在不久前结束的东京奥运会女子10米气步枪赛场上，杨倩以.8环破了奥运记录，代表中国拿下东京奥运会首金。她又与杨浩然一起，顶住压力拿下10米气枪混合团体赛金牌。在感受到强烈民族荣誉感的同时，你可能想象不到，她竟成了一位“带货”冠军——她领奖时佩戴的小黄鸭同款发饰，淘宝上有商家月销超过3万单，义乌小商铺市场有的商户已经卖断货。
电商，凭借种类多样、价格便宜、物流快递方便等特性如今成为人们生活购物的主流方式。外加疫情导致消费者消费心理的转变，全球电商销售都在持续增长。根据Statista的数据，年的全球线上买家为16.6亿，这一数字在年将达到21亿。
电商是一个伴随数据而生的行业，数据在电商平台上高速运转，由此也诞生了非常多的电商信息化平台，有物流系统、供应链系统，流量分析平台等等。对零售电商企业来说，未来十年想要在电商领域获得成就，需要将重心放在：和拥有越来越多权利的消费者建立深刻联系，而理解消费者行为的唯一方法只有不断测量与分析数据。今天小亿就来给大家说说如何做好电商的数据分析。
一、什么是电商分析？
电商分析的过程大致是从线上店铺的各个方面获取数据，利用任何可能对销售有影响的信息，理解当前趋势和消费者行为的转变，做出数据驱动的决策来提升更多的线上销售额。电商分析会使用到和整个用户路径相关的指标，从发现到获取、转化、留存以及推荐。
二、做好电商数据分析有什么好处？
德勤数据显示，49%的调查对象认为电商数据分析能帮助他们做出更好的决策，16%的人表示电商分析能够驱动关键战略计划，10%表示电商数据分析提升了公司与顾客和商业伙伴的关系。具体体现在以下几个方面：
1.帮助优化产品管理
（1）数据驱动的产品研发
如今，消费者比以往拥有了更多选择和控制权，选择过多从而导致更高的期待。作为店铺，需要更快速地提升竞争力来跟上加速增长的期待值，因此通过数据掌握消费者喜好和厌恶的信息，并在产品开发过程中利用这些知识，是创造出消费者喜爱的产品的关键。
（2）优化产品组合
店铺中所卖产品中每个产品组合中都有最好和最差的——这很正常。电商分析之所以不仅仅是数字呈现，是因为能够利用这些数据来分析出哪些是最畅销的产品，哪些是不畅销的产品。我们可以更深入地挖掘，找出一些产品永远卖不出去的原因，并利用分析洞察来优化产品组合。
（3）提升库存管理
一家店铺的可持续性取决于它的库存管理有多好。知道产品在什么位置，最合理的补货时间是什么时候，将为你省去许多麻烦。另外，电商数据分析还可以帮你预测和计划未来的库存，降低卖不出去货而导致的损失。
2.帮助提升用户体验
（1）收集用户行为数据
作为电商卖家，我们必须掌握消费者快速变化的偏好和期望，而最好的方法是收集用户行为数据，了解他们的需求、期望和痛点。如果你想和他们保持同步，就必须采取消费者至上的心态。
（2）个性化的产品推荐
在电商领域，面对需求，“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究显示，当品牌提供个性化体验时，80%的消费者更有可能进行购买，90%的消费者表示他们觉得个性化很有吸引力。新世界的规则里，个性化远远不止是简单地分类定制，而使用电商数据分析，能够预测消费者个体的需求，并提出相关的产品建议。
（3）参与用户体验
如今，客户体验是新的“品牌通货”。除了价格和质量，我们还需要提供吸引人的用户体验来保持客户的兴趣。而通过数据分析，我们可以看到客户在网站上花费了多少时间，哪些特性吸引了他们的注意力，以及可以改进哪些方面来创建独特、有趣、简单、无障碍的用户体验，以满足客户不断变化的需求。
3.帮助提高产品销量
（1）交叉销售和向上销售
很多电商卖家往往低估了给现有客户交叉销售和向上销售的力量。根据福布斯的报道，吸引新客户的成本是留住现有客户的5倍。最重要的是，一家公司65%的业务来自现有客户，因此利用电商数据进行重定向战略可能有更大的利润空间。
（2）最大化广告开支回报率
使用电商数据分析可以帮你发现企业是否像一个正在漏水的桶，可以做些什么来最大化广告支出。与其把钱浪费在不起作用的广告上，你可以专注于针对正确目标受众的广告。
三、如何做好电商的数据分析？
1.依据用户画像，洞察需求
用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
首先，你需要创造出用户对你品牌的认知，将他们带领到你的店铺门口。比如通过亿信ABI，能看到网站访问者的人口信息，比如年龄和性别。也有关于地理位置、兴趣、表现的数据。这些见解能帮助你做出用户画像。
2.依据渠道数据分析用户来源
对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。
当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。
3.店内转化率的数据分析
当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：
（1）销售转化率——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值
（2）平均订单价值——用户下单的平均金额
（3）放弃购物车率——在所有产生的订单中，未完成订单的占比
转化率表示进行购买的访问者所占总访问者的百分比，是以特定时期内实现交易的总人数除以访问的总人数得出的。一次访问行为就是顾客与我们的店铺进行的一次独立互动，无论时长是三秒钟还是三小时。
对于电商而言，转化率优化事关重要，通常需要花费大量的时间和精力。电商行业的平均转化率为2％，业绩最好的店铺通常会达到平均水平的两到三倍。亚马逊的转化率高达13％。这就意味着每人访问店铺，就会有13人产生购买行为。这时可以重点
