有很多做電商朋友都會有這樣的疑問：為什么同類型的產(chǎn)品別人家的可以賣得好，我的為什么就賣不出去呢措译？
他們投錢做推廣别凤，我也投錢做推廣，為什么我的錢投進(jìn)去之后收益那么低呢领虹？
你真的了解你的用戶嗎规哪？
其實(shí)你可以問自己這樣一個問題，是否真正了解你的客戶在哪里塌衰？他們是什么樣的一群人诉稍？
1蝠嘉、你店鋪的消費(fèi)人群年齡層是多少？
不要說是青年人杯巨，是中年人蚤告，是學(xué)生，是女性等等服爷，你需要詳細(xì)的分類杜恰，年輕人是多少歲？
2仍源、你店鋪的主要消費(fèi)群體在哪里心褐？
廣東？浙江笼踩？還是北京逗爹？這個答案也是太泛，那是哪個市區(qū)的占比比較大戳表，為什么會有這樣的情況桶至？
3、你店鋪的消費(fèi)人群的消費(fèi)能力是在多少匾旭？一個月的網(wǎng)購消費(fèi)能力有多少镣屹？
4、你的主體消費(fèi)者消費(fèi)觀念是怎樣价涝？要知道消費(fèi)的觀念決定了他的真正消費(fèi)能力與消費(fèi)頻率女蜈。
5、你的消費(fèi)者對你的產(chǎn)品有哪些需求點(diǎn)色瘩？
6伪窖、你的產(chǎn)品有沒有按照消費(fèi)者的需求點(diǎn)進(jìn)行展示？
7居兆、如果是做服飾的你消費(fèi)人群消費(fèi)占比最大的是什么尺碼覆山？
大數(shù)據(jù)在電商中的作用
大數(shù)據(jù)應(yīng)用，其真正的核心在于挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的情報價值泥栖，而不是簡單的數(shù)據(jù)計算簇宽。
那么，對于電商行業(yè)來說吧享，管理者應(yīng)該如何來借助大數(shù)據(jù)為電商行業(yè)的運(yùn)營管理服務(wù)呢魏割？
同時大數(shù)據(jù)應(yīng)用又將如何突出其在電商行業(yè)的情報價值呢？
作用一：商品關(guān)聯(lián)進(jìn)行的挖掘營銷
利用小型的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行處理和分析钢颂，能夠使得用戶的短期需求得到滿足钞它。
但是，通過大數(shù)據(jù)對于商品關(guān)聯(lián)度進(jìn)行關(guān)聯(lián)，則能夠有效保證界面信息的準(zhǔn)確度大大提升遭垛，能夠更好保證用戶潛在需求得到一定激發(fā)尼桶。
所以，利用大數(shù)據(jù)的分析耻卡，保證充分對于商品的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行挖掘疯汁，并能能夠保證推薦界面的有效性，這點(diǎn)則是電商應(yīng)該注重的地方卵酪。
作用一：社會網(wǎng)絡(luò)營銷
對于電商企業(yè)來說，應(yīng)該充分利用好大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢谤碳，能夠有效把握好社會化網(wǎng)絡(luò)傳播媒介對于消費(fèi)者的偏好的分析溃卡。
在相關(guān)的社會媒介上進(jìn)行分享活動的積極開展，使得傳播范圍不斷擴(kuò)大蜒简，有效提高營銷效率瘸羡。
作用三：地理營銷
利用大數(shù)據(jù)的技術(shù)優(yōu)勢，能夠充分對于網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析搓茬，在進(jìn)行商品的地理營銷中犹赖。
能夠根據(jù)地理位置區(qū)域特定區(qū)域中人們的不同喜好，因此有效地開展不同類型的營銷策略活動卷仑。
對于電子商務(wù)企業(yè)來說峻村，大部分電商則是在交易最后環(huán)節(jié)獲得用戶的收貨地址，只有部分的電商則會有效地在開始階段锡凝，就能夠獲得用戶地理位置粘昨，這樣的情況不利于進(jìn)行商品的地理銷售。
應(yīng)該通過大數(shù)據(jù)技術(shù)窜锯，分析用戶地理位置的有效劃分张肾，保證存在的差異性的確定，應(yīng)該充分保證用戶地理信息和感興趣商品的關(guān)聯(lián)度锚扎，同時吞瞪，能夠在對于產(chǎn)品的服務(wù)，在細(xì)節(jié)上更加完善驾孔。
作用四：用戶行為的分析營銷
電商主要分析消費(fèi)者的歷史記錄以及涉及的購買行為芍秆，這樣就能有效獲得用戶的消費(fèi)習(xí)慣，有效可以為企業(yè)提供用戶行為分析營銷助币。
有利于發(fā)現(xiàn)潛在的用戶浪听，進(jìn)行具有針對性的商品廣告的投放，使得廣告轉(zhuǎn)化率大大增加眉菱。
另外迹栓，電商企業(yè)來可以通過一定相關(guān)的搜索行為，針對潛在用戶的需求進(jìn)行分析俭缓，使得商品種類進(jìn)一步完善化克伊。
