书名：电商实战营Excel电商数据分析与数字化运营
ISBN：978-7-115-65537-0
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著 张鲁彬
责任编辑 刘 莹
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本书从电商数据分析的实际工作入手，不仅全面、系统地介绍了利用Excel数据分析工具对电商数据进行分析的方法，还介绍了数据分析在数字化运营中的应用技巧。
全书分3篇，共12章。第1篇为基础篇，主要包括电商数据分析基础知识、电商数据分析思维和方法等内容；第2篇为技能篇，聚焦于电商数据平台与工具的应用、电商基础数据采集流程、电商数据处理技巧、数据可视化展现，以及数据分析报告的撰写，旨在提升读者的实战技能；第3篇为业务篇，主要包括市场环境分析、客户分析、流量分析、转化率分析、店铺诊断与复盘等关键环节，助力读者在电商业务中精准决策与高效运营。
本书既可作为高等院校电子商务专业或电商培训机构的教学用书，也是电商从业者提升数据分析能力和深化数字化运营实践的宝贵参考。
在大数据时代，电商行业对数据的依赖程度日益增强。通过数据分析，电商企业可以更好地了解市场动态、客户需求和流量来源等信息，进而制订更加精准有效的运营策略，提高市场竞争力。同时，数据分析还可以帮助企业及时发现潜在问题，预测市场趋势，优化产品设计和服务，减少经营风险。电商企业要想健康、持续地发展，必须有科学、可靠的数据分析作为支撑。在此背景下，电商数据分析师应运而生。
根据高等院校电商数据分析等课程对学生的能力培养目标以及目前电商企业对电商数据分析师岗位的职业技能要求，我们为电商数据分析从业人员量身打造了本书。本书旨在切实帮助学习者掌握电商数据分析的各项工作技能，从而更好地适应职业需求，提升职业技能水平。
本书秉持理论与实践相结合的理念，以培养电商数据分析的技能型人才为目标，利用Excel等数据分析工具，结合大量电商数据分析案例，从电商数据的处理和应用、市场环境分析、客户分析、流量分析、转化率分析、店铺诊断与复盘等多方面入手，讲解了电商数据分析的相关知识和具体方法。
全书分3篇，共12章。
第1～2章主要介绍电商数据分析的基础知识，包括电商数据分析的概念、作用和基本流程，数据分析在电商运营中的应用，电商数据指标体系，电商数据分析师的岗位职责和技能要求，电商数据分析的思维和方法等内容。通过学习这2章的内容，读者能够对电商数据分析工作有一个初步的认识和了解。
第3～6章主要介绍电商数据分析相关平台和Excel工具在电商数据分析中的应用，包括数据的采集、清洗、分析、可视化等内容。通过学习这4章的内容，读者能够了解Excel工具在电商数据分析中的作用，并熟练掌握Excel工具在电商数据分析工作中的相关应用技巧。
第7章主要介绍数据分析报告的相关知识，包括数据分析报告的类型，撰写原则、流程和思路等内容。通过学习这一章的内容，读者能够撰写出一份结构合理、思路清晰的电商数据分析报告，为决策者做经营决策提供可靠的数据参考。
第8章主要从市场环境的角度来介绍电商数据分析的相关知识，包括商品类目选择、市场容量分析等内容。通过学习这一章的内容，读者能够掌握市场环境分析的具体方法，利用数据对商品类目、市场容量、市场趋势等进行精准分析，以便有效地分析和挖掘爆款商品。
第9章主要从客户的角度来介绍电商数据分析的相关知识，包括客户数据的价值、客户生命周期分析、客户人群画像分析及会员管理分析与营销等内容。通过学习这一章的内容，读者可以了解客户数据的价值，掌握客户的生命周期和人群画像，以及RFM模型等客户数据分析的相关知识。
