電商數(shù)據(jù)分析的全方位掃盲解讀（1）

時(shí)間：2023-03-15 19:50:01 | 來(lái)源：電子商務(wù)

時(shí)間：2023-03-15 19:50:01 來(lái)源：電子商務(wù)

最近很多人在聊電商分析，那就以數(shù)據(jù)分析掃盲貼的形式來(lái)聊聊，在電商互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作，數(shù)據(jù)如何來(lái)分析，分析的結(jié)論有什么作用，怎么處理。

在經(jīng)歷后面的幾年工作之后會(huì)發(fā)現(xiàn)，缺乏數(shù)據(jù)邏輯的人和不知道怎么分析數(shù)據(jù)或者說分析的云里霧里的人大有人在，每每與其討論都會(huì)特別痛苦，雞同鴨講。

如果有某位數(shù)據(jù)分析大神恰好看到本篇文章，似乎就能明白“相逢何必曾相識(shí)”這句話的趕腳。最痛苦的是，一旦有些人的世界觀和工作方式形成思維定式，很可能一輩子都改不了，這句話不是危言聳聽.

事先要和大家破除一個(gè)數(shù)據(jù)分析的魔咒，數(shù)據(jù)分析并不是要對(duì)閣下的Excel技能有太多的要求，會(huì)基本的操作即可，透視表，圖標(biāo)等基本操作即可。至于高端點(diǎn)的spss，Python，r語(yǔ)言等統(tǒng)計(jì)和處理編程軟件來(lái)說是進(jìn)階的水平。

因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)生活中，譬如邏輯清晰的代碼大神可能只會(huì)分析自身代碼邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)優(yōu)劣，可復(fù)制可拓展性等。但是對(duì)于數(shù)據(jù)分析而言則是與之完全不同的分析邏輯，數(shù)據(jù)看的是趨勢(shì)以及個(gè)案絕對(duì)值和比率等，查詢?cè)鲩L(zhǎng)或者回落的原因，并通過分析結(jié)論及時(shí)改進(jìn)運(yùn)營(yíng)或者產(chǎn)品策略等。

所以我們?cè)趯?shí)際工作中會(huì)發(fā)現(xiàn)，那些Excel玩的特別6的人不一定分析能力就強(qiáng)，那些懂得sql數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)分析師不一定就是你嘴巴里崇拜的分析大神。

要說電商數(shù)據(jù)分析基本上可以脫離統(tǒng)計(jì)學(xué)理論那些高深復(fù)雜的公式，回歸分析，方差分析，皮爾遜相關(guān)等，大可不必。簡(jiǎn)要的說，電商的數(shù)據(jù)分析理論是基于一個(gè)很簡(jiǎn)單的邏輯形成的，那就是增長(zhǎng)與負(fù)增長(zhǎng)。

說的挺玄乎對(duì)吧，其實(shí)告訴你的是，少報(bào)點(diǎn)那種收智商稅數(shù)據(jù)分析付費(fèi)課程，那些邏輯和理論其實(shí)你聽了也是云里霧里，有這時(shí)間還不如學(xué)學(xué)excel各種技巧和函數(shù)來(lái)的實(shí)在，要知道方法論不是別人教了你就會(huì)懂會(huì)用，需要在工作中的實(shí)際運(yùn)用才會(huì)體會(huì)其要領(lǐng)。學(xué)到的技術(shù)則不同，學(xué)到了就是自己的，現(xiàn)學(xué)現(xiàn)用，即便在實(shí)際工作中用不到忘記了也一樣能在短時(shí)間內(nèi)回想起來(lái)，這是常識(shí)。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析師從業(yè)崗位有兩種：第一種是大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)的，他們對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)的代碼和結(jié)構(gòu)要領(lǐng)特別懂，但是你如果真的讓其分析某些特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)問題，可能更多的僅僅停留在數(shù)據(jù)層面，通過環(huán)比同比漲跌等，告訴你趨勢(shì)怎么樣，結(jié)果怎么樣，而不會(huì)準(zhǔn)確告訴你相關(guān)與否。

并不是說數(shù)據(jù)不能說明問題，只是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，但是分析往往不能切中要里。這有可能會(huì)讓其變成一個(gè)純粹的人肉數(shù)據(jù)庫(kù)崗位，而不包括分析。（當(dāng)然我并不是一桿子打死計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)的數(shù)據(jù)分析師哦，只是從我從業(yè)以來(lái)遇到的一群人里總結(jié)出來(lái)的，個(gè)人觀點(diǎn)）。

