大家好，我是少东，目前在京东做数据产品经理，之前在余额宝做过很长一段时间的数据分析师。

本次分享主要分为三部分；第一部分是电商数据分析的基础介绍；第二部分是详细介绍常用的电商数据分析方法；第三部分是通过具体案例做实践层面的介绍。

一、电商数据分析的基础介绍

数据分析落地步骤主要有三个：

第一是描述现状，通过可视化的指标呈现，深入阐述生意现状是好是坏，好或不好体现在哪？

第二是分析背后原因，比如生意发展不是特别好的原因或发展比较好的原因，只有知道背后存在的原因，才能更好改善业务，实现业务的增长；

第三是对业务发展提出建议，作为分析人员或业务人员做数据分析的最终落脚点一定是提出专业的意见和建议。

描述现状是做数据分析的第一步，也是比较消耗精力的一步，需用到很多工具，比如常用的数据提取、数据分析工具：SQL、数据库、Excel等。作为专业数据分析师必须熟练掌握这些工具，作为业务同学可以着重掌握Excel，掌握后也可以足够应对数据的处理加工，所以描述现状的第一步是获取数据，做数据处理、加工、清洗等。

做完数据处理、加工、清洗后，第二步是确定指标体系，如果生意现状用生意发展比较好来描述显然不是很数学化或统计化，所以可以用成交额或下单金额等来描述生意发展好，不同口径的指标描述也完全不一样，所以在描述现状里非常重要的一步就是梳理用怎样的指标体系去描述现状。

搭建合理的指标体系有以下步骤：

第一步是确定北极星指标，北极星指标是指业务发展的最核心指标，如GMV是电商业务的核心指标；用户在APP的停留时长是抖音平台的核心指标等，不同业务的北极星指标也不一样，但北极星指标通常只有一个，平台需要把所有精力都聚焦在北极星指标的发展上；

第二步是确定子指标，当确定北极星指标后，需要对其进行拆解，比如把 GMV 拆解成新客GMV 加老客GMV或者把GMV 拆解为成交用户数乘以客单价，具体怎么拆解要根据具体业务进行;

第三步是把子指标拆分为过程指标，比如新客GMV可以基于不同渠道来源拆分为广告、网站等。 通过以上三个步骤，将北极星指标层层往下拆解成多指标体系，有比较完备、科学的指标体系才可以更好描述生意发展的现状。

描述现状里另一个重要环节是数据可视化，数据通过图表的形式表达会更加直观、清晰，而不同情景下使用的图表也不一样，比如做总体比例拆分的描述时用表图；分析随着时间变化的内容时用趋势图；做对比时用条形图、柱状图等，不同场景具体用哪个图表才能更科学、准确描述可以参考上图。

数据通过提取、清洗、指标体系，再通过可视化方法的几个维度后，就可以把生意现状较清晰描述出来，描述出来后就需要分析数据好或不好的原因，这对分析人员的逻辑性与业务理解要求比较高，如果对业务理解不深入，分析的思路可能会有偏差，分析出来的结果也不受认可。

分析背后原因主要分三个方面：

第一个是对所在行业、公司业务有较深入的理解与沉淀，这是最基础的；

第二个是套用行业比较成熟、典型的分析模型，比如RFM、留存分析等；

第三个是需要了解数据背后反映的问题、代表的真实含义以及数据的生产过程，比如指标如何从买点流转到数据库？在途中做了怎样的加工等，这个要求也比较高，但如果有能力要尽可能达到要求，因为对指标的口径定义流转不清晰很有可能在分析时会走弯路。

如果以上三个方面做得好，分析原因环节就可以做好。