2016年电商数据分析

核心指标:UV、转化率、客单价、毛利率、ROI提升、重复购买率。在核心指标的基础上，逐步对媒体、用户、商品、营销等对象做出细化指标；同时监控内部运营绩效:客服、货物、仓储物流等。数据分析有两个层次:一是网站数据分析，针对产品。围绕产品如何工作进行闭合路径分析。得出产品点击是否流畅，功能显示是否完善的结论。

据说:电商 数据分析老师经历总结曾经有人说，世界上最辛苦的工作是程，每天只能和代码打交道，没有性别。我一天没睡疯狂写代码，但是没用。一个不能吃，一个不能喝，第三个不能幻想。对此我深表同情。直到离开学校，自己进了企业，才知道最辛苦的工作不是程，而是行业分析师，五星指数。要说我也是高材生，985大学毕业的经济学专业，毕业后在外资企业工作，待遇还可以！公司生产智能手机，大家肯定都知道品牌名称。很抱歉不是乔的家人。

随着大数据概念的兴起，调查研究的范围在不断扩大。从之前的宏观宏观微观三观市场，一下子增加了舆论、电商、情报等不熟悉的新潮领域。没办法，马云说世界从信息时代(IT)变成了数字时代(DT)，分析师也要与时俱进！以前我们都是购买国外知名咨询公司的研究报告进行市场调研和战略决策。

比如你要做的是周线报告数据分析:那么，首先你需要一个周线核心数据分析(图表最好)；其次包括流量分析、流量分配、流量转化率；其次是转化率分析对比图；然后，逐一分析每个模块，找出本周哪些时段的数据变化最大；最后对未来趋势进行了预测和改进。最后，安托万数据想说的是数据分析不是万能的。你不能指望仅仅做数据分析一两次就能获得巨大的收获。最重要的是培养自己的数据敏感度(类似于新媒体的敏感度)，看清数据变化背后的原因。

大数据时代，数据的重要性不言而喻。希望大家都能成为一个电商数据敏感的人。关于如何整理电商 数据分析，我就分享到这里。如果你对大数据工程感兴趣，希望这篇文章能帮到你。如果想了解更多数据分析师和大数据工程师的技巧和资料，可以点击本站其他文章进行学习。

在跨界电商运营中，数据分析很重要。产品、销售、供应链、财务、物流的改进和优化都是有数据支撑的，在运营中，需要通过数据发现和分析存在的问题，提供准确的决策依据。很多跨境企业都有跨境电商 数据分析事业部岗位，专门针对企业数据分析，但是，无论是月销过百万的大卖，还是成长中的中小卖，在纷繁复杂的数据面前都是令人头疼的问题。跨界电商数据庞大多样，单拿库存来说，就有不下20种数据，包括库存明细、库存周转、库存盘点、进销存等等，再加上产品、销售、财务、物流等上百种数据。依靠手工Excel分析数据效率低，来回导出数据耗时太多，容易出现错漏。