
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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