電商數(shù)據(jù)分析_電商數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

不難看到，電子商務(wù)行業(yè)迎來了從原來的圖片和文字時代到直播時代，從原來的“商品”中心到“人”中心的又一次升級。商家通過對商品、用戶、平臺的數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)哪些商品賣得好、哪些人愿意買、哪些促銷活動比較受歡迎等。從而準確調(diào)整策略和市場。

在電子商務(wù)行業(yè)的普及和變革背后，數(shù)據(jù)分析往往成為(株)要推動力之一。為了給一些想進入電商數(shù)據(jù)分析的朋友指明方向，今天來說說電商數(shù)據(jù)分析_電商數(shù)據(jù)分析的方法有哪些？

1、分析引流

對流量電子商務(wù)來說，這是非常重要的。如果沒有流量，一切都將徒勞無功。選好數(shù)字后，我們要做的就是把商品或商店的水拉過來。對于流量，每個平臺都有自己的流量分配機制。常見的分發(fā)機制包括商店權(quán)重流量、類別流量和搜索流量。引流就是找出平臺的流量分布規(guī)律，按照規(guī)律進行引流。

店鋪重量流量是指店鋪(商品)本身的流量。平臺通常根據(jù)產(chǎn)品數(shù)量、訂單量和店鋪整體評價等參數(shù)進行評估。綜合實力較強的商店往往能夠分配到更多的自然流量。類別流量是指平臺將不同的流量分配給不同的類別，將更多的流量分配給某些常見的產(chǎn)品類別，如服裝。每個平臺都有大量的流量。

搜索流量要求賣家優(yōu)化產(chǎn)品名稱、價格和主要圖片等因素，并涉及放置搜索廣告以獲得搜索排名。

2、購物籃分析

購物籃分析可以幫助你找到一起購買的不同商品之間的聯(lián)系。換句話說，它是基于這樣一個原則:如果一個顧客買了一個產(chǎn)品，他們可能或多或少會買另一個相關(guān)的產(chǎn)品。和推薦引擎一樣，購物籃分析一般應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法。

例如，一家商店可以將孩子的牙刷(不是很賺錢的產(chǎn)品)與他父親的除臭劑(快消品)捆綁銷售，一周可以增加這兩種產(chǎn)品的總利潤8%。

3、細分思想

利用變換的思想，基本可以判斷一個指標(biāo)(比如成交量)是否合理。但是，僅僅知道合理與否是不夠的。我們還需要知道問題，然后才能用細分的思路。通過細分的思路，剝?nèi)シ治鰧ο蟮慕z和繭，逐步定位問題點。細分的角度很多，細分越多，越能準確的描述問題。

4、分類分析

分類是一個很重要的手段，電子商務(wù)中分類分析的常見思路就是對品類進行分類。如果你想達成一個商業(yè)目標(biāo)，你可以根據(jù)平臺上每個品類的日產(chǎn)量比例，計算出每個品類的商業(yè)目標(biāo)，然后根據(jù)店鋪(或商品)的平均銷售額，計算出每個品類需要提供多少店鋪(或商品)來支撐你的商業(yè)目標(biāo)。

平臺的GMV可以拆分為一級品類的總銷售金額，一級品類可以拆分為二級品類，二級品類可以拆分為三級品類。這樣目標(biāo)就會變得清晰可達，也便于分析實際目標(biāo)出現(xiàn)偏差的原因。

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