第10章主要从店铺流量的角度来介绍电商数据分析的相关知识，包括流量结构、店铺引流的方法、不同渠道流量分析及客户浏览量分析等内容。通过学习这一章的内容，读者可以了解店铺流量的相关知识，掌握店铺流量的具体分析方法，有效地对店铺流量的相关情况进行监控和分析，以便在店铺运营过程中及时对店铺运营策略进行优化。
第11章主要从转化率的角度来介绍电商数据分析的相关知识，包括店铺转化率的分类、影响转化率的因素，以及不同流量渠道的成交转化率分析等内容。通过学习这一章的内容，读者可以了解店铺转化率的相关知识，掌握转化率的具体分析方法，进而将获取到的流量转化成实实在在的销量。
第12章主要介绍店铺诊断与复盘的相关知识，主要包括杜邦分析法建模诊断和相关性分析法诊断两种店铺诊断方法，以及店铺复盘的步骤与案例等内容。通过学习这一章的内容，读者可以掌握店铺诊断的基本方法和店铺复盘的步骤，从而更好地诊断店铺运营过程中存在的各种问题，总结经验教训。
本书从规划、编写到出版，经历了很长一段时间，经过多次修改才逐步完善。在编写过程中，尽管笔者着力打磨内容，精益求精，但由于水平有限，书中恐有不足之处，欢迎广大读者提出宝贵意见和建议，以便后续再版修订。我们的联系邮箱是liuying_fx@ptpress.com.cn。
随着电商行业的迅猛发展，电商数据分析在电商运营中的重要作用日益凸显。用数据说话，进行精准营销，成为运营人员的一项核心技能。那么到底什么是电商数据分析？电商数据分析有什么作用？如何进行电商数据分析？下面我们就一起来探讨这些问题。
电商数据分析就是利用各种数据统计分析方法，对各类电商数据进行采集整理、汇总归纳和处理分析，并从中提炼出有用的信息加以研究和总结的过程。简单来说，电商数据分析就是将电商数据转化为有用信息的过程。
在电商运营的过程中，会产生许多杂乱无章的数据，如访客数、转化率、客单价、停留时间、访问深度、下单支付人数等。数据分析人员需要根据运营的需求，灵活运用各种数据分析手段，对这些数据进行有效的加工和处理，从而挖掘出有用的信息和规律。
在电商领域，电商数据分析的作用主要体现在以下几个方面。
通过电商数据分析，商家能够有效地掌握自己店铺在现阶段的运营状态，了解店铺的营销趋势、盈亏状况及活动效果等。
例如，根据店铺最近1个月的销售额、访客数、成交转化率、支付订单数及投产比等多维度的数据，分析店铺的整体运营情况。首先，分析店铺目前的运营状态是否良好，若各项指标均呈现负增长，则说明店铺运营出现了问题，亟须进行整改和优化；其次，分析店铺各项数据指标是否达到同行平均值，若没有，则需要从多方面来分析原因，制订出相应的解决方案。
在电商运营的过程中，可以通过月报、周报和日报的形式展现和分析运营数据，这样便于管理者更好地了解和熟悉店铺的运营现状。
在充分了解店铺的运营现状之后，接着就需要对这种状态背后的原因进行深入剖析。例如，某商家通过店铺后台数据发现近期店铺中某款商品的搜索量显著增长。对此，商家就需要进一步明确该商品搜索量增加的具体原因。是因为优化某个关键词为该商品带来了更多流量？还是因为店铺的新访客数量有所增加？或者是因为店铺的权重有所提升？……只有明确具体的原因，才能更好地理解店铺运营状态的本质，为店铺的持续发展提供有价值的建议和策略。
例如，商家经过初步分析发现该商品搜索量增长，可能是因为近期对商品标题进行了优化。这时，商家就需要将优化前和优化后的数据进行对比，以确认到底是不是标题优化导致该商品搜索量增长的。
数据分析是一项要求理据充分的工作，必须以客观、真实的数据为基础，对具体问题进行具体分析，切忌脱离实际、主观臆断。
在充分了解并深入剖析店铺的运营现状之后，商家就可以进一步预测店铺未来的发展趋势，从而提前进行运营规划和布局。
