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竞争日益激烈、利润微薄的电商行业，数据化运营注定作为最后的利器。怎样利用店铺数据分析定位店铺运营问题？怎样利用数据结果来驱动运营、提高GMV呢？
店铺数据分析的通常流程，能够从“数据类型——数据采集——数据清洗——数据分析与可视化——数据助力决策”几个方面进行。其中，数据分析指的是经过数据挖掘、数据模型等方式，深入分析业务数据；数据可视化是供给数据分析报告，定位问题，加强洞察出处理方法的效率。
1、数据类型
做为数据化运营的原材料，数据必然是不可或缺的，数据能够分为后台数据和前台数据两大类。后台数据，顾名思义便是运营者能够直接从店铺后台下载得到的数据，其中最重要的是店铺订单数据。前台数据，即在平台前台网站中能够查看、抓取、分析的一系列数据源。
后台数据能够帮忙运营者更好地理解自己，那样前台数据就能够帮忙运营者更好地理解竞争对手。
2、数据采集
数据需要经过数据采集的方式得到。采集办法共分为三类：人工采集、报表采集、自动化抓取采集。运营者能够按照自己的需要灵活运用以上三种方式。体量尤其大的卖家能够尝试组建自己的数据化IT团队，自主开发采集程序。而体量中小的卖家，挑选适合自己的数据工具（如九数云）则性价比更高。
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3、店铺经营数据分析
有过数据分析工作经历的运营者都晓得，采集到的第1手数据通常都是没法直接进行分析的，此时候就需要对数据进行“清洗”。如图，是咱们采集到的跨境店铺的时间数据列，没法直接分析，能够进行清洗，一步将其转换成标准的、可供进一步分析的时间格式“2023-01-13 21:44:15”：
当运营者完成数据的采集和清洗工作后，就需要对数据进行分析和处理。数据分析通常分为两类：数值分析和可视化分析。
数值分析是把营销、宣传、库存的关键指标计算出来。最平常的计算方式是“数据汇总”、“归类计算”、“求和”、“求平均”、“权重赋值”等。店铺运营者进行店铺数据分析的时候，能够梳理下自己关注的关键指标。
可视化分析：在计算好需要的数据指标后，添加“图表”就可制作数据可视化图表，方便咱们查看数据。多张图表还能够自由组合成“数据仪表板”或“数据大屏”。
一张简洁直观的数据仪表板，能够同期兼顾数据洞察的直观性和整体呈现的美观性，帮忙咱们更好地利用店铺数据。
4、数据决策
在完成数据采集、清洗和分析工作后，就能够结合详细的可视化表格和图表进行决策和详细的店铺的运营优化动作了。
如，当订单转化率少于20%时，就能够即时提醒对应的负责人，该商品需要优化了。
当营销额小于必定值时，去查看小于营销额平均值的店铺有那些。
九数云的【自动化】功能，能够帮忙店铺运营者进行数据预警与信息的自动通告。能够给每张数据表设置自动监控与预警通告、能够选取「数据更新时」或「按时」触发预警、能够按照自己的需要设置「短信通告」或「系统通告」方式。
以上便是店铺数据分析的一个基本思路和分析流程，期盼对你有帮忙！
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发表于 2024-8-31 23:10:21
楼主