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日流水10W的电商卖家,靠的是这5大数据思维!

日期:2019/5/15 10:04:30

做电子商务,无论是京东,淘宝,拼了很多,还是收集,都是要处理数据的,有一个正确的数据思维是非常重要的!如果不懂数据分析,就很难操作存储!今天我们来谈谈数据分析!
10W电商卖家靠的就是这5大数据思维!

 

什么是数据分析?

顾名思义,将隐藏在大量看似混沌的数据中的信息进行集中、提取和提炼,找出被研究对象的内在规律。如下所示:

 

10W电商卖家靠的就是这5大数据思维!
 

做商店的数据分析有一套完整的思维模式。如果没有这样的思维,开店就像无头苍蝇,找不到任何线索和方法。那么数据分析的思维模式是什么呢?

五、数据分析思路

1. 比较:比较数据、销量、流量、时间、成本

通常被称为对比,看一个数据是不明智的,它必须与另一个数据进行比较才有感觉。例如,图A和图B如下:

2、拆分:拆分尺寸、流程、销售

让我们回到最初的想法[比较]。当一个维度可以比较时,我们选择比较。当你比较并找出问题时,你需要找出原因吗?或者根本没有可比性。就在这时,(斯普利特)出现了。让我们看看下面的场景。

例如:小梅的运营,在对比了店铺的数据后,发现今天的销售额只有昨天的50%,这个时候,我们怎么比较销售维度,是没有意义的。此时,需要分解sales维度并拆分指标。

Sales =售出的客户数量X客户价格

客户数量=访客数量X转化率

 

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分割后的结果比分割前更加清晰,便于分析和查找细节。由此可见,拆分是分析人员的基本思维之一。
 

10W电商卖家靠的就是这5大数据思维!
 
 

3.降维:具体点、主要点和公共点

有没有一种方法可以面对大量的维度数据,却只能是一种无助的体验?当数据维度太多时,我们无法分析每个维度。有一些相关的指标,可以用来筛选出有代表性的维度。下表:

 

10W电商卖家靠的就是这5大数据思维!
 

有这么多的维度,你不需要分析每一个。我们知道客户/访客的数量=转化率。当存在这样一个维度时,可以通过计算另外两个维度来进行变换,我们可以[降维]

客户的数量,访客的数量,以及转化率可以长至三到二。另外,交易用户数*客户单价=销售额,这三种也可以有三种选择。

4. 增加尺寸:上升,反向推,向后计算

维数的增加与维数的减少是对应的,必然会有下降数的增加。当当前维度不能很好地解释问题时,我们需要对数据进行操作并添加一个额外的指示器。请看下图。

 

10W电商卖家靠的就是这5大数据思维!
 

我们找到了一个搜索索引和一个婴儿号码。这两个指标代表需求,一个代表竞争。许多人使用搜索索引/婴儿数量=倍数,并使用倍数表示一个单词的竞争(仅供参考)。这种做法是为了增加维度。

5. 假设:过去,现在,未来

当我们对未来不确定的时候,或者当我们感到困惑的时候。我们可以应用假设,这是一个统计学术语,通常称为假设。当我们不知道结果,或者有几个选择时,我们就会提出假设,我们首先假设结果,然后使用相反的思维。
假设-在这个阶段被认为是“最接近的答案”的答案

1. 例子:假设“每个人都不想在雨天出去,所以餐厅应该是空的”

2. 如果餐厅里没有很多人,那么你的假设是正确的。

3.相反,可能有很多人,这个假设是错误的。

4. 或者可能出现“天气与餐馆拥挤无关”的情况