简单实用的电商数据分析方法论

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1、简单实用的电商数据分析方法论导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是：对比细分转化分类只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。一、对比思想数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。以店铺的成交额分析为例：纵向对比我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的成交额是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或

2、者季度，年等等）为单位。所有的分析其实都必须要考虑实际的场景，我们看到今天的成交额比昨天大也许说明的问题还是很有限，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，例如要判断今天（假设是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑：最近10周的周六成交额趋势如果今天恰好是一个节日，例如双十一，那么可以考虑和上一年的双十一做一个对比。（说明：因为间隔时间比较长，数据反映出来的意义可能比较有限）横向对比例如我们说，店铺这周的成交额上涨了10%，那我们是不是应该高兴呢？当然应该高兴

3、，不过这个上涨的背后是否隐含着什么危机呢？当然是有的，例如你的竞争对手们这周的成交额都上涨了20%！当你洋洋得意的时候，可能已经被竞争对手拉开距离了。也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的。在现在的电商时代，你完全有可能知道竞争对手的成交额上涨了多少的。再举一个更常见的例子：假如我在不同的地方（或者平台）开了很多家店铺，某商品的成交额在A店铺上涨了10%，那这个是否值得高兴？loanapprovalandpostcreditapprovalofficer/atalllevelsinaccordancewithcreditapprova

4、lrules,licensingandeventualexerciseofcreditdecisionpowerofpersonsorinstitutions.Reviewfindingsandreviewcomments,accordingtotheBank'scredit这个显然未必，我们还要对比商品A在各家店铺的上涨情况，例如可以对比平均曲线。二、细分思想使用转化的思想，我们已经基本可以判断一个指标（例如成交额）是否合理了。不过还仅仅知道是否合理是不够的，我们还需要知道问题所在，这时可以用上细分的思想了。通过细分的思想，我们可以对分析对象剥丝抽茧

5、，逐步定位到问题点。细分的角度可以有很多，越细分越能准确描述问题。例如，我们通过查看趋势，知道了这个月成交额下降了这个问题后，现在我们用细分的思想来找出问题的所在：成交额细分成交额=客单价X客户数对比客单价和客户数的趋势，就可以判断出影响成交额变化的主要因素是什么，如果是客户数问题，我们则对客户数进行细分，如果是客单价问题，则对客单价进行细分。客户数细分客户数=新客户+老客户老客户=二次成交客户+多次成交客户一段时间内的新客户反映的是店铺的引流效果，而老客户反馈的是店铺的产品质量，服务质量和客户维护营销等。对于店铺来说，促成二次成交都是非常重要的，特别

6、是对于电商客户，因为对于电商，客户转移的成本比线下低很多。客单价细分客单价=成交价X人均成交数人均成交数这是店铺一个非常值得关注的指标，它能最直接地反馈出店铺在服务质量和客户维护营销等方面的效果，如果该值过小表明店铺的客户流失率很大，应该重点关注。成交价反馈的通常是导购的能力，促销活动的效果等，具体还可以对这个指标进行分解。成交价细分成交价=件单价X连带率成交价的上升或者下跌，反映的问题可能很多，对其进行分解后就很明确了。件单价的变化通常是有促销的力度，商品结构和消费结构（例如季节因素等）变化引起的。loanapprovalandpostcredita

7、pprovalofficer/atalllevelsinaccordancewithcreditapprovalrules,licensingandeventualexerciseofcreditdecisionpowerofpersonsorinstitutions.Reviewfindingsandreviewcomments,accordingtotheBank'scredit连带率这个反馈的是店铺内导购的能力，或者促销手段（例如买一送一等）的效果，也是店铺管理人员重点要关注的指标。细分思想其实就是不断用更小的量化指标去细分一个大的指标，从而达到

8、定位问题的目的。三、转化思想细分的思想可以从纵向定位问题，但是单单细分是不够的。这些指标是从哪