电商数据分析怎么做？相信这是很多电商卖家在日常运营中十分头疼的问题。电商运营人员每天要从淘宝、京东、拼多多以及生意参谋等近十个数据后台分别导出：订单、库存、会员、投放推广相关数据，然后再花至少2小时手工重复导数、整合表格，数据量之大及低效取数对人力的浪费可想而知。

把握店铺整体经营情况，九数云的这份电商数据分析方案值得一看！

一、电商新品分析

问题：每月10+新品，电商数据分析怎么做才能快速进行市场验证？

背景：某电商企业经过几年的渠道精细化运营，品牌已形成了“线上+线下”的全渠道全业态的矩阵型渠道布局。截止目前，该品牌在售SKU数量已超过1800个，并以每周10+新SKU的速度不断增加。

痛点：多渠道运营下，数据相对分散，新品上市后，其数据表现也无法及时得到反馈，使得其内部对于新品效果无法及时做出判断，拖慢了其决策效率。在此背景下，如何平衡新品与渠道关系，通过数据治理、分析的方式，快速进行新品市场验证，成为了该品牌的一大痛点。

九数云解决方案：梳理供应链、财务、电商、销售、品牌等部门的协作关系的同时，厘清内部各项业务数据之间的流转关系，建立了基于BI数据表现的新品数据分析机制。把商品数据、渠道数据、销量数据、投放数据综合汇总到一起，建立新品表现数据模型，进行销量排行、渠道排行、利润排行，最后整合成新品综合表现。

数据模型的建立，使得新品的各项数据能够无缝流转，最终在BI中输出符合业务端看数需求的各项比较数据，如新品的销量排行、渠道排行等；最终形成了能够指导业务决策的新品综合表现数据成果。  

二、多SKU背后的供应链分析

电商数据分析怎么做，SKU的分析也是重中之重！

痛点：

①品类众多，如何敏捷把控库存？保证充足合理的库存，不仅可以保障企业正常的生产经营，还能降低企业的缺货风险。但是过多的库存，则会影响整个企业的流动资金，在无形之中增加了企业的经营成本和经营风险。如何高效率管理且合理把控众多产品的库存量、减小缺货率成为了困扰纽西之谜的一大难题。

②仓库众多，如何灵活备货补货？对于多渠道矩阵玩法的品牌来讲，全国设立众多分仓是常事，人工逐一排查每一个仓库及SKU效率低、易出错；如何高效、准确的制定备货补货计划成为了又一大痛点。

九数云解决方案及价值：

①限制补货和缺货预警相结合，优化库存

电商数据分析怎么做？结合前端销售情况自动区分滞销商品及缺货商品，分别提出预警建议。对于长尾滞销商品限制补货，促进商品动销流转，降低库存水位。对于缺货商品则在前端看板展现缺货风险预警，提前补货减少因缺货而带来的商机损失

②结合业务意见，灵活调参数，精准补货

打破销售和供应链数据黑箱，前端商品详情保留加注详情接口，由前端业务人员填写商品促销情况，相关建议反馈给后端，供应链人员可根据前端营销状况合理备货；此外还保留了调节“缺货红线”，“补货倍数”等参数的窗口，更加灵活的配补货。

电商数据分析怎么做？以九数云作为整体电商经营数据分析平台，解决了跨平台数据分散繁杂的问题，减少了低效取数对人力的浪费，成功将线上线下两方面的数据实时统计，管理者能够做出更好的决策，为企业实现了降本增效，推进电商数据化建设。

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