
在数字化浪潮席卷商业领域的当下,数据分析已成为企业发展的关键驱动力。为助力大家深入了解数据分析在电商行业的应用,邀请到了经验丰富的电商运营专家刘航老师分享。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3832?targetId=6739&preview=0
刘航毕业于金融工程专业,起初从事证券销售工作,但发现自己更钟情于数据分析领域。学完CDA数据分析师就业班、考过CDA一级后,进入电商公司,从数据分析专员起步,历经数据分析师、店铺运营等岗位,目前担任推广分析师,负责多平台店铺推广工作。
在电商行业,数据分析贯穿于销售分析、绩效分析、转化率分析、用户画像分析等多个环节,可以说是布局了所有的行业。
以库存管理为例,通过监控商品每日实际销量和周期性数据预测,结合库存情况决定是否增加库存或进行限购。
在物流配送方面,可利用大数据优化配送路线,在保证速度的同时降低物流成本,就像滴滴打车通过后台数据优化线路一样。
然而,电商数据分析也面临诸多挑战。数据组数据隔日更新,导致数据时效性差,影响问题的及时分析和处理;商品花费和重要指标数据不清晰,难以深入了解业务情况;店铺推广端口和计划繁多,数据整理和表格制作耗费大量时间。
于是就需要数据分析知识配合着完成推广数据监测与调控。
在电商平台搜索商品时,带有广告标识的位置就是推广位。投放广告的目的是通过付费让产品获得更多曝光,吸引客户购买,提升店铺销售额,简单来说就是花钱买流量,让产品在搜索结果中更靠前。
直通车优化包含关键词、人群、地域、分时折扣和创意五个关键要素。
通过整合店铺同期销售数据、每日销售数据、不同渠道推广数据等,利用函数匹配和数据透视表,实现对店铺数据的实时监控。
例如,通过分析商品的花费占比和投产情况,判断推广策略是否合理。如果一本书的花费占比过高、投产过低,就需要检查投放关键词是否精准、创意图是否存在虚假宣传等问题;若花费占比低但产品卖得好,则可考虑加大花费以获取更多成交。
在思维层面,要明确数据分析的目的,即 “为什么做、做了有什么用”。同时,掌握统计学基础理论知识,如正态分布、均值、加权平均等,理解函数底层逻辑,避免死记硬背。
在店铺运营中,RFM 模型应用广泛。通过分析顾客最近购买时间、消费金额和购买频次,对顾客进行分类,开展针对性的会员活动,提升客单价,从而增加店铺销售额。
除 Excel 外,电商分析还会用到其他工具。八爪鱼和 Python 可用于数据爬取,其中八爪鱼操作相对简单,适合初学者;
Python 功能强大,但对使用者要求较高。PowerBI 可用于汇报展示,它有现成模板,能制作多维度动态图表,方便进行深度数据挖掘。
本次分享活动,刘航老师结合自身经历,从 CDA 学习考证到电商数据分析实战,全方位地为大家呈现了数据分析在电商行业的应用。希望大家能将所学知识运用到实际工作中,提升数据分析能力,在电商领域取得更好的成绩。如果大家想听刘老师完整版分享视频
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3832?targetId=6739&preview=0
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~
免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04