1.3 數據分析在電商中的應用

電商中的數據分析是為了提高商業效益，增加企業利潤。對電商企業經營過程中的各個環節進行數據分析，為經營者提供有效的決策依據，不但可以提高經營效率，還可以提高企業的經營能力。

常用的業務場景包含但不局限于以下10類場景。

（1）數據診斷：針對網店的數據，診斷分析運營過程中存在的問題。

（2）數據復盤：針對某個事件對各個工作環節產生的數據進行梳理，并還原事件發生的過程。

（3）市場分析：對市場的容量和發展趨勢進行分析，掌握市場發展規律并預測市場未來走向。

（4）競爭分析：對競爭環境和競品進行分析，掌握市場競爭情況以及產品與市場的差異。

（5）渠道分析：為決策提供依據，包含活動分析、廣告分析和內容分析。

（6）活動分析：對活動進行效果預測、復盤分析，掌握消費者對活動的響應情況，提高活動效果。

（7）廣告分析：對網店廣告投放的效果進行分析，從而優化廣告投放。

（8）產品分析：針對產品的銷售、渠道、時間、結構等維度對產品的銷售情況進行分析，以提出更好的產品營銷策略，增加產品銷售額。

（9）庫存分析：對庫存的周轉率、補貨數量等進行分析，避免產品堆積而產生不良庫存。

（10）消費者分析：對網店消費者復購情況、滿意度等進行分析，避免消費者流失，提高消費者的留存率。

對電商運營者而言，如果數據是運營的眼睛，那么數據分析便是運營的視力。一樣的數據給不同的運營者會得到不同的決策結果，每個人看到的都是基于自己的“視力水平”所呈現的結果。

本書將運營中常見的數據分析場景逐一舉例，使運營人員能夠快速套用對應場景的分析思路和方法，從而提高運營水平。數據的紅利仍在，但運營人員需要具備一定的能力才可以爭取到紅利。

通過數據分析獲利的店鋪比比皆是，下面列舉3個相關場景。

（1）某網店在進行數據分析前的退款率高達20%，在對退款產品、退款消費者和原因進行分析后，優化產品詳情頁和打包發貨環節，有效地將退款率降到8%。

（2）某網店在進行數據分析前的滯銷率高達38%，在對滯銷產品進行分析，對庫存動銷率進行預測后，優化滯銷產品的營銷策略，并用庫存的發貨速度指導采購部門的備貨數量，有效地將滯銷率降低到20%。

（3）某網店在進行數據分析前的支付轉化率低至0.87%，在對客服數據和頁面數據進行分析后，給客服下達響應時間、響應率等KPI（Key Performance Index，關鍵績效指標），并參考同行優秀的頁面進行頁面優化后，支付轉化率提高到1.7%。