1.3 数据分析在电商中的应用

数据分析的目的是提高企业的商业效益，增加企业的利润。所以对电商企业经营过程中的各环节进行数据分析，为经营者提供有效的决策依据，不但可以提高经营效率，而且还可以提高企业的经营能力。

数据分析常用的业务场景包含但不局限于以下10类。

（1）数据诊断。针对网店的数据诊断，分析运营过程中企业存在的问题。

（2）数据复盘。针对某个事件对各个工作环节产生的数据进行梳理，并还原事件发生的过程。

（3）市场分析。针对市场的容量和趋势分析，掌握市场发展规律并预测市场未来的发展趋势。

（4）竞争分析。针对竞争环境和竞品的分析，掌握市场竞争情况及产品与市场的差异。

（5）渠道分析。为决策提供依据，包含活动分析、广告分析和内容分析。

（6）活动分析。针对促销活动的效果预测、复盘分析，针对消费者对促销的响应分析，提高促销效果。

（7）广告分析。针对网店广告投放的效果进行分析，从而根据战略目标优化广告投放。

（8）产品分析。针对产品的销售、渠道、时间、结构等维度对产品的销售情况进行分析，更好地优化产品营销策略，增加产品的销售额。

（9）库存分析。针对库存的绩效、补货预测等进行分析，避免库存堆积而产生不良库存。

（10）消费者分析。针对网店消费者的生命周期、复购情况、满意度等进行分析，避免消费者流失，提高消费者的留存率。

数据对于电商运营人员而言是一盏指明灯，如果数据是运营人员的眼睛，那么数据分析便是运营的视力，一样的数据给不同的运营会产生不同的决策结果，每个人看到的都是基于自己的视力水平呈现的结果。

本书将针对运营常用的数据分析场景逐一举例进行说明，以便运营人员能够快速套用对应场景的分析思路和方法，从而提高运营水平。数据的红利仍在，但运营人员需要具备一定的能力才可以争取到红利。

通过数据分析获利的店铺比比皆是，下面列举3个相关场景。

（1）某网店在进行数据分析前退款率高达20%，在对退款产品、退款消费者和退款原因进行分析后，优化了产品详情页和打包发货环节，有效地将退款率降到了8%。

（2）某网店在进行数据分析前滞销率高达38%，在对滞销产品进行分析、对库存动销进行预测后，优化了滞销产品的营销策略，并用库存的发货速度指导采购部门的备货数量，有效地将滞销率降低到了20%。

（3）某网店在进行数据分析前支付转化率低至0.87%，在对客服数据和页面数据进行分析后，给客服下达了响应时间、响应率等关键业绩指标（Key Performance Indicator,KPI），并参考同行优秀的页面进行了页面优化，使支付转化率提高到了1.7%。

1.3.1 数据诊断

数据诊断，是指对网店运营的数据指标进行分析对比，找出有异常的数据指标或者找出与分析问题最相关的指标。

常用的店铺快速诊断方法有以下两种。

（1）杜邦分析法（Du Pont Analysis）。将相关指标进行拆解，并展示最相关的指标变化，从而通过指标间的关联和变化快速发现店铺的问题。

（2）相关性分析法（Correlation Analysis）。先分析问题并找到核心指标，然后通过相关性分析找到与问题的核心指标相关程度高的指标，再有针对性地分析这些指标。

1.3.2 数据复盘

数据复盘是针对某个事件对各个工作环节产生的数据进行梳理，并还原事件发生的过程。这个事件可能是某次促销或者某个方案的执行。

“数据诊断”与“数据复盘”意思相近，二者容易混淆。数据复盘是还原具体的每一个过程，分析的数据包含工作人员的数据，如客服人员拨打了100位网店消费者的电话，运营人员能从整个过程中进行提炼和总结，而数据诊断则并不需要还原具体的每一个过程。

1.3.3 市场分析

市场分析，是指应用统计学、计量经济学等分析工具对特定市场的运行状况、产品生产、销售、技术、市场竞争力、市场政策等市场要素进行深入的分析，从而发现市场运行的内在规律，进而进一步预测市场未来的发展趋势。市场分析是发现和掌握市场运行规律的必经之路，是市场中企业发展的大脑，对指导市场中企业的经营规划和发展具有决定性的意义。

市场分析的过程包含以下六方面的内容。

（1）市场容量分析。分析的是市场相对规模。市场规模是难以估算的，根据统计学的方式估算的结果并不靠谱，因此要用电商的市场数据（抽样）来分析电商的相对规模，给决策者提供有价值的参考依据。

