1.3 数据分析在电商中的应用

电商中的数据分析是为了提高商业效益，增加企业利润。对电商企业经营过程中的各个环节进行数据分析，为经营者提供有效的决策依据，不但可以提高经营效率，还可以提高企业的经营能力。

常用的业务场景包含但不局限于以下10类场景。

（1）数据诊断：针对网店的数据，诊断分析运营过程中存在的问题。

（2）数据复盘：针对某个事件对各个工作环节产生的数据进行梳理，并还原事件发生的过程。

（3）市场分析：对市场的容量和发展趋势进行分析，掌握市场发展规律并预测市场未来走向。

（4）竞争分析：对竞争环境和竞品进行分析，掌握市场竞争情况以及产品与市场的差异。

（5）渠道分析：为决策提供依据，包含活动分析、广告分析和内容分析。

（6）活动分析：对活动进行效果预测、复盘分析，掌握消费者对活动的响应情况，提高活动效果。

（7）广告分析：对网店广告投放的效果进行分析，从而优化广告投放。

（8）产品分析：针对产品的销售、渠道、时间、结构等维度对产品的销售情况进行分析，以提出更好的产品营销策略，增加产品销售额。

（9）库存分析：对库存的周转率、补货数量等进行分析，避免产品堆积而产生不良库存。

（10）消费者分析：对网店消费者复购情况、满意度等进行分析，避免消费者流失，提高消费者的留存率。

对电商运营者而言，如果数据是运营的眼睛，那么数据分析便是运营的视力。一样的数据给不同的运营者会得到不同的决策结果，每个人看到的都是基于自己的“视力水平”所呈现的结果。

本书将运营中常见的数据分析场景逐一举例，使运营人员能够快速套用对应场景的分析思路和方法，从而提高运营水平。数据的红利仍在，但运营人员需要具备一定的能力才可以争取到红利。

通过数据分析获利的店铺比比皆是，下面列举3个相关场景。

（1）某网店在进行数据分析前的退款率高达20%，在对退款产品、退款消费者和原因进行分析后，优化产品详情页和打包发货环节，有效地将退款率降到8%。

（2）某网店在进行数据分析前的滞销率高达38%，在对滞销产品进行分析，对库存动销率进行预测后，优化滞销产品的营销策略，并用库存的发货速度指导采购部门的备货数量，有效地将滞销率降低到20%。

（3）某网店在进行数据分析前的支付转化率低至0.87%，在对客服数据和页面数据进行分析后，给客服下达响应时间、响应率等KPI（Key Performance Index，关键绩效指标），并参考同行优秀的页面进行页面优化后，支付转化率提高到1.7%。