4个电商数据模型，助力电商数据分析-九数云BI | 帆软九数云
在现代电商行业中，数据分析已经成为支撑决策、提升竞争力的关键工具。电商的数据分析框架通常会采用“人、场、货”这一经典模型，这不仅是最基础的框架，也是在复杂的电商数据中寻找规律的有效起点。然而，电商的数据分析内容繁杂且广泛，如何精确且系统地分析这些数据，对于电商平台、品牌商乃至数据分析师来说，都提出了不小的挑战。因此，掌握标准化的电商数据模型是每一位从业者的必备技能。
电商数据分析可复用模型
对于电商行业的数据分析，我们通常可以通过一系列复用的电商数据模型来帮助我们进行全面、精准的决策。这些分析模型既可以为管理层提供宏观的经营视角，也能够为运营和数据分析团队提供具体的执行依据。以下是几个常见的电商数据分析模型：
1、商品ABC模型
与传统的ABC分类法不同，此ABC数据模型更多是从库存和商品转化率入手，实用性更强。
- A类商品是销售表现优秀的商品，
- B类商品为普通商品，
- C类商品则是滞销商品，需要重点关注库存清理和促销策略。
2、屏效分析模型
屏效分析（也称为展示效果分析）是指对电商平台关键资源位（如首页、搜索页面、推荐位等）的使用情况进行分析。通过分析哪些商品或品牌在这些资源位上获得了曝光，并结合点击率、转化率等数据，可以评估资源位的使用效果。优化资源位的分配，可以有效提升销售转化和用户体验。
3、优惠券发放分析模型
优惠券是电商促销中常用的手段。通过对优惠券发放情况的分析，平台可以了解优惠券的使用率、转化率以及带来的利润变化。这不仅帮助商家提升优惠券的ROI，还能在促销活动中制定更精准的优惠策略，以促进消费者的购买行为。
4、三基分析模型
三基分析法是电商行业中基础而有效的电商数据模型，主要包括以下三个指标：
- 用户数：反映平台的活跃用户基础，是衡量平台吸引力的基本指标。
- 人均消费额：衡量用户的平均购买力，帮助商家评估平台的盈利能力。
- 复购率：指用户在一定周期内的重复购买行为，是衡量客户忠诚度和品牌粘性的核心指标。
电商数据分析是一个庞大而复杂的领域，但通过标准化的电商数据模型和指标，我们可以从全局到局部、从宏观到微观，逐步深入挖掘出有价值的信息。
九数云BI作为电商行业的新一代智能BI平台，提供了一站式的电商数据分析解决方案。无论是市场洞察分析、店铺运营分析、商品分析还是客户分析，九数云都能帮助电商卖家高效解决各种分析难题，提升运营效率和决策水平。
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