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数据分析的工具,电商做数据分析常用的工具有哪些?

数据分析的工具,电商做数据分析常用的工具有哪些?

与十年前不同,今天让数据分析师感到困惑的可能不是数据很少,而是数据很多;今天,不是他们不知道玩好数据的重要性,而是他们不知道玩错数据的危险,也就是所谓的甜蜜烦恼。一个数据分析师,如果他能够理解当前数据的核心问题,并且能够清晰地解决它,他就可以不断改进。

这次我要告诉你的是一个无限循环(Feedback Loop),由感觉、思维、行动和意识四部分组成,它们相互促进。

听起来有点神秘,但结合例子可能会很有趣。

一、服从

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“感觉”是对周围世界的感觉

目前,作为一家电子商务公司,感受公司经营状况的方式越来越依赖于数据。然而,如今,很少有电商公司可以肯定地说他们有比较完整的数据来掌握公司的状况。有两个原因:

第一个是“阻塞”。很多电商公司开始收集数据的时候,发现数据分布在不同的地方。举个简单的例子,有些平台不知道投诉的数量到底有多少,因为投诉渠道包括电话、邮件、微博等,没有统一口径,也没有收集整理。操作人员的手无法及时到达管理人员手中。如果一个公司的数据只能被少数人看到,不能及时上传和发布,可想而知数据的驱动力是多么的少。相信在电商中,被封杀的情况非常普遍。如果团队允许的话,当然是必须要整理出来的,否则就像是闭着眼睛打架一样。

二是“散”。电商企业缺乏数据运营经验。他们只知道自己需要什么数据,却不知道自己需要什么样的数据,或者没有数据却无法启动。就在几个周末前,一家电子商务公司向我介绍了他公司数据运营的现状。他是一个传统企业,收集了很多“零散”的数据。我不知道该怎么办。我给的建议是,在一堆零散的数据中数据分析的工具,电商做数据分析常用的工具有哪些?,从自己擅长的领域切入。例如,传统品牌电商对供应链数据非常熟悉,因此可以从最熟悉的供应链数据中与其他数据进行交互。例如数据分析的工具,一个产品已经卖出了 10,000 个订单,但是你有没有想过收集关于有多少人看过但没有购买的数据?将交易数据与前端浏览数据联系起来可以揭示更多新问题。

二、想想

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“想”是对事物的认识和识别

数据害死人,这是一些电商的看法。最直接的原因是,虽然他们的数据是正确的,但客观数据受到的影响太大,导致实际数据的失灵,反而将电商引向了错误的方向。比如数据中的噪音没有去除,来源有误,或者主观数据不客观,比如产品经理正在高额开发新产品,产品经理会不断的说服自己,试图在数据中找到一些你认为有价值的用户,最终越来越偏离客观现实。当分析师遇到“主观”问题时,误判在所难免。

一旦理解了这一点,你也可以理解为什么相同的数据在不同的人眼中呈现出完全不同的图像。因此,在查看数据时,需要从多个角色进行思考。“问题:

大家谈的数据并不是一个统一的标准。就转化率而言,每个部分的分子和分母是不同的。营销部讲一个渠道的转化率,网站运营讲一个页面的转化率。的转化率是多少,自然是遥遥无期的话题。而且,数据人员和管理人员对数据口径的定义完全不同。管理人员得到的数据与他的初衷相去甚远,但他用这些数据来做决策。你可以想象它的效果。可以看出,如果一个公司的数据标准是模棱两可的,那么实施数据操作的难度可想而知,说不定还会被数据搞糊涂。

三、线

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“兴”,即对事物的深入思考和分析

前面的例子比较容易理解。这就像在海上航行。如果海图信息不准确或者方向不清楚,自然很难到达目的地。但在数据分析中,经常出现的问题是“涩”:方向清晰,图表准确,但在具体导航过程中却表现不佳。由于对业务缺乏深入的了解,在分析中出现了混乱和混乱。数据使用不当,最终管理者无法依靠数据分析做出决策。

举一个实践中经常遇到的例子:重复购买率下降了。如上所述,数据分析师脑海中的第一个问题是:重复购买率的定义是什么,分母是什么,分子是什么,重复购买率的定义是什么时间维度。但是这样读下去,仍然可能会出现错误,因为没有考虑到业务中的复杂因素。例如,某客户在同一天同时下两单,算作重复购买,还是算作一个订单?最近新客户的数量是不是增加了很多?新渠道的百分比是否发生了变化?最近很久没有促销活动了吗?你有没有调整页面布局?

因此,在实际操作中,需要将多个影响指标纳入坐标系,并建立数据的相关性,以免一味担心重复购买率的下降。在“做”的阶段,一定要懂业务,否则之前的所有努力都将付诸东流。

四、知识

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“知识”是对事物的根本归纳,是对事物知识的沉淀

感觉、思考、行动和认识的最后一个环节是知识。这里涉及到数据分析的一大难题:“遗留”,分析的结果和方法如何不能及时总结和沉淀,电商只能跟着分析。与教师一起不断追求和探索新的分析视角,可能对实际的运营决策无益。就今天的趋势而言,分析师的资源越来越宝贵。电商企业需要思考合适的机制和工具数据分析的工具,积累成功分析的结果和经验,应用到企业的日常管理中,及时将知识转化为“金钱”。

从数据中积累和沉淀知识,最好是建立一个系统。可能很多电商觉得搭建一个系统很麻烦,但其实操作起来并不繁琐,只是搭建思路很难想清楚。三个月的时间,十几个人就可以把公司运营的核心数据放到系统里,把数据分析的概念放到系统里,让公司里的每个人都能理解和使用。这其中有三个重点:一是做好数据安全,让不同岗位的人看到不同的数据;二是明确不同部门的数据标准。例如,营销部门的转化率是指下单的客户数量。财务部转化率是指下单成功客户数除以总来电客户数;三是让不同部门的数据关联起来(如果电商公司有团队可以做到的话),可以将数据使用分散到数据部门之外。

这只是小麦的一点经验。从感受、思考、做、知道四个部分组成的圈子,帮助我梳理出数据分析中的四个环节,而数据分析往往需要反复运行数据,每次反复使用,我得到获得更多。要想深入谈,就得分开谈。在这个过程中,小麦也在摸索中。欢迎大家分享自己的方法和想法。

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