例如，如果店铺通过优化商品标题关键词带来了大量的流量，在短期内提升了商品的成交转化率。为了保持这种良好的运营状态，商家就需要对关键词优化带来的成交转化数据进行实时的监测，看看哪些关键词是主力引流词，哪些关键词是高转化关键词，哪些关键词能够提升静默转化率。
在积累了足够的运营数据后，商家就可以对关键词的转化效果进行预测。例如，预测主力引流词在未来1周能够带来多少流量，使用高转化关键词在未来1个月能够让转化率达到多少，使用热门关键词在未来3个月能够让静默转化率提升多少等。只有做好科学、合理的数据预测，才能掌握店铺运营的发展趋势，从而提前进行规划和布局，抢占市场先机。
商家在做出运营决策时，必须以客观、真实的数据为依据，这样才能最大限度地保证决策的有效性。例如，某主营餐具类目的商家想要在店铺中选择一款合适的商品，将其打造成爆款商品，所以需要对店铺的引流关键词进行深入的数据分析，从而为该商品选择一个合适的引流关键词。在生意参谋的“流量”板块中可以看到店铺商品的引流词排名情况及其他相关数据。
通过综合分析发现，“碗”和“大碗”这两个关键词的引流排名靠前，且它们的访客数、下单买家数和下单转化率均比较高。由此可判断，这两个关键词是店铺中的主力引流词，能够为店铺带来大量流量，可将其作为潜力爆款商品的引流关键词。
面对繁杂的电商运营数据，数据分析人员需要通过6个基本流程（见图1-1）才能从中提炼出有价值的信息，为电商企业的运营决策提供有力的支持。
图1-1 电商数据分析的基本流程
进行电商数据分析前，必须有明确的分析目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果，解决什么业务问题。
例如，A店铺是一家新店铺，在经营初期需要获取大量的流量，所以该店铺分析的核心数据是访客数；而B店铺是一家老店铺，其关注重点是转化数据，所以该店铺分析的核心数据是转化率和回头率。
因此，只有在明确分析目的的前提下，数据分析人员才能找准分析的方向，确定接下来要采集哪些数据。
数据采集是在明确分析目的之后，有针对性地采集、整合相关数据的过程，该过程也是电商数据分析的基础。例如，想了解转化率与流量之间的关系，就需要采集访客数、转化率及相关的数据。
采集数据的途径有很多，例如可以通过百度指数、生意参谋等数据分析工具采集相关的运营数据。此外，数据分析人员还可以通过手工复制或下载的方法，或者使用一些第三方插件来完成数据的采集工作。
数据处理是指对采集的数据进行加工、整理和预处理的过程，为后续具体的数据分析提供规范和有效的数据基础。例如，将采集好的数据标准化，删除冗余或无效数据，填充缺失值，分组或转换等，进而整理成易于分析的、有效的数据形式。数据处理在电商数据分析的整个流程中用时最多，它对数据分析的准确性和可靠性具有至关重要的影响。因此必须重视这个环节。
数据处理软件有很多，常用的有Excel、SPSS、MATLAB等。其中，Excel是一款普及性较强且非常容易入门的数据处理软件，能够满足大多数电商数据分析工作的需要。本书也是基于Excel讲解电商数据分析的思维和方法的。
数据分析是整个电商数据分析流程中最为关键的环节。在电商数据分析流程中，数据分析人员往往需要利用一些分析工具来建立数据模型，以便对数据进行深度分析。
简单理解，数据分析就是指使用特定的工具（如Excel等）和方法（如对比、方差、回归等）对处理好的数据进行分析，从中挖掘出数据的因果关系等，从而获得有价值的结论，为决策者提供决策参考。
数据分析完成后，接下来就需要将数据分析的结果呈现给阅读者。为了方便阅读，电商数据分析人员通常是将数据信息及分析结果，通过图表（如柱状图、折线图、饼图、漏斗图等）的方式直观地呈现出来。
电商数据分析最后一项重要的工作就是撰写数据分析报告，它是对整个电商数据分析工作的总结与汇报。数据分析人员需要通过分析报告，将电商数据分析的目的、过程、结果及建议完整地呈现出来，为管理者制订运营策略提供重要的参考依据。
