
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。
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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
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