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不晓得大家发现了吗，往年的双十一过的非常平静，不复来日的辉煌。身边的搭档探讨双十一就更少了，今年双十一大家见面都会互相问一句：往年剁手买啥了？然而不晓得从何时开始，大家都如同忘了有双 11 这回事，日子该怎么过还是怎么过。尽管双 11 的热度曾经缓缓降下来了，然而往年天猫与京东都别离获得了 5403 亿与 3491 亿的成交额，还是一个不错的数字。
然而绝对于直播电商行业来说，往年的双十一却是赚的十分多，几乎是吸足了众人眼球。在往年双十一的首轮预售当日里，直播带货界的一哥一姐李佳琦、薇娅就别离创下了 106.5 亿元与 82.5 亿元的成交金额，让整个电商界不禁惊呼这两人联手“杀死”了双 11。在短短 4、5 年间里，直播电商曾经倒退成为了最具代表性的新型电商模式。
相比于直播电商行业的崛起，传统电商行业就显得落魄了，很多淘系、京系的小卖家连连叫苦：往年的双 11 几乎是颗粒无收，好不容易压低价格报了流动，后果卖出的销量惨不忍睹，老本都收不回来。毕竟传统电商辉煌了这么多年，也是时候推出新的货色，这个势头是不可逆的。
现在的电商时代，传统电商应该如何破局？我的倡议有两点，第一点是能够思考转型，从传统电商的过渡到直播电商、新媒体电商等畛域，为本人发明更大的倒退空间。第二点是以顾客服务为出发点，专一用户经营，如果要做到这个，除了要进步经营程度，还要懂得肯定的分析方法，上面给大家列举一些电商畛域常见的数据分析办法。
客户画像数据分析
对于电商企业来说，客户的数据都是值得去钻研剖析，一个好的客户画像能够让咱们更清晰地晓得咱们的客户都有什么特色，进而制订出最佳的营销计划。针对客户数据进行剖析的办法有很多，小编给大家举荐的客户剖析组合拳是：RFM 剖析 + 用户生命周期剖析 + 用户活跃度剖析。这几个分析方法都能够从深处洞察用户行为，大大晋升客户的转化率和反复购买率，防止客户散失。
RFM 客户价值数据分析：
用户生命周期数据分析：
用户活跃度数据分析：
产品数据分析
大部分的电商管理人员在对产品数据进行剖析的时候，用到的分析方法十分繁多，对产品的划分永远都是两种：销量好的与销量不好的。这样的分析方法往往比拟全面，而且疏忽了产品与产品之间的分割，对产品销量的晋升没有什么大的帮忙。小编在这里给各位电商管理人员举荐一个产品剖析的组合拳：波士顿矩阵剖析 + 购物篮剖析 + ABC 剖析，这几个分析方法十分经典，置信很多人都据说过，把这套分析方法使用之后，你会发现，产品的销量一下子就上来了，是不是很神奇？
波士顿矩阵数据分析：
购物篮数据分析：
ABC 数据分析：
留存数据分析
很多企业的管理者都在吐槽，想留住客户怎么就这么难，昨天来了 10 集体，明天一下子就走了 9 个，是不是咱们的店铺有什么问题？说实话，留存问题始终以来是企业管理者的一块心病，有可能是产品问题，有可能是页面的吸引力问题，要想进步用户的留存，必须做出全方面的剖析。上面给各位电商从业者举荐一个留存数据分析的组合拳：同期群 cohort 剖析 + 同期群 cohort 支出剖析 + 复购率回购率剖析。这套数据分析模型能够帮你无效监测客户的散失数据，找出精准的问题所在，进而隔靴搔痒。
同期群 cohort 数据分析：
同期群 cohort 支出数据分析：
复购率回购率数据分析：
数据分析工具的抉择
须要做出数据分析模型，咱们有很多的数据分析工具抉择，例如 python、powerbi 这些都能够，然而最适宜数据小白的工具还是智剖析，上面以智剖析为案例给大家介绍一下，如果做电商数据的可视化剖析须要怎么做，次要分成三个步骤：
上传数据
点击数据连贯里的 Excel 文件数据源，把 Excel 数据上传到智剖析里：
数据建模
点击数据筹备里的数据模型，找到上传的 Excel 文件，把该文件放弃为数据模型的格局：
数据可视化
点击剖析展示里自助仪表盘，找到刚刚保留好的数据模型，通过鼠标拖拽的形式，便能制作出栩栩如生的动静可视化报表了：
在现在电商时代曾经过了躺着就能赚钱的时候了，在电商市场三分天下的格局，中小电商在传统经营畛域须要做到更精细化的经营，对用户画像更理解，对规定把握更纯熟能力在泛滥竞品中差异化怀才不遇，而对经营数据进行数据分析是可能理解用户需要和经营状况的重要伎俩。
