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在电子商务领域中，数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索与分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为电商运营者提供决策参考。要想驾驭数据、开展数据分析，就要了解商务数据分析的意义，掌握商务数据分析的流程、原则与方法。
行业规模和市场需求决定了电商运营者的进入策略和推广策略，掌握行业信息对电商运营者意义重大。电商运营者参与市场竞争，不仅要确定谁是自己的顾客，还要弄清谁是自己的竞争对手。电商运营者通过行业数据分析，掌握行业现状、发展趋势和竞争情况，监视主要竞争对手活动，准确判断行业现状和竞争格局，预测行业发展走势和竞争对手未来的战略，从而规划设计发展策略以确保自己的行业地位。
“客户至上”已经成为许多电商运营者的服务宗旨，其深层目的在于改善客户关系，提升客户满意度，实现客户忠诚。电商运营者通过数据分析能够了解客户个人特征、购买行为和消费偏好，进而分析客户价值，分类开展有针对性的客户关怀活动，提高老客户的忠诚度，提高获取新客户的数量，实现客户关系的改善和提升。
通过分析用户特征、商品需求等数据，电商运营者可以改善现有的服务或推出新的商品。当新研发的商品或新包装的商品投入市场时，电商运营者可以根据已经建立的数据模型进行测试和实境模拟，发掘出用户新的需求，改善用户体验，提高商品的投入回报率。例如，用户可以对历史评价、社交网络、论坛上产生的大量数据，利用数据分析技术进行深入挖掘，在某些情况下通过模拟实境来判断哪种情况下商品投入效率最高。
在数字化时代，电商运营者需要进行精细化运营才能更好地从管理、营销方面提升用户的服务体验，同时根据差异化的服务让运营更加精细化。电子商务活动是一个由供应链组成的系统，其中涉及从采购到销售的各个环节，数据分析能帮助电商运营者进行客户群体细分，针对特定的细分群体采用差异化的营销策略或根据现有营销目标筛选目标群体，提高投入产出比，实现营销推广优化。
商务数据分析是基于商业目的，有目的地进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的过程，其流程主要包括明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等环节。
电商运营者拿到一个数据分析项目，首先要明确数据对象是谁、目的是什么、要解决什么业务问题，然后基于商业的理解整理分析框架和分析思路。常见的分析目的包括减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等。不同的项目对数据的要求、使用的分析手段也不一样。
数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的地收集与整合相关数据的过程，它是商务数据分析的基础。数据收集渠道包括内部渠道和外部渠道，内部渠道包括内部数据库、内部人员、客户调查及专家与客户访谈；外部渠道包括网络、书籍报刊、统计部门、行业协会、展会、专业调研机构等。常见的数据收集方法包括观察和提问、用户访谈、问卷调查、集体讨论、工具软件等。
数据处理是指对收集到的数据进行加工与整理，以便开展数据分析，这是进行数据分析前必不可少的阶段。这个阶段在数据分析整个过程中最耗时间，也在一定程度上取决于数据库的搭建和数据质量的保证。数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。数据清洗和数据转化的主要对象包括残缺数据、错误数据和重复数据等。
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索与分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为电商运营者提供决策参考。到了这个阶段，电商运营者要想驾驭数据、开展数据分析，就会涉及方法和工具的使用。
首先，要熟悉常规数据分析方法，了解诸如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等数据分析方法的原理、使用范围、优缺点等；其次，要熟悉数据分析工具，如Excel、SPSS、R语言、Python等，以便于进行专业的统计分析、数据建模等。
一般情况下，数据分析的结果都是通过图表的方式来呈现的。借助数据展现可视化工具，能够更直观地让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议等。常用的图表包括饼图、折线图、柱形图、条形图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图和帕累托图等。
撰写报告是对整个数据分析成果的呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案等完整地呈现出来，为相关人员提供参考。一份优秀的数据分析报告，首先要有一个合理的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确地理解报告内容，图文并茂可以令数据展示更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、更直观地看清问题和结论，从而深入思考。
另外，数据分析报告要有明确的结论、建议和解决方案，不仅要找出问题，还要给出解决方法，后者是更重要的，否则称不上合格的分析，同时也失去了报告的意义。数据分析的初衷就是为了解决问题，所以不能舍本求末。
在分析商务数据时，电商运营者需要坚持以下原则。
在数据信息的收集、分析和处理过程中，一丝差错都会使分析结果出现偏差，所以电商运营者必须以科学、严谨的态度来认真对待，务必保证数据的科学性。
数据分析不是单个资料的记录、整理或分析活动，而是一个周密策划、精心组织、科学实施，并由一系列工作环节、步骤、活动和成果组成的过程。
由于统计数据的对象存在差异，并且数据统计分析方法有所不同，所以电商运营者在分析数据时要根据实际情况有针对性地区别对待。根据分析目标选择适合的方法与模型，才能保证分析的准确、有效。
