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做电商不依靠数据分析，谈什么运营
更新时间：2025-5-14 23:57:04 作者：爱短链
从事互联网工作的人都知道，日常工作中做得最多的是数据分析，而在互联网工作中做得最多的人应该是从事电子商务运营的人。
那么，为什么要进行数据分析呢？有三个目的： 1.找到操作周期的规律 了解历史是为了更好地预测未来。
2.找出每个分类的特征 了解特征，我们可以总结一些分类相同的事务，也可能有这个特征； 发现异常，极值 了解异常和极值，可以深入分析，找出避免的原因，或者采取措施发扬极值。
虽然数据分析看似很简单，但很多电商运营商却难以忍受，不知道如何分析。
这样的电商运营商不能算是合格的电商运营商。
那么应该如何分析数据呢？ 首先，让我们了解电子商务运营的五个关键指标： 1.活跃用户数量是基本指标 DAU(日活跃用户)，WAU和 MAU(月活跃用户)三个层次； 2.转型是一个非常重要的指标。
电子商务运营需要关注主路径、次路径甚至每个类别 / SKU 的转化率； 3.留存应从次日留存率、3等不同时间周期进行研究 日、7 日、30 日留存； 4.回购要从 3 从个角度看，回购用户数量、回购率、回购金额比； 5、GMV 这是最重要的指标，我们的操作最终是围绕这一点进行的。
GMV = UV *转化率*客单价。
具体分析方法说明： 第一种方法：对比 对比通常被称为比较，单独看一个数据不会有感觉，必须与另一个数据进行比较才能有感觉。
这是最基本和最重要的想法。
它在现实中得到了广泛的应用，如选择和测量资金、监控商店数据等。
这些过程正在进行比较。
分析师获取数据后，如果数据是独立的，无法比较，则无法判断，这意味着无法从数据中读取有用的信息。
第二种方法：拆分 分析这个词从字面上理解，即拆分和分析。
因此，可以看出，拆分在数据分析中的重要性。
拆分一词在派代上随处可见。
许多作者会使用这样的语气：拆分后，我们会清楚……。
让我们回到上面的第一个思维比较，当一个维度可以比较时，我们选择比较。
当比较后发现问题需要找出原因时？或者根本没有比较。
此时，拆分将闪耀。
拆分后的结果会比拆分前清晰得多，便于分析和寻找细节。
可见，拆分是分析师必备的思维之一。
第三种方法：降维 有没有面对大量数据但无助的经验？当数据维度过多时，我们不能分析每个维度。
有一些相关指标可以从中筛选出代表性维度。
事实上，没有必要分析这么多维度。
我们知道交易用户/访客的数量。
=转换率，当这个维度存在时，我们可以通过其他两个维度进行计算和转换，我们可以降低维度。
交易用户数量、访客数量和转换率，只要三选两。
此外，交易用户数量*客单价=销售，这三个也可以三择二。
第四种方法：增维 增维和降维是对应的，有降就有增。
当我们目前的维度无法很好地解释我们的问题时，我们需要计算数据并增加另一个指标。
我们发现了一个搜索索引和一个婴儿数，一个代表需求，一个代表竞争。
许多人使用搜索索引/婴儿数=倍数，用倍数代表一个词的竞争力(仅供参考)。
这种做法是增加维度。
增加的维度称为辅助列。
在充分了解数据的意义后，为了方便我们进行分析，有目的地转换数据。
我们会发现，到目前为止，80%的客户不知道如何让这些数据在获得数据后发挥价值。
如果数据很有价值，那是因为我们可以通过分析数据得出公司运营中的问题，然后根据这些问题和企业的实际发展做出一些决策来解决这些问题。
因此，数据更多的是发现问题和商机。
若无法通过数据发现问题或商机，则这些数据是一堆数字，一文不值。
在这方面，数据图表大大提高了每个人分析数据的能力和效率。
通过图表，我们可以直观地找到增长或下降的趋势。
原因是什么？我们可以点击查看层层数据图表。
因此，数据图表化也是企业未来成长所必需的。
