一、CDA持證人介紹

在數字化浪潮席卷商業領域的當下，數據分析已成為企業發展的關鍵驅動力。為助力大家深入了解數據分析在電商行業的應用，邀請到了經驗豐富的電商運營專家劉航老師分享。

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劉航畢業于金融工程專業，起初從事證券銷售工作，但發現自己更鐘情于數據分析領域。學完CDA數據分析師就業班、考過CDA一級后，進入電商公司，從數據分析專員起步，歷經數據分析師、店鋪運營等崗位，目前擔任推廣分析師，負責多平臺店鋪推廣工作。

二、電商數據分析實戰經驗

（一）電商行業，數據分析無處不在

在電商行業，數據分析貫穿于銷售分析、績效分析、轉化率分析、用戶畫像分析等多個環節，可以說是布局了所有的行業。

以庫存管理為例，通過監控商品每日實際銷量和周期性數據預測，結合庫存情況決定是否增加庫存或進行限購。

在物流配送方面，可利用大數據優化配送路線，在保證速度的同時降低物流成本，就像滴滴打車通過后臺數據優化線路一樣。

然而，電商數據分析也面臨諸多挑戰。數據組數據隔日更新，導致數據時效性差，影響問題的及時分析和處理；商品花費和重要指標數據不清晰，難以深入了解業務情況；店鋪推廣端口和計劃繁多，數據整理和表格制作耗費大量時間。

于是就需要數據分析知識配合著完成推廣數據監測與調控。

（二）推廣數據監測與調控

1、推廣位置與目的：

在電商平臺搜索商品時，帶有廣告標識的位置就是推廣位。投放廣告的目的是通過付費讓產品獲得更多曝光，吸引客戶購買，提升店鋪銷售額，簡單來說就是花錢買流量，讓產品在搜索結果中更靠前。

2、直通車優化5要素：

直通車優化包含關鍵詞、人群、地域、分時折扣和創意五個關鍵要素。

• 投放關鍵詞時，要精準選擇與產品相關的詞匯；
• 篩選人群，對目標人群進行溢價投放；根據產品銷售情況選擇地域投放；依據消費者購物時間規律設置分時折扣；設計有吸引力的創意，突出產品賣點。

3、數據監控與優化案例：

通過整合店鋪同期銷售數據、每日銷售數據、不同渠道推廣數據等，利用函數匹配和數據透視表，實現對店鋪數據的實時監控。

例如，通過分析商品的花費占比和投產情況，判斷推廣策略是否合理。如果一本書的花費占比過高、投產過低，就需要檢查投放關鍵詞是否精準、創意圖是否存在虛假宣傳等問題；若花費占比低但產品賣得好，則可考慮加大花費以獲取更多成交。

三、電商運營3個要點

（一）數據分析思維層面要點

在思維層面，要明確數據分析的目的，即 “為什么做、做了有什么用”。同時，掌握統計學基礎理論知識，如正態分布、均值、加權平均等，理解函數底層邏輯，避免死記硬背。

（二）店鋪運營分析模型

在店鋪運營中，RFM 模型應用廣泛。通過分析顧客最近購買時間、消費金額和購買頻次，對顧客進行分類，開展針對性的會員活動，提升客單價，從而增加店鋪銷售額。

（三）電商分析工具

除 Excel 外，電商分析還會用到其他工具。八爪魚和 Python 可用于數據爬取，其中八爪魚操作相對簡單，適合初學者；

Python 功能強大，但對使用者要求較高。PowerBI 可用于匯報展示，它有現成模板，能制作多維度動態圖表，方便進行深度數據挖掘。

本次分享活動，劉航老師結合自身經歷，從 CDA 學習考證到電商數據分析實戰，全方位地為大家呈現了數據分析在電商行業的應用。希望大家能將所學知識運用到實際工作中，提升數據分析能力，在電商領域取得更好的成績。如果大家想聽劉老師完整版分享視頻

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