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淺析淘寶數據分析的4大特點 淘寶數據分析的特點有哪些？

文案策劃問答淘寶數據

對于一個體量中等的淘寶電商而言 ， 其數據分析的特點包括：
1、龐大的指標體系:
經營淘寶網的指標體系非常龐大 ， 包括包括流量、轉化率、客單價等 。 據不完全統計 ， 指標達到200多 ， 而且隨著分析的細化和深入 ， 還在不斷增長 。
2.分析目標務實且分散
淘寶網數據的分析目標非常務實但很分散 。 比如 ， 做淘寶頁面的裝修 ， 就是去分析什么主題、頁面裝修會帶來更多的網銷量 。
3.分析工具講究實用
簡單的淘寶網數據分析工具目前還是以Excel為主 ， 但是如果你的Excel工作表在一個月之內就可能突破10000條記錄的話 ， 這個時候建議你還是選用數據庫產品(相信月記錄一萬條的銷量足以買得起一個數據庫了) 。 盡管在Excel和數據庫之間可以進行數據轉換 ， 但是當Excel的數據量過大的時候 ， 它的查詢和計算的速度會明顯下降 。
4.以報表工具為客戶提供業務支撐
很多大型淘寶電商都會有自己的CRM系統（客戶關系管理） ， 比如你想分析復購率（二次購買） ， 可以從CRM中取出各用戶最近一次的購買時間、購買的頻率以及購買的金額大小 ， 這三個因素大體就能分析出客戶再次購買的概率 。 而如果我們需要拿到這些數據做自主分析（因為有些分析工具提供的分析維度有限） ， 往往需要借助FineReport一類的報表工具來做數據分析支撐 。
曾經在知乎上看過作者jiago王的專欄“撩撩數據吧” ， 關于各個指標的分析細致入微 ， 很讓人受啟發 ， 他是從業務角度和運營角度來分析的 。
以下 ， 我就有關數據分析方法論和可視化的角度來談談關于淘寶電商的數據分析 。
剛剛第四點提過 ， 關于二次購買率的分析 ， 如果用下方（excel）制作的表來分析 ， 是不是很頭疼 。
這里犯了兩個錯誤 ， 一是沒有按照分析的目的 ， 而是選錯可視化表達方式 。
數據分析方法論：
分析復購率的目的是對產品對渠道做出調整 。 影響復購率的因素有哪些?商品質量、服務質量、物流體驗等等 ， 因此 ， 我們的數據分析就應該是為了分析出 ， 這幾個因素是否在影響著銷量 ， 如何影響 。
關于新老用戶的復購率 ， 明顯老用戶復購率大一些 ， 那說明用戶對產品的需求度沒什么問題 ， 需要進一步提高新用戶的黏性 ， 無論從服務 ， 產品還是營銷手段上都需要做針對調整 。
可視化圖表選擇：
如果你的數據分析報告是要給領導看的 ， 在制作數據可視化圖表上絕不能大意 。
現在除了用淘寶自帶的數據分析工具、EXCEL ， 很多大型電商都甚至用一些BI工具來做可視化分析 。 因為
1、不僅淘寶有店鋪 ， 還有京東 ， 蘇寧易購 ， 聚美優品 ， 唯品會等等；
2、都有平臺數據體量足夠大 ， 采用數據庫甚至不止一個系統；
3、電商本身是一個企業而非小的經營者 ， 從訂單、庫存到物流都形成一個完整的運營體系 。
【淺析淘寶數據分析的4大特點 淘寶數據分析的特點有哪些？】比如下方用FineBI做的人群特征分布分析

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