（2）市场趋势分析。对市场的自然规律进行探索，并对未来的发展趋势进行预测，让决策者提前根据市场的发展趋势做出预判，并对经营策略进行调整。

（3）市场细分分析。市场细分是市场选择的基础，需要根据消费者群体将市场划分成多个子市场，因为子市场之间的需求存在明显的差异。

（4）品牌分析。以品牌为分析维度，研究品牌市场的分布，从而找到市场空白。

（5）竞争分析。分析市场竞争环境和竞争对手，掌握竞争信息，便于企业制订市场营销策略。

（6）目标市场选择。根据自身情况估计每个细分市场的优势和劣势，并选择进入一个或多个细分市场。

1.3.4 竞争分析

竞争分析是针对竞争市场环境和竞争对手开展的分析，可以帮助企业更深入地了解市场和自己的同行竞争对手。

竞争分析包含以下四方面的内容。

（1）竞争环境分析。对电商平台搜索环境、价格和品牌进行分析，分析的结果代表了企业市场成本及进入壁垒的高低。

（2）竞争对手的选择。行业竞争标杆的确定，根据竞争对手矩阵和对手分类，确定不同时期的行业标杆，对企业的发展起到正面的引导作用。

（3）竞争对手数据跟踪。长期收集并跟踪竞争对手数据，掌握竞争对手的动态。

（4）竞争对手分析。对某个竞争对手的客户群、产品、渠道等开展的分析行为。

1.3.5 渠道分析

渠道分析，是指对电商的流量渠道的精细化分析，针对各个渠道的销售情况、用户情况、价格分布等细节进行分析，以帮助企业调整渠道布局。

渠道分析包含以下两方面的内容。

（1）传统流量渠道分析。对传统的聚合式流量入口的分析，如搜索、活动、首页、广告等渠道，掌握各个渠道的市场表现和用户的特征，以帮助企业优化渠道运营策略。

（2）社交渠道分析。对分布式的社交渠道入口的分析，如微淘、淘宝直播等渠道，对投放在渠道的商品、内容进行分析，从而指导企业调整社交渠道的运营策略。

1.3.6 活动及广告分析

活动及广告分析，是指对促销活动和广告投放的效果进行分析，从而了解企业进行促销活动和广告投放的情况，并对下一阶段的工作提出优化建议，对某些区域的促销和广告策略进行局部调整，对用户进行更精准的营销。

活动及广告分析包含以下四方面的内容。

（1）活动效果预测。分析产品的活动效果，对活动销量进行预估，帮助企业制订活动营销策略。

（2）活动效果对比分析。活动结束后将活动数据与同类活动、日销数据进行对比分析，判断活动的成败。

（3）关键词效果分析。分析广告投放的关键词的效果和趋势，从而给营销推广提供决策依据。

（4）地域效果分析。分析广告投放的地域的效果和趋势，从而给营销推广提供决策依据。

1.3.7 产品分析

产品分析，是指对企业产品结构和销售情况进行分析，以指导企业产品结构和运营策略的调整，提高产品的竞争力，加强合理配置。

产品分析包含以下四方面的内容。

（1）产品结构分析。对产品的价格、品类、热卖程度等因素进行分析，了解产品中各类产品的比例关系，从而调整产品的生产和销售策略。

（2）产品矩阵分析。通过矩阵分析法分析产品，基于两个或多个因素的相互作用对产品的影响，洞察产品所处的态势，从而决定产品的战略发展方向。

（3）产品生命周期分析。基于产品的销售趋势分析产品的生命周期，这个周期是从新产品的构想一直到产品消失的整个过程。

（4）产品销售分析。主要分析各个不同的因素对销售绩效的不同作用，如销售时段、地域、价格等，通过产品间的对比了解热销和滞销产品，制订出产品的销售策略。

1.3.8 库存分析

库存分析是对企业的库存绩效进行分析的过程，包括库存预警和补货数量的分析，帮助企业提高仓库管理能力，提高库存绩效，减少不良库存。

库存分析包含以下两方面的内容。

（1）库存绩效分析。对库存的存量、动销率、售罄率、库存周转率等进行分析，帮助企业管理库存并掌握库存的情况。

（2）补货数量测算。对产品补货进行测算，帮助企业科学补货。

1.3.9 消费者分析

现阶段电商企业获取消费者的成本极高，新增一个消费者的成本甚至要达到数百元，提高消费者的价值和预防消费者的流失对电商企业来说就非常重要了。对消费者进行价值分析和打标（基于对象特征，设置相应标签），有助于提高企业的运营能力。

消费者数据分析包含以下四方面的内容。

（1）消费者分布。掌握消费者的分布情况，可以了解消费者的大致画像，有助于提高营销效果，根据消费人群、地区来制订营销计划，也可以降低广告成本。

（2）RFM模型。基于RFM（Recency，近度；Frequency，频度；Monetary，额度）模型对消费者的价值和消费者的创利能力进行评判和打标，企业可以有针对性地对消费者进行分类管理。

（3）复购分析。对消费者的复购情况进行分析，了解消费者对该品牌、产品或者服务的重复购买次数，重复购买率越高，则消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。

（4）舆情分析。对消费者在线上留下的文字（聊天记录、评论等）进行统计和分析，了解消费者对品牌、产品的看法。消费者的需求和情感上的喜恶对品牌、产品的战略定位具有非常重要的作用，让企业管理者可以做出正确的决策。