数据分析之电商数据分析

1）电商行业指标体系图

2）分发效率

其中，引流量对整个APP整体的分析，漏斗是对核心路径的分析，用户是对产品的当前痛点进行分析。
1.分发效率评估，除了要关注日活、留存、渗透率这些常规指标外，更重要的是要知道一些能够反映产品问题的指标。
CTR：点击UV/曝光UV、反映用户点击欲望的指标，这些指标非常重要，只有点击才能产生交易，如果这些指标数据较小，首页问题较大。
人均访问(点击)页面数：总访问页面数(PV)/总访问UV，只有多访问页面，才可能产生交易。

围绕这两个指标，按照维度拆解方法，可以发现更多的问题。比如CTR突然降低，那么是所有坑位的CTR均低，还是个别引起的。

基于日活、留存、分发效率、渗透，基本上就能对APP的整体数据有个大概的了解，作为数据分析师，除了要把自己负责的产品做好之外，更加注重的是不要设定边界，主动去了解整体。
在一个大型的活动中，如618，需要找到负责的产品和大盘之间的关系：
1）该产品是否的确很好地带来了大盘流量的提升；
2）该产品是否只是在抢大盘的流量：如大盘的CTR下降，该产品的CTR提升
3）该产品部分抢大盘的流量，部分提升，就要确定转化度到底是多少？
关键点：找到业务功能与产品核心指标的关联性，量化、量化、量化

3）转化漏斗

用户从浏览到下单，需要经过一下几个步骤：
1）点击商品推荐页，进入商品列表页；
2)点击商品列表页，进入商品详情页；
3)点击下单，进入购物车页；
4)点击支付，支付成功。

以上每个步骤之间都有一个转化率，可能是1-2:50%，2-3:20%，3-4:5%，有了这几个数据，运营就有目标了，如何更好地优化页面，使每一步的转化率都高那么一点，那么公司就能转更多的钱。其次，通过监控转化率也能及时发现业务异常。

小结

电商的大部分数据分析都会跟漏斗有关，除了经验之外，更加关注的是对产品本身的多体验，以及对竞品的学习，保持好奇心和敬畏心。

电商平台涉及面较广，只是针对其中很小部分做了一些总结，后续应该会有更新。