一招解决店铺销售数据分析—

九数云发表于2023年2月17日

电商行业火爆背后，店铺销售数据分析成了拉开差距的一步，通过精细化运营，能够更好的将业务降本增效。小九今天详细的说一说电商数据分析需要掌握的方法及思路。

显然电商零售的流程和传统零售大不相同，从用户登陆到加购商品、再到最终下单购买、确认收货，每一个环节都有大量的数据在平台上产生，店铺销售数据分析应该收集哪些数据，又应该分析哪些数据？这就需要建立完善的电商数据分析指标体系，来为我们的分析提供方向。

店铺销售数据分析非常侧重于对商品、店铺流量的分析。根据业务流程的各个环节，我们可以把店铺销售数据大概分为这4类：营销数据、流量数据、会员数据、交易和服务数据。

对店铺销售数据分析数据分析来说，主要应该掌握这四个思想：对比、细分、转化、分类，基本上可以应付日常的分析工作了。如果发现数据不合理，接下来就是要发现问题，寻找原因。这时候就需要用到细分的思想，把分析对象逐步拆解，定位问题，细分的思想可以从纵向定位问题，但是只有细分是不够的。这些指标是从哪里来的，每一个步骤的转化率怎么样，哪一个步骤的转化不好，需要改善，这些通过转化率都可以分析出来。上面我们已经介绍了对比，细分和转化三种思想，还有一个基本思想：分类思想。简单来说，就是把一些对象，按照某种规则，划分为若干个类别，然后分析各个类别的特征，根据这些特征来安排工作，比如说常见的RFM分析模型就是用来分类的思想，实现精准营销。

除了给用户分类之外，电商行业经常做的还有商品分类，比如按照品类分类，或者商品ABC分类，当然还有非常复杂的分类方法，例如聚类算法等等，都可以用来进行店铺销售数据分析。

一招解决店铺销售数据分析——九数云插图