作用：個性化推薦營銷
在實(shí)際市場分析過程中酥郭，滿足消費(fèi)者的個性化要求顯得越來越重要，這就要求電子商務(wù)企業(yè)也能更好滿足個性化的營銷水平愿吹。
根據(jù)大數(shù)據(jù)環(huán)境的發(fā)展特點(diǎn)不从，電商企業(yè)應(yīng)該根據(jù)用戶的個性化要求來進(jìn)行商品的推薦活動。
以及產(chǎn)品分類等犁跪，能夠積極邀請用戶對于感興趣商品進(jìn)行關(guān)注椿息，之后還能夠繼續(xù)進(jìn)行個性化信息的添加和推薦。
保證用戶對于喜歡的類別進(jìn)行有效修改坷衍，使得數(shù)據(jù)庫內(nèi)容進(jìn)行有效更新寝优。
電商數(shù)據(jù)分析都需要那些指標(biāo)
電商平臺總體分析主要從網(wǎng)站整體訪問及訂單銷售兩個大的維度來進(jìn)行綜合分析，著重了解用戶購買各環(huán)節(jié)的體驗枫耳。
結(jié)合購買者的人口統(tǒng)計學(xué)屬性乏矾、購買行為等，給出提升用戶體驗的優(yōu)化策略迁杨，提升訂單銷售業(yè)績钻心。
1. 總體運(yùn)營指標(biāo)
從流量、訂單铅协、總體銷售業(yè)績捷沸、整體指標(biāo)進(jìn)行把控，起碼對運(yùn)營的電商平臺有個大致了解警医，到底運(yùn)營的怎么樣亿胸，是虧是賺。
2. 網(wǎng)站流量指標(biāo)
即對訪問你網(wǎng)站的訪客進(jìn)行分析预皇，基于這些數(shù)據(jù)可以對網(wǎng)頁進(jìn)行改進(jìn)侈玄，以及對訪客的行為進(jìn)行分析等等。
3. 銷售轉(zhuǎn)化指標(biāo)
分析從下單到支付整個過程的數(shù)據(jù)吟温，幫助你提升商品轉(zhuǎn)化率序仙。
也可以對一些頻繁異常的數(shù)據(jù)展開分析。
分析指標(biāo)包括：訂單編號鲁豪、訂購時間潘悼、商品編號、商品名稱爬橡、訂單價格治唤、訂單數(shù)量、訂單狀態(tài)比率糙申、支付方式統(tǒng)計宾添、支付方式訂單比率、訂單數(shù)top10排名、訂單金額top10排名缕陕、取消訂單數(shù)粱锐、新會員訂購比率、老會員訂購比率扛邑、訂單各區(qū)分布等怜浅。
4. 客戶價值指標(biāo)
這里主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型蔬崩，找出那些有價值的客戶恶座，精準(zhǔn)營銷等等，每年注冊的用戶最后一次下單的時間分布舱殿。
5. 商品類指標(biāo)
分析電商網(wǎng)站商品一級/二級/三級的商品分類奥裸、商品品牌、當(dāng)商品以及商品活動數(shù)據(jù)分析沪袭，幫助電商網(wǎng)站評估商品銷售情況及變化趨勢。
哪些商品賣得好樟氢，庫存情況冈绊，以及可以建立關(guān)聯(lián)模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高埠啃，從而進(jìn)行捆綁銷售死宣。
6. 市場營銷活動指標(biāo)
主要監(jiān)控某次活動給電商網(wǎng)站帶來的效果，以及監(jiān)控廣告的投放指標(biāo)碴开。
同時營銷流量訂單轉(zhuǎn)化分析能夠?qū)?xì)分后的購買及購買率與細(xì)分前的總訪客數(shù)實(shí)時分析對比毅该。
能夠幫您分析了解到從哪個站點(diǎn)進(jìn)入的客戶對銷售的貢獻(xiàn)高低，以便幫助我們及時調(diào)整優(yōu)化網(wǎng)站布局潦牛。
7. 風(fēng)控類指標(biāo)
分析賣家評論眶掌，以及投訴情況，發(fā)現(xiàn)問題巴碗，改正問題
8. 市場競爭指標(biāo)
主要分析市場份額以及網(wǎng)站排名朴爬，進(jìn)一步進(jìn)行調(diào)整
以上8個方面來闡述如何對電商平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，當(dāng)然橡淆，具體問題具體分析召噩，每個平臺的側(cè)重點(diǎn)也有所差異，所以如何分析還需因地制宜逸爵。
那么電商行業(yè)怎么樣可以獲取這些所需的數(shù)據(jù)呢具滴？北京智海創(chuàng)提供電商數(shù)據(jù)分析可視化，讓消費(fèi)者告訴您應(yīng)該怎么賣师倔！點(diǎn)擊頁尾閱讀原文免費(fèi)試用?觀向數(shù)據(jù)构韵。
只要電商行業(yè)企業(yè)平時善于積累和運(yùn)用自動化工具收集、挖掘、統(tǒng)計和分析這些數(shù)據(jù)贞绳，為我所用谷醉，都會有效地幫助自己提高市場競爭力和收益能力，盈得良好的效益冈闭。
