电商数据分析怎么做？洞悉销售趋势与优化策略——九数云
电商数据分析多维度的整合处理，小九来教大家节约时间的同时做出更好的数据分析~
为了进行电商数据分析，通常需要从平台后台下载常用报告，并进行电商数据整合和处理。
由于涉及多个平台和店铺，每月的数据量可高达四五十万行，因此数据处理变得更为复杂，容易导致电脑资源的大量占用和时间的浪费。那么，如何在节省时间的同时做出更优质的数据分析呢？
下面是小九为大家带来的电商数据分析案例~
通过对抖音小店总销售额的观察，我们发现在整个1月，有2648个小店销售额超过百万，这些小店合计产生的GMV达到110亿以上，预计占据了抖音电商月度GMV的1/3以上。
分析电商数据销售额过百万的小店核心销售产品的行业分布，我们发现以销售男、女装的小店最多，两者之和占到了47.93%，其次是美妆护肤和食品饮料店铺。
通过分析销售额过百万的小店平均关联的直播场次，我们发现男装、女装、珠宝饰品等行业更倾向于通过培养和自孵化主播的方式，开启店播和自有矩阵号直播；食品饮料、家居日用、生鲜蔬果等行业则更倾向于联盟带货的模式。
通过进一步分析销售额过1000万的小店，我们发现在所销售爆品的月均转化率方面，家居日用、生鲜蔬果和食品饮料等商品由于客单价较低且日常需求大，最易于激发用户转化下单。而珠宝饰品、生活电器、鞋靴箱包等行业的产品，由于客单价较高，用户决策周期较长，冲动消费的几率相对较低。
因此，高客单的行业需要有足够的耐心，建立用户对品牌和产品的消费信任，针对不同行业，建议尝试甄选少量爆品进行试播，测试点击和支付转化率，优化直播策略。
通过对抖音小店电商数据分析的深入分析，我们可以更好地洞悉销售趋势，并优化直播策略，实现品牌在抖音渠道的长期稳健发展~
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