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一招解决店铺销售数据分析——九数云 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于:2023-02-17 11:13:34

电商行业火爆背后,店铺销售数据分析成了拉开差距的一步,通过精细化运营,能够更好的将业务降本增效。小九今天详细的说一说电商数据分析需要掌握的方法及思路。

显然电商零售的流程和传统零售大不相同,从用户登陆到加购商品、再到最终下单购买、确认收货,每一个环节都有大量的数据在平台上产生,店铺销售数据分析应该收集哪些数据,又应该分析哪些数据?这就需要建立完善的电商数据分析指标体系,来为我们的分析提供方向。

店铺销售数据分析非常侧重于对商品、店铺流量的分析。根据业务流程的各个环节,我们可以把店铺销售数据大概分为这4类:营销数据、流量数据、会员数据、交易和服务数据。

对店铺销售数据分析数据分析来说,主要应该掌握这四个思想:对比、细分、转化、分类,基本上可以应付日常的分析工作了。如果发现数据不合理,接下来就是要发现问题,寻找原因。这时候就需要用到细分的思想,把分析对象逐步拆解,定位问题,细分的思想可以从纵向定位问题,但是只有细分是不够的。这些指标是从哪里来的,每一个步骤的转化率怎么样,哪一个步骤的转化不好,需要改善,这些通过转化率都可以分析出来。上面我们已经介绍了对比,细分和转化三种思想,还有一个基本思想:分类思想。简单来说,就是把一些对象,按照某种规则,划分为若干个类别,然后分析各个类别的特征,根据这些特征来安排工作,比如说常见的RFM分析模型就是用来分类的思想,实现精准营销。

除了给用户分类之外,电商行业经常做的还有商品分类,比如按照品类分类,或者商品ABC分类,当然还有非常复杂的分类方法,例如聚类算法等等,都可以用来进行店铺销售数据分析。

一招解决店铺销售数据分析——九数云插图

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