电商运营的各个环节都离不开数据分析，商家通过数据分析能够及时发现店铺运营过程中出现的各种问题，为店铺的运营提供决策依据，以提高店铺运营效率。数据分析在电商运营中的应用主要体现在市场分析、客户分析、流量分析、转化率分析及店铺诊断与复盘等场景中，如图1-2所示。
图1-2 数据分析在电商运营中的应用
市场分析是指对特定市场的市场容量、市场趋势及市场竞争力等要素进行深入地分析，从而挖掘和选择具有市场潜力的热门商品进行销售。市场分析是商家发现和掌握商品市场运行规律的必要手段，也是选品和商品规划的基础，对店铺整体的运营和规划有着决定性意义。
在电商运营过程中，市场分析主要包括以下几个方面的内容。
• 市场容量分析：分析市场相对规模，运用市场数据（抽样）分析某一电商行业或类目的市场相对规模，从而为决策者提供有价值的参考依据。
• 市场趋势分析：探索市场规律，对市场的发展趋势进行预测，让决策者能够做出预判，并对运营策略和方案及时进行优化调整。
• 市场竞争分析：针对竞争环境、竞争对手、竞争商品等开展数据分析，主要是针对某个竞争对手的客户、商品、渠道等内容进行深入分析。
• 市场潜力分析：根据客户需求将市场划分为多个子市场，针对子市场进行数据分析，以选择合适的目标市场切入。
另外，为了优化店铺的商品结构，提升店铺商品的市场竞争力，在进行市场分析时，商家还需要根据市场数据对商品进行相关分析，包括商品结构分析、商品矩阵分析、商品生命周期分析、商品销售情况分析等，以便根据市场情况及时优化调整店铺的商品运营策略。
如今电商企业的获客成本越来越高，这让很多商家都觉得不堪重负。所以，深入挖掘客户价值，维护好店铺的老客户，做好客户营销，防止客户大量流失就显得非常重要了。
在电商运营过程中，客户分析主要包括以下几个方面的内容。
• 客户生命周期分析：对客户近期的消费时间、消费频次、复购情况等进行分析，了解客户对店铺和品牌的忠诚度。
• 人群画像：掌握客户的性别、年龄、爱好、会员等级及消费偏好等情况，以构建清晰的人群画像，这有助于商家根据客户的基础属性和消费行为，合理制订营销计划。
• 客户管理分析：基于RFM模型对客户进行价值评判和打标签，从而有针对性地对客户进行分类管理。
另外，商家还应对客户的留言、评论等进行统计分析，了解客户对店铺和商品的看法及需求，从而更好地进行店铺和商品的战略定位。
流量分析是对店铺的流量进行精细化分析，主要是分析店铺的流量获取渠道，然后针对各个渠道的流量进行细致的分析，从而更好地进行渠道布局。
在电商运营过程中，流量分析主要包括传统流量渠道分析和社交流量渠道分析。
• 传统流量渠道分析：指针对聚合式的传统流量入口进行分析，如搜索、首页、活动及广告等流量获取渠道，掌握不同渠道的流量表现和特征，以帮助商家优化传统流量渠道的运营策略。
• 社交流量渠道分析：指针对分布式的社交流量入口进行分析，如淘宝逛逛、淘宝直播等流量获取渠道，对投放在不同社交流量渠道的商品相关内容进行分析，从而帮助商家做好社交流量渠道的内容优化。
转化率是指店铺的成交转化率，即进店浏览人数与购买人数的比值。转化率分析是电商数据的核心，因为电商运营的最终目的就是获取更多的销量和销售额。如果只有流量，没有实际的销售转化，那么商家就没有办法获取更多的销量和销售额。
转化率决定了店铺的运营走向，那些转化率较高的店铺往往积累了一批忠实客户，他们能够为店铺带来较为可观的流量和销量，从而推动店铺良好发展。同时，转化率也是衡量店铺健康程度的关键指标，一旦店铺的转化率呈现出下降的趋势，就说明店铺运营可能出现了问题，需要即刻整改。
在电商运营过程中，进行转化率分析首先需要了解转化率的种类，掌握影响转化率的因素，然后需要对页面数据、客服数据、评价数据等影响转化率的关键数据指标进行重点分析。转化率分析的整体思路如图1-3所示。
