电商运营怎么数据分析？淘宝电商该如何进行数据分析

对于一家中型淘宝电商来说，其数据分析的特点包括：

1、庞大的指标系统：

淘宝网的指标体系非常庞大，包括流量、转化率、客单价等。据不完全统计，指标有200多项，而且还在不断细化和深入分析中增长。

2.分析目标务实且分散

淘宝数据分析的目标很务实但很分散。比如淘宝页面的装修，就是分析什么样的主题和页面装修会带来更多的线上销量。

3.分析工具实用

简单的淘宝数据分析工具还是以 Excel 为主，但是如果你的 Excel 工作表一个月内可能会超过 10000 条记录，此时建议你选择一个数据库产品（我相信每月的记录是 10000 条记录）。销售额足以买得起数据库）。虽然Excel和数据库之间可以进行数据转换，但是当Excel中的数据量过大时，其查询和计算速度会明显下降。

4.通过报表工具为客户提供业务支持

很多大型淘宝电商都会有自己的CRM系统（客户关系管理）。例如，如果要分析复购率（二次购买），可以从CRM中提取每个用户的最后购买时间、购买频率和购买金额。规模，这三个因素可以大致分析客户再次购买的概率。而如果我们需要获取这些数据进行独立分析（因为一些分析工具提供的分析维度有限），我们往往需要使用一类报表工具来进行数据分析支持。

我曾经在知乎上看过作者王家戈的专栏“让我们和数据调情”。每个指标的分析都细致入微，鼓舞人心。他从业务角度和运营角度进行了分析。

下面，我将从数据分析方法论和可视化的角度来谈谈淘宝电商的数据分析。

刚才第四点提到，关于二次购买率的分析，如果用下面做的表格（excel）来分析，是不是很头疼？

这里犯了两个错误。一是没有遵循分析的目的，而是选择了错误的视觉表达方式。

数据分析方法：

分析复购率的目的是调整产品到渠道。影响复购率的因素有哪些？产品质量、服务质量、物流体验等。因此，我们的数据分析应该是分析这些因素是否影响销售，以及如何影响。

这里我引用几张jiago king做的分析图

从这张图可以看出，不同的产品是根据什么样的销量，哪一个的复购率最高。

关于新老用户的复购率，很明显老用户的复购率较高，说明用户对产品的需求没有问题，新用户的粘性有待进一步提升，没有无论是服务、产品还是营销方式。用于调整。

可视化图表选择：

如果你的数据分析报告是给领导看的，那么在制作数据可视化图表时一定不能马虎。

除了使用淘宝自带的数据分析工具和EXCEL，很多大型电商甚至使用一些BI工具进行可视化分析。因为

1、不仅淘宝有门店，还有京东、苏宁易购、聚美优品、唯品会等；

2、所有平台都有足够大的数据量，甚至不止一个系统；

3、电子商务本身是一个企业而不是一个小运营商，形成了从订单、库存到物流的完整操作系统。

比如下面使用的人口特征分布分析

组合分析是通过组合各种图表来进行的，是一种直观地表达信息的数据分析。

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