是大同小异的，但有的时候可能会有一些轻微的调整，比如优惠券的发放数变了，规则有改动等等；因此除了可以使用【九数云BI】封装指标计算步骤之外，还可以借助其流程式数据分析步骤，返回改动的部分进行数据处理过程的修改，无需再从头开始进行分析
除了指标计算之外，合理的图表表达也很重要，图表选择的表达技巧也附上
四、电商数据分析总结：数据决策及知识沉淀
在完成数据采集、清洗和分析工作后，就可以结合具体的可视化表格进行决策和店铺的运营优化。
这里给大家列举几个电商常见的数据分析场景及常用的6大数据分析方法
电商数据分析总结：常见场景：
- 运营分析：包含店铺经营数据分析、商品销售数据分析、运营推广数据分析、行业大盘分析、竞店动作分析
- 产品分析：包含有效商品识别、样品管理分析、清仓商品处理分析、订单商品利润分析、订单商品分级、商品佣金分析等
- 财务利润分析：店铺利润分析、产品/sku利润分析、快递运费核算分析等
- 部门工作监控分析：代发订单分析、样品仓分析、库存预警分析、供应商管理分析等
- 公司管理分析分析：工资发放分析、考勤分析等
电商数据分析总结：常用6大数据分析方法
- 细分分析法：如地理位置细分、年龄细分、购买力是细分
- 漏斗分析法：帮助优化购物流程、提高加入购物车率、增强用户注册转化
- 留存分析法：日留存、周留存、月留存
- 画像分析法：高价值客户画像、忠诚客户画像、潜在客户画像
- 对比分析：如营销活动对比、价格敏感度对比、渠道效果对比等
- A/B测试：如售前测试两个内容哪个的点击率更高；测试两个价格哪个的销量更好
往往我们在数据分析的过程中就会发现问题了，如：
- 当订单转化率小于20%时，就可以及时提醒对应的负责人，该商品需要优化了。
- 当销售额低于一定值时，去查看低于销售额平均值的店铺有哪些。
这个时候，数据分析的作用就可以真正体现在电商运营的过程中了，九数云BI电商数据分析解决方案，可以帮助电商小伙伴有诀窍的进行运营。希望可以帮到大家哈！
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