商务数据分析是为决策服务的，在保证其专业性和科学性的同时，也不能忽略其现实意义。在进行数据分析时，电商运营者还要考虑指标可解释性、报告可读性、结论的指导意义与实用价值等。
电商市场所处的环境在不断地发展与变化，电商运营者在进行数据分析时要用发展的眼光看待问题，充分考虑社会宏观环境、市场变化与先行指标，眼光不能局限于当前现状与滞后指标。
基于电商平台商品的运营，本节介绍9种常见的数据分析方法。
流量分析主要应用于广告的投放及对外推广，通过以下3个维度来进行说明。
网站的访问来源、App的下载渠道及各搜索引擎的搜索关键词，都可以很方便地通过数据分析平台进行统计和分析，分析平台通过归因模型判断流量来源，电商运营者只需要用自建或者第三方数据平台即可追踪流量变化。
通过对微信等外部渠道投放的文章、H5（HTML 5）等进行追踪，用户可以分析不同获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。常见的办法有跟踪模块（Urchin Tracking Module，UTM）代码追踪，分析新用户的广告来源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字等。
电商运营者通过建立一张数据指标的线状或者柱形图，对日常数据如新增、活跃、留存、核心漏斗等业务指标进行监测，实时了解商品的访问走势，以此来研究用户的行为规律。另外，电商运营者还可以通过监测每日增长，发现并分析店铺运营中存在的异常情况，以便及时进行优化调整。
用户分群主要应用于用户细分及精准化营销。电商运营人员需要对不同类别的用户进行精准运营，而维度和行为组合是目前常见的用户分群方法。
用户分群一般情况下可以将用户的维度归纳为4个，分别是人口属性、设备属性、流量属性和行为属性。人口属性包括性别、年龄、职业、爱好、城市、地区及国家等；设备属性包括平台、设备品牌、设备型号、屏幕大小、浏览器类型及屏幕方向等；流量属性包括访问来源、广告来源、广告内容、搜索词及页面来源等；行为属性包括用户活跃度、用户是否注册、是否下单等。具体维度的选择要与运营的需求紧密结合。不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户对商品的使用和感知都可能存在巨大的差异。
精细化运营常常需要对某个有特定行为的用户群组进行分析和比对，通过观察不同群组用户的行为差异，有针对性地优化商品，提升用户体验。例如，上海某电商网站举行了一次iPhone手机配件的促销活动，将上海市有过两次购物记录的iPhone用户筛选为目标用户进行营销，这比漫无目的地群发邮件和推送更加精准。
网站报告一般反映的都是网站数据的综合情况，包括网站的总访问量、总停留时间、总销售量等，但并不能体现用户在不同页面、不同内容、不同渠道的停留时间及访问量，也就是说这些汇总数据无法对不同属性的流量进行正确的判断。
为了看清问题的本质，电商运营者需要从业务角度出发，将指标从多个维度进行拆解。例如，某网站的跳出率是0.47，平均访问深度是4.39，平均访问时长是0.55分钟，如果想提升用户参与度，显然这样的数据无从下手，但对这些指标进行拆解后就会发现很多思路。
细查路径主要用于用户和商品的研究。用户行为数据也是数据的一种，通过观察用户的行为轨迹探索其与商品的交互过程，进而从中发现问题。在用户分群的基础上，一般抽取3～5个用户来进行细查即可覆盖分群用户大部分的行为规律。
漏斗分析用于衡量转化效率，所有的互联网商品、数据分析都离不开转化漏斗。通过漏斗分析可以按照先后顺序还原某一用户的行为路径，分析每一个转化节点的转化数据，有效地定位高损耗节点。无论注册转化、激活转化还是购买转化，都需要重点关注哪一步流失的用户最多，流失的用户都有哪些行为。
在互联网行业中，通过拉新引来的客户经过一段时间就会流失一部分，而留存用户是指留下来的、经常回访网站或App的客户。留存分析可以用来探索用户、商品与回访之间的关联程度。
A/B测试是指为了达到某个目标进行多个方案并行测试，每个方案仅有一个变量不同，最后以某种规则选择最优的方案。由于进行A/B测试需要有足够的时间、较大的数据量和数据密度，所以对于很多创业型企业或者流量不大的商品来说，可以采用直接上线的方式用全量流量来测试新的方案，然后通过对比前后数据指标的变化来判断哪种方案更好。
当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联时，通常会使用数据挖掘的手段进行建模，并对核心事件的相关性进行分析，挖掘出商品改进的关键点。例如，对促进用户购买的相关性进行分析，可以找到促进留存的顿悟时刻等。
用户体验是一个非常抽象的概念，通过热图的形式可以将其形象化。热图又称热力图，它用高亮颜色来展示用户的访问偏好，对用户的体验数据进行可视化展示。例如，通过热图分析电商交易平台用户的购买偏好，可以及时地更新商品信息；通过热图分析，还可以非常直观地了解用户在商品上的点击偏好，帮助电商运营者及时优化店铺装修设计，从而提高转化率等。
以上数据分析方法并无优劣之分，在不同的场景下采用正确的方法就是高效的。此外，学会使用优秀的数据分析工具可以事半功倍，更好地利用数据实现店铺销售额的提升。
Excel是最基本也是最常见的数据分析工具，其功能非常强大，几乎可以完成所有的统计分析工作，但大多数用户只掌握了其5%的功能。如果需要分析的数据量在1GB以内，那么无论数据处理、数据可视化还是统计分析，Excel都能支持。
Excel能进行的数据处理包括对数据进行排序、筛选、去除重复项、分列、异常值处理、透视表等。数据可视化是指利用Excel提供的图表将数据进行可视化展示，包括柱形图、条形图、折线图、散点图、气泡图、面积图、曲面图和雷达图等。统计分析需要Excel加载“分析工具库”，加载后能够提供丰富的统计分析功能，基本覆盖了统计学的大部分基础领域，如描述统计、假设检验、方差分析以及回归分析等。
除此之外，还有Easy Charts、SQL、Python、GrowingIO、BI等工具，每种工具都各有优缺点，工具的选择应视情况、侧重点来确定。当然，选择一款得力的分析工具，能够大大简化数据分析的繁杂工作，提高数据分析的效率与质量。