图1-3 转化率分析的整体思路
电商数据分析也是店铺诊断与复盘的重要环节，通过电商数据分析，商家可以及时发现店铺在运营过程中存在的各种问题，从而提出解决问题的方案。
店铺诊断是对店铺的运营数据进行对比分析，从而找出异常的数据指标，分析出现问题的原因，并提出解决问题的方案。常用的店铺诊断方法有杜邦分析法和相关性分析法。
店铺复盘是针对某一事件或任务，对其各个工作环节所产生的相关运营数据进行梳理，还原该事件或任务的全部运营过程，并从中提炼、总结相关的经验。例如，商家在某次年中大促活动后对活动进行店铺复盘，需要还原该活动的整个运营过程和细节，包括活动的策划、执行和效果，对其所涉及的数据指标都要一一进行梳理。
数据指标体系是指由相互之间有逻辑联系的指标构成的整体。要进行电商数据分析，自然离不开数据指标。电商数据分析过程会涉及很多数据指标，如点击率、访客数、收藏量、加购量、转化率等。根据业务流程，电商数据指标可分为6类，如图1-4所示。商家可以通过这些数据指标来衡量店铺各方面的经营状况，并根据分析结果及时调整店铺的运营策略。
图1-4 电商数据指标体系
行业数据是以特定行业为基准的一系列数据指标。商家通过分析行业数据，可以对整个行业的发展趋势进行把握和预测，这样他们就能够及时掌握行业的最新动态和变化，从而顺势调整店铺的运营策略。
行业数据通常包括行业类目总销量、各子类目的总销量与排名、子类目销量的占比，以及竞争对手的销量情况等。这些数据不仅可以展示整个行业的市场格局，还可以揭示出各个子类目的市场表现和竞争态势。行业数据关注的重点是市场整体趋势和综合排名。
市场整体趋势分析主要是对行业的市场占有率、市场潜在拓展率及市场饱和度等数据指标进行分析。如果某个行业的市场已经趋于饱和，商家没有进行深入的分析就贸然进入该行业，很有可能被强劲的竞争对手击败。因此，商家在进入一个行业前，一定要进行市场整体趋势分析，这样才能绕开红海市场，找到当前的蓝海市场，为店铺今后的运营奠定良好的基础。
掌握行业的商品排名和店铺排名，能够更有计划地开展各项运营与推广工作，以提高店铺的销量和排名。例如，在生意参谋“市场”板块的“市场排行”页面中可以查看同行业的店铺、商品等的排名情况，如图1-5所示。
图1-5 生意参谋“市场”板块的“市场排行”页面
行业数据的变化往往有迹可循，商家在充分借助数据分析平台的同时，还要注重原始数据的积累和处理，透过数据看到行业的变化规律，顺应行业趋势来运营店铺。
很多新商家经常会出现发错货、发漏货的情况，以致收到客户的差评，甚至投诉。但究其原因，是商家没有精准地掌握商品数据。商品数据主要与商品本身有关，包括商品数量、商品存量和商品上下架时间等。
商品数量通常是以SKU来计算的，SKU（Stock Keeping Unit）是指最小的存货单位。每一款商品都有自己的SKU。例如，某个商品有3个尺码，那么该商品就有3个SKU。某帆布鞋的SKU，其款式、尺码、颜色、库存及价格都是一一对应的，以方便客户查看，如图1-6所示。
图1-6 某帆布鞋的SKU
商品存量包括商品品牌数和商品库存量，其中，商品品牌数是指店铺内不同品类的商品数量，而商品库存量则是对应品类的库存。在参加大型的营销活动之前，商家一定要核实店铺的商品品牌数和商品库存量，防止出现断货的情况。此外，商家还要有备用货源渠道，一旦商品售罄，立马补充同品类商品。
商品上下架时间是决定商品搜索排名的重要因素之一。根据淘宝的商品排名规则，商品离下架时间越近，其搜索排名就会越靠前，该商品就越容易被搜索到。另外，商品的默认上架时间是7天，超过7天系统会自动下架该商品。因此，商家一定要合理把握商品的上下架时间，从而提升商品的搜索排名和自然搜索流量。
