編輯導語：在這個大數據時代，數據對于各行各業都無比重要。在電商行業，更是如此。對于電商產品來說，應該如何進行數據分析呢？本文作者為我們分享了數據分析的過程，并且總結了一下關于數據分析的建議，希望對你有所幫助。

從事電商行業，數據分析必不可少，例如流量來源去向，曝光轉化到達率及銷售訂單退貨等。

每個模塊都可再細分到小版塊，并“大作文章”。常說數據分析指導經營分析，只有日常持續關注負責產品的流量，銷售，轉化等數據，才能對產品了如指掌，并針對性地優化和提升數據指標。

一、數據取值和處理

任何數據，只看一天，是看不出趨勢和規律的，所以要求運營長期關注數據的變化。如果臨時分析整體數據，比如2020年以來的流量數據，取全量數據的話，工作量和數據量就比較大。

可以根據負責的產品不同，定點取值，盡量減少數據取值不準確給后續分析帶來的誤差。

首先，電商產品可分為大促和日常數據，觀察大促節點和日常節點的數據變化；其次，擴大樣本量，例如大促可以取6.1；6.18；9.9；11.1；11.11這幾個行業的節點，日常如2.16；4.28；7.29；9.29；12.28等，剔除促銷活動的影響，觀察日常的流量趨勢。

如果取值節點趨勢平穩，沒有因為單個節點影響整體分析，則節點可用。反之則需要更改取值節點，提高數據的準確性。

二、數據分析過程

基礎數據處理后，可根據個人的分析需求選定分析的維度，同一批數據不同人看的視角不同，得到的結論也不同。舉例電商產品如聚劃算，可看流量的來源渠道和去向分析，以及商品詳情頁的到達率觀察流量的質量。

1. 整體數據分析

以聚劃算為例，首先可分析聚劃算頻道整體流量在不同時間節點占比淘寶整站的流量，觀察在大促和日常期間的流量占比和趨勢。

這樣可觀測出流量占比主站的整體趨勢，如圖可看基本在一個穩定的水平，說明流量結構是穩定而且相對健康的。

2. 細分來源分析

以聚劃算為例分析流量的5大來源，分別是淘寶首頁固定坑位，商品詳情頁，店鋪頁，搜索結果頁及日活玩法。

可分析這幾大渠道流量在聚劃算整體流量的占比，對比淘寶主站該渠道的占比，即可分析出聚劃算的流量結構和淘寶主站結構的差異化，并針對性的提高。

假設聚劃算中搜索結果頁的流量占比遠遠低于淘寶主站中搜索渠道的占比，則聚劃算需要針對商品在搜索結果頁的展示及流量入口進行調整，以獲取到更高的流量和曝光。

假設聚劃算在店鋪頁的商詳頁點擊率較低，則需要優化商品在店鋪頁的交互及露出，或者增加更多的店鋪頁入口，提高店鋪頁的商詳頁到達率。

再例如可以查看聚劃算某個渠道中，在淘寶該渠道流量占比較低，假設是商詳頁來源，則可以看出聚劃算在商詳頁渠道獲取流量的能力比較低，后續應該持續關注并提升。

3. 頻道內數據分析

電商頻道內含有廣告位，品牌活動和單品活動等，要想衡量某個活動表現是否優秀，需要持續關注頻道內的曝光、點擊、UV、新UV等數據，來判斷不同坑位【活動】的價值。

例如下圖京東秒殺中頂部不同類目的點擊次數和UV的差異，即可判斷不同品類的運營情況。比如手機在京東是強勢類目，那手機類目的點擊等數據就會表現的比較好。

值得注意的是，任何數據的分析都要基于同一個維度比較才有意義，比如前文說的都是大促節點，或者多事日常節點，才能分析出問題。

并且要長期觀察，例如京東秒殺首頁版，維護不同的資源位和賣點，通過查看數據，即可判斷每日促銷活動的效果，這也是要長期觀察數據的原因。

三、數據分析的小建議

1. 明確分析的目標

同一份數據，不同人看的角度不同，得到的結論就不一樣。

所以在最初分析時候，就要明確分析的目的。比如分析電商頻道數據，就是要分析單品坑位的流量分發，那就要考慮坑位的曝光，點擊，次數等；進一步考慮坑位的價值，就要涉及到客單價，轉化率等，結合起來即可。

2. 清楚分析的節點

數據分析的時間節點很重要，例如雙十一大促后，電商人都要開始做本次大促的復盤。

大促的復盤又分為11.1和11.11這樣的爆發節點，以及2-10號的蓄水周期。1號和11號更關注轉化率，客單價和前XX小時的銷售數據；2-10號的蓄水周期更關心外投渠道，流量來源等。

針對不同的時間節點分析出不同的結論價值。

電商運營的數據分析和經營能力不是一蹴而就，需要長期的堅持培養出對數據的理解和敏銳度。重要的不是數據本身，重要的從數據中得出來的結論和指導。

基于數據找到問題點，并找到合適的解決方案，是數據分析的初衷。再通過后期的效果跟進及前后數據對比，驗證方案的效果，形成完整的閉環。