第二種是excel玩的特別6的人，當(dāng)然也不排除和第一種都挺精通的人，數(shù)據(jù)圖標(biāo)函數(shù)公式玩的天花亂墜，覺得對(duì)方就是數(shù)據(jù)分析大神也是欠妥的，數(shù)據(jù)分析的技能固然重要，還是要看數(shù)據(jù)分析能否結(jié)合業(yè)務(wù)的實(shí)際需要。

如果不能結(jié)合業(yè)務(wù)，或者說本身對(duì)業(yè)務(wù)不敏感的，做出來(lái)的數(shù)據(jù)分析結(jié)論也是不那么差強(qiáng)人意的。

好了廢話說了這么多，以上這些只是讓大家能對(duì)數(shù)據(jù)分析師有一個(gè)明確的概念：并是不能掌握處理數(shù)據(jù)分析的軟件（excel或者SQL，乃至于Python等）就可以了，更重要的是需要具備與業(yè)務(wù)相結(jié)合的分析能力，給出合理的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

那么我們回歸主題，全方位解讀，哪些基本面是我們需要了解并掌握的呢，我在之前的一些數(shù)據(jù)分析的文章中有過一些介紹，大家可以前往查看，這里我不再介紹哪些數(shù)據(jù)分析的方法論，而是直接告訴大家，在電商中，不同的領(lǐng)域，不同的模塊該如何分析，以具體的例子告訴大家如何理解數(shù)據(jù)分析這個(gè)看似神神道道崗位或者技能的本來(lái)面目。

基本元素：流量，轉(zhuǎn)化，銷售，電商中的哪一項(xiàng)都離不開這三個(gè)指標(biāo)，如果是持續(xù)追蹤看走勢(shì)還可以加一個(gè)復(fù)購(gòu)指標(biāo)，我先用一張圖來(lái)梳理一下以流量來(lái)源的分析邏輯。

圖有點(diǎn)長(zhǎng)，但是意思很簡(jiǎn)單，我大概列舉了流量來(lái)源的一些渠道，以及流量的去向的相關(guān)信息，基本上就這些了，流量來(lái)源的一些專有名詞解釋我就不在贅述一遍了，有興趣可以看我的早期的運(yùn)營(yíng)類文章。

了解到了流量來(lái)源之后，我們可以建立起一套流程化的分析方法，就是流量漏斗分析方法。

上圖的這些層級(jí)關(guān)系可以反映出流量的來(lái)源到商品的詳情頁(yè)，甚至到訂單頁(yè)面的層級(jí)關(guān)系，其原理就像一個(gè)漏斗層層衰減，最終到達(dá)目標(biāo)頁(yè)面的流量占比就是我們所說的轉(zhuǎn)化。

ok，道理講清楚了，分析就顯得很順理成章了，我們?cè)诜治隽髁康馁|(zhì)量和數(shù)量時(shí)，在一段時(shí)間內(nèi)分析問題先拋開時(shí)間線不說，我們只看在這個(gè)時(shí)間段內(nèi)其來(lái)源渠道的占比，有多少通過漏斗下沉到了目標(biāo)頁(yè)。

分析這些目的是要看，為什么會(huì)這樣，這樣的流量配比或者轉(zhuǎn)化帶來(lái)的什么結(jié)果，下一步該怎么辦，是維持現(xiàn)狀還是改進(jìn)完善運(yùn)營(yíng)方案，這才是數(shù)據(jù)分析的完整邏輯鏈路以及反推鏈路，造成這個(gè)結(jié)果大概率是因?yàn)槭裁丛斐傻?，?shù)據(jù)表現(xiàn)是什么等。

初步的分析方法論其實(shí)很簡(jiǎn)單對(duì)不對(duì)，幾乎完全用不到你在學(xué)校里學(xué)的各種統(tǒng)計(jì)公式，方差分析，皮爾遜相關(guān)，回歸分析，顯著性檢驗(yàn)等等（當(dāng)然我大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)只考了個(gè)60的友情分，但是我也承認(rèn)現(xiàn)在他們依舊特別重要，大家可以在學(xué)學(xué)）。

好了今天就先到這吧，接下來(lái)我將會(huì)對(duì)電商的各個(gè)模塊坑位，外發(fā)渠道等的數(shù)據(jù)分析的實(shí)例進(jìn)行解讀，當(dāng)然不保證完全對(duì)，我只如實(shí)陳述我對(duì)這些領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析的看法和結(jié)論。

#專欄作家#

Guan Mr，電商無(wú)坑專欄作家。關(guān)注產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)邏輯，熱衷于內(nèi)容運(yùn)營(yíng)，推廣運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)等手段串聯(lián)各種基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)概念。希望可以幫助到每一個(gè)0-3歲的電商運(yùn)營(yíng)人