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| 商家在进行商品数据分析时，需要考虑到商品属性的问题，不同品类的商品，其商品数据也会存在一定的差异。例如，服装品类的商品数据会根据季节的变化而变化。 |
客服工作是店铺经营中很重要的部分，贯穿商品的售前、售中和售后。客服数据主要包括3个方面的关键数据：接待数据、订单数据和售后数据，如图1-7所示。这些关键数据能够直接反映店铺在客户服务方面存在的问题。商家通过对客服数据进行分析，能够及时解决客服工作中存在的问题，有效提升店铺的服务质量。
图1-7 客服数据
客服人员在接待客户的时候会产生一系列的数据，如接待人数、首次响应时间、平均接待时长及回复率等。为了更好地服务客户，客服人员需要熟练掌握销售话术，做好开门迎客的准备，快速地响应客户，争取不丢失任何一个潜在客户。
客服人员在与客户交流的过程中，会产生订单数据，如订单金额、客单价、成交商品总数等。订单数据通常是客服岗位的重要考核指标之一，因此商家需要制订完整的客服岗位考核方案，以便更好地激励客服人员努力工作，进而有效提升店铺的客户服务水平。
客服人员在售后环节中的作用尤为重要，特别是处理纠纷订单方面。售后数据主要有纠纷率、退货率、退款率等。一名优秀的售后客服人员能够完美地解决各种售后问题，有效降低店铺的纠纷率、退货率和退款率等，维护店铺的良好形象。
在电商数据分析中，很多商家常常忽视收藏和加购这两大核心数据，然而，经验丰富的客户在购买商品前通常会查看这两项数据，因为它们是体现店铺人气的关键性指标。
收藏量是指用户在访问店铺过程中，添加收藏的总次数。
收藏量与店铺的人气紧密相关，通常收藏量越高，店铺的潜在成交客户就越多。从客户的角度出发，客户收藏店铺或商品的原因主要有以下3点。
• 有购买意向，但是处于犹豫和比较阶段。
• 店铺或商品有优惠活动。
• 喜欢某家店铺或某个商品，先收藏方便后期查找。
收藏量是衡量店铺或商品热度的重要指标，商家应该将收藏按钮设置在店铺中比较醒目的位置，以方便客户直接收藏。某商品的收藏人气展示如图1-8所示。
图1-8 某商品的收藏按钮及收藏人气展示
加购量是指商品被加入购物车的数量。相较于收藏量，商品的加购量更能体现客户的购买意愿和购买趋势。因为客户将商品加入购物车后，下一步操作极有可能就是提交订单。
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| 关注收藏数据和加购数据的目的都是了解客户需求和市场趋势，从而制订更加精准的营销策略，提高销售业绩。为了提高收藏量和加购量，商家可以采取一些手段来吸引客户收藏、加购商品，例如收藏店铺或提前加购领优惠劵等。 |
店铺首页是流量的中转站，既要吸引客户访问店铺，又要承接流量的转化工作。店铺首页数据主要是将客户的访问行为通过数据指标表现出来，以便后期进行研究和分析，店铺首页数据主要包括店铺首页访客数、店铺首页点击率、店铺首页停留时间和店铺首页跳失率四大关键数据，如图1-9所示。
图1-9 店铺首页数据
店铺首页的访客大多是潜在的成交客户，他们希望在首页快速找到自己想要的商品。所以，商家在设计店铺首页时，一定要做好商品的导航设置和分类设置，以便访客快速找到自己需要的商品。例如，某家经营手机配件的店铺首页，其商品导航设置如图1-10所示。
图1-10 某家经营手机配件的店铺首页的商品导航设置
店铺首页点击率是与成交转化相关的一个关键性指标。客户对店铺首页的商品感兴趣，就可能会点击查看，甚至下单购买；但如果客户在店铺首页中长时间没有找到自己心仪的商品，则可能会选择离开店铺。因此，店铺首页中商品的排版和布局非常重要，商家应该按照客户的点击率情况来设置商品的位置，将点击率更高的商品放置在更靠前的位置。例如，某箱包店铺将人气爆款商品放在店铺首页的核心位置进行展示，如图1-11所示。
