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    電商數據分析,你知道多少?

    發布時間:2021/11/22 14:25:05
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      在產業互聯網時代下,產業互聯網時代的企業物質資產逐漸被“大數據”資產所取代,大數據是產業互聯網時代的生產資料。其仰賴的數據不僅是產業互聯網的引擎,數據化也將成為是否互聯網化的標準,是否形成數據閉環是關鍵,這絕非簡單的軟件化、信息化、IT化,而是對企業的整體生態系統進行數據化。如今電商3.0時代已經悄然而至(2012年至今),是品牌時代、細分市場時代、也是數據化運營時代、同時也是很多企業數據化的開始。對于電商來講,數據更是生命。那么在電商3.0時代,如何做好數據管理呢?如何才能正確的處理好數據呢?

      第一方法:對照

      對照俗稱對比,單獨看一個數據是不會有感覺的,必需跟另一個數據做對比才會有感覺。

      這是最基本的思路,也是最重要的思路。在現實中的應用非常廣,比如選款測款丶監控店鋪數據等,這些過程就是在做對照,分析人員拿到數據后,如果數據是獨立的,無法進行對比的話,就無法判斷,等于無法從數據中讀取有用的信息。

      第二方法:拆分

      分析這個詞從字面上來理解,就是拆分和解析。因此可見,拆分在數據分析中的重要性。在派代上面也隨處可見“拆分”一詞,很多作者都會用這樣的口吻:經過拆分后,我們就清晰了……。

      我們回到第一個思維對比上面來,當某個維度可以對比的時候,我們選擇對比。再對比后發現問題需要找出原因的時候?或者根本就沒有得對比。這個時候,拆分就閃亮登場了。

      拆分后的結果,相對于拆分前會清晰許多,便于分析,找細節??梢?,拆分是分析人員必備的思維之一。

      第三方法:降維

      是否有面對一大堆維度的數據卻促手無策的經歷?當數據維度太多的時候,我們不可能每個維度都拿來分析,有一些有關聯的指標,是可以從中篩選出代表的維度即可。

      這么多的維度,其實不必每個都分析。我們知道成交用戶數/訪客數=轉化率,當存在這種維度,是可以通過其他兩個維度通過計算轉化出來的時候,我們就可以降維。成交用戶數丶訪客數和轉化率,只要三選二即可。另外,成交用戶數*客單價=銷售額,這三個也可以三擇二。

      第四方法:增維

      增維和降維是對應的,有降必有增。當我們當前的維度不能很好地解釋我們的問題時,我們就需要對數據做一個運算,增加多一個指標。

      我們發現一個搜索指數和一個寶貝數,這兩個指標一個代表需求,一個代表競爭,有很多人把搜索指數/寶貝數=倍數,用倍數來代表一個詞的競爭度(僅供參考)。這種做法,就是在增維。增加的維度有一種叫法稱之為輔助列。

      增維和降維是必需對數據的意義有充分的了解后,為了方便我們進行分析,有目的的對數據進行轉換運算。

      我們會發現到今天為止,有百分之八十的客戶拿到數據之后根本不知道怎么讓這些數據發揮價值。數據如果說他值錢,是因為我們可以通過分析數據可以得出公司經營中出現的問題,然后根據這些問題結合公司企業實際發展情況來做出一些決策去解決這些問題。

      所以說數據更多的是發現問題,發現商機。如果不能通過數據去發現問題或者商機,那這些數據就是一堆數字,一文不值。在這個方面,數據圖表化,大大提升了大家分析數據的能力和效率,通過圖表可以很直觀的發現增長或者下降的趨勢,什么原因導致的,可以通過一層層的數據圖表去點擊查看。所以數據圖表化也是未來企業變大了所必須要做的事情。

      未來,電子商務的發展與大數據息息相關,企業通過大數據對各種數據進行分析整理,以此來制定一系列的相應營銷策略,將大大縮小市場調查與決策分析的時間,使企業獲得更多的經濟收益,實現了一個良性的市場循環使各個環節都實現高效運作。大數據與電子商務的結合是必然的,它將帶領我們站在時代的潮頭。



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