编辑导语:在这个大数据时代，数据对各行各业都极其重要。电商行业更是如此。对于电商产品应该如何进行数据分析？本文作者为我们分享了数据分析的过程，并总结了一些数据分析的建议，希望对你有所帮助。

在电商行业，数据分析必不可少，比如流量来源去向、曝光转化到达率、销售订单回款等。

每个模块都可以细分成小板块，“大有作为”。人们常说，数据分析指导商业分析。只有持续关注产品流量、销量、转化等数据。，才能对产品了如指掌，有针对性的对数据指标进行优化改进。

任何数据，如果只看一天，是看不出趋势和规律的，所以要求操作要长期关注数据变化。如果暂时分析整体数据，比如2020年以来的交通数据，取全数据，工作量和数据量会比较大。

根据分管产品的不同，可以固定数值，尽量减少数据数值不准确给后续分析带来的误差。

首先，电商产品可以分为大促和日常数据，观察大促节点和日常节点的数据变化；其次，扩大样本量，比如6.1可以作为大促；6.18;9.9;11.1;这些行业的11.11节点，比如每日2.16；4.28;7.29;9.29;12.28等。，排除促销活动的影响，观察每天的流量趋势。

如果值节点趋势稳定，整体分析不受单个节点影响，则该节点可用。否则，需要更改值节点来提高数据的准确性。

基础数据处理后，可以根据个人分析需要选择分析维度。不同的人从不同的角度看同一批数据，得出不同的结论。举个例子，如果电商产品性价比高，我们可以通过分析流量的来源渠道和去向，以及产品详情页的到达率来观察流量的好坏。

1.总体数据分析

以聚划算为例。首先可以分析不同时间节点下聚划算频道整体流量占淘宝站总流量的比例，观察推广期间和日常期间的流量占比和趋势。

这样可以观察到主站的流量比总体趋势基本处于稳定水平，说明流量结构是稳定的，相对健康的。

2.细分源分析

以聚划算为例分析五大流量来源，分别是淘宝首页固定坑、商品详情页、店铺页、搜索结果页、日玩法。

我们可以分析这些主要渠道在聚划算整体流量中所占的比例，对比这个渠道在淘宝主站中所占的比例，从而分析聚划算流量结构与淘宝主站结构的差异，并据此进行改进。

假设聚划算中搜索结果页面的流量占比远低于淘宝主站中搜索频道的流量占比，聚划算需要根据搜索结果页面的商品展示和流量入口进行调整，以获得更高的流量和曝光。

假设店铺页面中商家详情页的点击率较低，那么就需要优化店铺页面中商品的互动和曝光度，或者增加更多的店铺页面入口来提高商家详情页在店铺页面中的到达率。

比如可以看看聚划算的某个渠道。这个渠道在淘宝的流量比较低。假设是商家详情页的来源，我们可以看到聚划算在商家详情页渠道获取流量的能力比较低，后续要持续关注和改善。

3.通道内数据分析

电商渠道包含广告位、品牌活动、单品活动等。为了衡量一个活动是否表现良好，需要持续关注渠道中的曝光、点击、UV、新UV等数据，来判断不同坑位【活动】的价值。

比如下面的JD.COM秒杀，我们可以通过顶部不同类别的点击次数和UV的差异来判断不同类别的运营情况。例如，如果手机是JD.COM的强势品类，手机品类的点击数据表现会更好。

值得注意的是，任何数据的分析都必须建立在同维度比较的基础上才有意义。比如上面说的这些节点都是大推广节点，或者日常繁忙的节点，这样就可以分析问题了。

而且要长期观察，比如JD.COM秒杀家庭版，保持不同的资源定位和卖点。通过看数据可以判断日常推广活动的效果，这也是为什么要长期观察数据的原因。

1.阐明分析目标

同样的数据，不同的人从不同的角度看，得出的结论是不一样的。

因此，在最初的分析中，分析的目的应该是明确的。比如分析电商渠道的数据，就是分析单品坑的流量分布，然后再考虑坑的曝光、点击、次数。要进一步考虑坑位的价值，就要结合客单价，转化率等等。

2.明确分析节点。

数据分析的时间节点很重要。比如双十一促销之后，电商们又要开始做这个促销的复检了。

大复盘分为11.1和11.11爆炸节点，2-10蓄水期。1号和11号更关注前XX小时的转化率、客单价和销售数据；号的蓄水期。2-10更关注外部投资渠道、流量来源等。

针对不同的时间节点分析不同的结论值。

电商运营的数据分析和运营能力不是一朝一夕可以做到的。培养对数据的理解和敏感度需要长期的坚持。重要的不是数据本身，而是从数据中得出的结论和指导。

找到问题点，根据数据找到合适的解决方案，是数据分析的初衷。然后通过效果的后期跟进和前后数据的对比，验证方案的效果，形成一个完整的闭环。

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