电商运营数据分析 电商运营自学教程

在沟通中直接跳过不必要的话题，将重心放在实际的操作经验与建议上。

首先要明确一个观点：数据分析的核心并非单纯依赖于复杂工具。理解并熟练掌握基本的Excel数据表、图表可视化等基础操作已足够应对大多数情况。对于高级工具如SPSS、Python和R语言等统计和商业智能工具，虽然属于进阶水平，但它们在数据分析中确实扮演着重要角色。下面，我将进一步进行详述。

使用经典“人货场”框架作为基础来解释电商分析的主要方向。该体系图展示了电商分析的核心关注点。

“人”在电商分析中主要指用户数据，如客单价、会员增长率等，这些数据反映了消费者的行为和偏好。

“货”则主要关注商品数据，包括采购、库存、销量以及售后数据等，这些数据直接反映了商品的运营状况和市场反应。

而“场”则是一个更为宽泛的概念，我认为任何能够促进人与货的匹配并最终促成转化的因素都可以被视为“场”的一部分。这部分的重视应贯穿始终，因为它是连接消费者与商品的关键。

分析时要注意数据的长期性。只看单一日期的数据是不具备代表性的。特别是在电商领域，我们更应拆分数据为不同的时间段来分析，例如促销期和日常期。若样本数据不足，我们可以适当扩大样本数量以避免误差。提醒大家要结合实际情况进行分析。

在特定的时间段内进行深入分析是很有必要的，如618、双11等大促时期，以及平时的普通时期。

下面将分享一些用于获取数据的网站和平台。基于零售电商的实例，我将为大家详细介绍电商平台数据分析的思路和方法。

具体分析方向如下：

a. 场的维度：通过季节销售趋势图、环比分析和各州金额分布来了解平台销售的整体趋势和分布情况，判断销售是否健康以及重点销售区域。

b. 货的维度：运用帕累托分析品类销售情况、散点图探究品类宽度与销售关系、价格带分析了解产品定位等手段来全面掌握平台产品情况。

c. 人的分析：通过分析平台会员走势、地图分布、AARRR模型以及RFM模型等工具来深入了解会员的健康状况、分布情况以及转化率等关键指标。

d. 其他分析（物流分析）：通过准时度、物流时间、平均物流天数以及物流费用占比等指标来评估顾客的物流服务投入产出比。

e. 基于以上分析结论提出相应的改进建议。

若想深入了解数据分析工具的实用性和使用方法，推荐阅读此篇文章：2023年数据分析工具精选！对于想转行或寻求提升的小白来说十分有用。

• 提到的基础工具如Excel（包含常用公式如vlookup、数据表等）
• SQL（包括增删改查及联合操作）
• Python（用于数据清洗和抽取）
• FineBI（用于数据图表、可视化及简单的数据清洗）

作为电商运营分析师，Excel和Fine BI足以应对大多数需求。其他更高级的工具则适合进阶学习阶段使用。当数据量不大时，可以直接使用Excel进行处理。若数据量较大，Fine BI提供了更便捷的解决方案。两者可以结合使用，将Excel文件导入Fine BI即可。

以下是使用Fine BI制作的案例展示。接下来我将简单介绍一下Fine BI这个工具的特点和使用方法。

制作过程简述：该工具操作简便，用户友好。

模板资源：它提供了丰富的模板资源，涵盖零售、建筑、银行等多个领域，用户可轻松另存为分析模板并加以利用。