通常來講，無論是傳統電商還是興趣電商
在每一個活動后、每一場直播后，都要做數據分析
如果細心的小伙伴，你會發現
會做數據分析的大部分都是管理層
想要升職加薪，電商運營人必會：數據分析
總體來說，電商平臺數據分析可以從
運營、銷售、商品和用戶4個角度展開
運營模塊
從用戶消費流程來看
可以劃分為：引流—轉化—消費—留存
引流：通過分析PV、UV、訪問次數、平均訪問深度、跳出率
來衡量流量質量優劣
目的是保證流量的穩定性
嘗試提高流量
按照流量結構，還可以分為：
渠道結構、業務結構、地區結構
轉化：從引流到轉化，中間需要經歷
瀏覽頁面-注冊成為用戶-登錄-添加購物車-下單-付款
完成交易
每個環節中都會有用戶流失
提高各個環節的轉化率
是這部分工作的核心
留存：通過渠道/活動，把用戶吸引過來
但過段時間就會有用戶流失
當然也會有一部分用戶留下來
留下來的這部分用戶就叫做留存用戶
這里關注日活和留存率
復購：復購率可以分為用戶復購率和訂單復購率
流失：不再關注和活躍的用戶
更不會消費
銷售模塊
指標跟蹤
店鋪分析
銷售活動管理
商品模塊
采購管理
供應鏈環節管理
庫存管理
重要指標分析
異常商品分析
用戶模塊
重點指標分析
用戶價值分析
用戶畫像分析
具體的電商平臺數據分析需求：
業務常規需求、指標監控、數據呈現
要有主題、有針對性的挖掘分析
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