2015年度电商消费数据分析

这篇文章讲的是最近学的电商相关知识点巩固传统零售靠二八法则生存，电商靠长尾理论积累销量。传统零售是小数据，电商是大数据。传统零售是“物流”，零售过程是商品的流动；电商是“信息流”，客户通过搜索、比较、评论、分享等方式产生信息，从而达到购买的目的。传统零售讲究体验，电商讲究服务和效率。传统零售是加法，电商是乘法。传统零售业通过门店扩大影响力。电商它通过资金投入迅速抢占市场。

总结:电商虽然和传统零售有千差万别，但都是零售，融合是两者注定的趋势，也就是现在火热的新零售。传统零售的数据主要有进销存数据、客户数据和消费数据。电商的数据要复杂得多，数据来源也是多元化的。电商数据来源广泛，品牌交易平台上提供常规的流量数据、交易数据、会员数据。一些第三方网站也提供数据来源和分析功能。1.百度统计:包括流量相关网站统计、推广统计、移动统计。

电商platform数据分析，要注意五个关键数据指标和三个关键思路。五个关键数据指标是活跃用户、转化、留存、复购和five；三个关键思路是商品运营、用户运营、产品运营。最重要的有以下几点:1。商品数据分析:电商平台定期对商品的销售情况进行分析，比如针对不同商品的销量、库存分析、商品点评等。

电商数据分析基本指标体系信息流、物流、资金流三大平台是电子商务最重要的三大平台。电子商务信息系统的核心能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握数据分析的能力。电商平台越成熟，越需要通过大数据能力驱动电商运营的精细化，从而更好地提升运营效果和绩效。

电商 数据分析该指标体系分为八大类，包括整体运营指数、网站流量积累指数、销售转化指数、客户价值指数、商品及供应链指数、营销活动指数、风险控制指数和市场竞争指数。不同类别的指标对应电商 operation的不同链接。比如网站流量指标对应网站运营链接，销售转化、客户价值、营销活动指标对应电商销售链接。1.电商整体运营指数电商整体运营指数主要针对的人群电商运营的高级管理层通过整体运营指数评估电商运营的整体效果。

【简介】在电商行业中，通常涉及六个部门，每个部门的业务框架都是面向运营的。那么在电商 数据分析，我们需要掌握哪些数据指标呢？今天就让我们和边肖一起来看看吧！运营模块的主要职责是完成销售目标，同时控制运营成本。所以在这个模块中，我们主要关注三个数据指标:业绩达标率、业绩增长率、销售利润。这三个指标非常好理解，主要用于综合评价运营水平。

商品规划的主要作用是在一个销售周期内，从整体上控制商品的品类、价格带、款式和销售进度，避免用单一的产品来生硬的表现。商品运营的主要职能是负责商品的上架、仓储、主推策划，通常的流程是:量款、集资、回单。当然，一家店不可能制造太多爆款。爆款的增加会损害品牌调性，一旦折扣下降会造成消费的损失。市场模块市场模块是仅次于运营的第二大模块，也是离不开运营的。

1。根据用户画像，我们可以看到用户的画像，也就是用户的信息标注。通过收集用户的社交属性、消费习惯、偏好等维度的数据，对用户或产品特征进行刻画，对这些特征进行分析统计，挖掘潜在的价值信息，从而抽象出用户的信息全景图。首先，你需要创造用户对你品牌的认知，并把他们引到你的店门口。例如，通过宜信ABI，你可以看到网站访问者的人口统计信息，如年龄和性别。

这些洞察可以帮助你做用户画像。2.根据渠道数据分析用户来源电商卖家，分析“访问量”最重要的是分析“流量来源”。通过对不同流量来源的“量”和“付费转化率”的分析，找出“付费转化率”较高的流量来源，并找到改善的方法，既能增加访问量，又能提高整体的“付费转化率”。这时候工具数据分析就可以提供不同渠道的表现概况，给出目标转化率。

摘自:YiShop 电商系统要构建电商 数据分析的基本指标体系，主要分为八大类指标。1.整体运营指标:控制流量，订单，整体销售业绩和整体指标，至少是运营。2.网站流量指标:分析访问你网站的访问者。基于这些数据，你可以改进网页，分析访问者的行为。3.销售转化率指标:分析从下单到付款全过程的数据，帮你提高商品转化率。

4.客户价值指标:这里主要是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。5.商品指标:主要分析商品的种类，哪些卖的好，库存情况，建立关联模型分析出那些商品同时卖出的概率比较高，捆绑销售有点像啤酒喝尿布的故事。6.营销活动指标，主要监测某活动在电商网站上的效果，监测广告投放指标。

Local分析选取某化妆品某品牌19年近10亿销售额电商的数据，时间跨度为2019年9月和2019年12月。1.检查此电商的操作，2.对客户进行分类，探索不同客户群体的营销策略。1.探索，二是建立RFM模型，对客户群体进行分类，探索导入不同客户群体营销策略所需的python包。读取数据所需的数据集显示，由于原始数据集比较复杂，所以订单数据和产品数据由对应的键值连接，本文重点分析产品销售和客户分类，并做出一些取舍。数据清理后，将跳过数据清理过程，总结成三个数据集:每个月的订单数可以看出:11月和12月的订单数增长了30%，这可能是由于双11活动前后大量的促销活动，造成了一个月的总销量。从月消费人数来看，国庆促销活动带来了大量用户消费，效果明显。