图1-11 箱包店铺首页展示的人气爆款商品
客户在店铺首页停留的时间越长，表示客户对商品越感兴趣，成交转化的可能性越大。如果客户在店铺首页停留的时间过短，说明店铺首页可能在排版设计或者商品布局等方面存在问题，商家需要对其进行优化。
店铺首页跳失率也是一个衡量店铺运营状况的重要指标。如果店铺首页跳失率过高，说明店铺的潜在客户正在大量流失。所以，商家要时刻关注并最大限度地降低店铺首页的跳失率。
店铺首页数据分析的重点是深入探究访客行为，精准捕捉这部分潜在客户，并有效引导其转化为忠实客户，以实现店铺的高效运营和效益最大化。
店铺整体数据分析是从店铺整体运营的角度出发进行分析，帮助商家发现并解决店铺运营过程中存在的各种问题，以实现店铺的良好运营和持续发展。
店铺运营过程中会涉及多个数据指标，商家需要有针对性地选择数据指标进行分析。一般而言，店铺整体数据主要分为3类，即流量数据、订单数据和转化数据，如图1-12所示。通过对这些核心数据的精准分析，商家可以更好地了解市场趋势、客户需求以及竞争状况，从而调整并优化营销策略、商品展示和客户服务等方面，提升店铺的整体运营效果。
图1-12 店铺整体数据
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| 在电商数据分析的实际工作中，商家根据业务的要求可能需要同时对多个数据指标进行分析。另外，在某项具体的业务中，虽然业务涉及的指标有很多，但我们只分析对此业务影响较大的指标，不分析对此业务影响较小或者没有影响的指标。 |
通常情况下，大中型电商企业都设置有数据分析师岗位，即使很多小型的电商企业没有专门的数据分析人员，它们的运营人员也需要有一定的数据分析能力。由此可见，数据分析对电商企业的经营发展是非常重要的。那么电商数据分析人员（通常也称为电商数据分析师）的岗位职责是什么？电商数据分析师应具备哪些基本技能？
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| 电商数据分析师是指在电商行业中搜集、整理、分析店铺运营相关数据，并根据这些数据进行研究和评估的专业人员。 |
在实际工作中，电商数据分析师的主要岗位职责如下。
• 对店铺的日常运营与推广情况进行数据监测与分析，撰写日常数据分析报告。
• 对店铺经营发展情况进行监测与分析，撰写建议性策略报告。
• 对店铺商品的定价、销量、利润，以及客户行为等数据进行分析，与团队协作，推动精细化运营。
• 负责监测店铺业务的核心指标，并对异常情况进行全面分析和问题定位。
• 为企业的运营决策、商品优化、活动投放与推广策略提供依据和意见。
一名合格的电商数据分析师除了具备责任心和积极性之外，还应当具备以下基本技能。
• 熟练掌握电商数据分析的流程、思维和方法。
• 熟悉电商业务，具有较强的数据洞察力和结构化思维能力，对数据具有很强的敏感性，并能准确挖掘商品的卖点。
• 精通数据采集、数据分析、可视化展示工具的应用。
• 具有数据沟通能力、业务推动能力、项目工作能力及团队协作能力等。
作为新时代的电商领域从业者，我们应当积极提升自我职业规划的意识与能力，确保在社会实践与职业生涯中，能够树立起正确且坚定的职业观与价值观，明确个人职业目标和长期发展计划。在自主选择职业道路或创业探索的征途中，我们应当将个人理想的实现与国家的繁荣发展紧密相连，力求在个人价值的追求中，实现与社会价值的和谐统一。这样，我们不仅能促进个人的成长与成功，更能为社会的进步贡献自己的力量。
1．简述电商数据分析的基本流程。
2．简述数据分析在电商领域的应用场景。
3．在淘宝网店中查看任意一款毛绒玩具的收藏和加购数据。