特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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那么，为什么要进行数据分析呢？有三个目的： 1.找到操作周期的规律 了解历史是为了更好地预测未来。
2.找出每个分类的特征 了解特征，我们可以总结一些分类相同的事务，也可能有这个特征； 发现异常，极值 了解异常和极值，可以深入分析，找出避免的原因，或者采取措施发扬极值。
虽然数据分析看似很简单，但很多电商运营商却难以忍受，不知道如何分析。
这样的电商运营商不能算是合格的电商运营商。
那么应该如何分析数据呢？ 首先，让我们了解电子商务运营的五个关键指标： 1.活跃用户数量是基本指标 DAU(日活跃用户)，WAU和 MAU(月活跃用户)三个层次； 2.转型是一个非常重要的指标。
电子商务运营需要关注主路径、次路径甚至每个类别 / SKU 的转化率； 3.留存应从次日留存率、3等不同时间周期进行研究 日、7 日、30 日留存； 4.回购要从 3 从个角度看，回购用户数量、回购率、回购金额比； 5、GMV 这是最重要的指标，我们的操作最终是围绕这一点进行的。
GMV = UV *转化率*客单价。
具体分析方法说明： 第一种方法：对比 对比通常被称为比较，单独看一个数据不会有感觉，必须与另一个数据进行比较才能有感觉。
这是最基本和最重要的想法。
它在现实中得到了广泛的应用，如选择和测量资金、监控商店数据等。
这些过程正在进行比较。
分析师获取数据后，如果数据是独立的，无法比较，则无法判断，这意味着无法从数据中读取有用的信息。
第二种方法：拆分 分析这个词从字面上理解，即拆分和分析。
因此，可以看出，拆分在数据分析中的重要性。
拆分一词在派代上随处可见。
许多作者会使用这样的语气：拆分后，我们会清楚……。
让我们回到上面的第一个思维比较，当一个维度可以比较时，我们选择比较。
当比较后发现问题需要找出原因时？或者根本没有比较。
此时，拆分将闪耀。
拆分后的结果会比拆分前清晰得多，便于分析和寻找细节。
可见，拆分是分析师必备的思维之一。
第三种方法：降维 有没有面对大量数据但无助的经验？当数据维度过多时，我们不能分析每个维度。
有一些相关指标可以从中筛选出代表性维度。
事实上，没有必要分析这么多维度。
我们知道交易用户/访客的数量。
=转换率，当这个维度存在时，我们可以通过其他两个维度进行计算和转换，我们可以降低维度。
交易用户数量、访客数量和转换率，只要三选两。
此外，交易用户数量*客单价=销售，这三个也可以三择二。
第四种方法：增维 增维和降维是对应的，有降就有增。
当我们目前的维度无法很好地解释我们的问题时，我们需要计算数据并增加另一个指标。
我们发现了一个搜索索引和一个婴儿数，一个代表需求，一个代表竞争。
许多人使用搜索索引/婴儿数=倍数，用倍数代表一个词的竞争力(仅供参考)。
这种做法是增加维度。
增加的维度称为辅助列。
在充分了解数据的意义后，为了方便我们进行分析，有目的地转换数据。
我们会发现，到目前为止，80%的客户不知道如何让这些数据在获得数据后发挥价值。
如果数据很有价值，那是因为我们可以通过分析数据得出公司运营中的问题，然后根据这些问题和企业的实际发展做出一些决策来解决这些问题。
因此，数据更多的是发现问题和商机。
若无法通过数据发现问题或商机，则这些数据是一堆数字，一文不值。
在这方面，数据图表大大提高了每个人分析数据的能力和效率。
通过图表，我们可以直观地找到增长或下降的趋势。
原因是什么？我们可以点击查看层层数据图表。
因此，数据图表化也是企业未来成长所必需的。
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