其实电商是最需要数据分析的一种行业，也是可供分析的数据最充分的行业之一。因为电商整体的销售流程都是通过互联网形成的，每一步操作都可以生成数据流，保存在数据库中。因此，电商数据库中的数据是非常丰富的，能够深挖的内容也就很多了。现在网络上针对电商的数据分析内容基本都有总结，已经形成了一套比较系统化的指标分析。这里结合晚上的一些资料和自己利用DataFocus制作的案例给做个简单的讲解，欢迎大家指点补充~~~
1、网站流量分析
既然是电商平台，就需要灵活运用平台的流量数据。通过对进入网站的访客进行跟踪，找到其行为规律，比如通过每日的访问量数据实时监控网站的流量情况；再比如利用销售转化漏斗分析，找出平台各操作步骤之间的转化率，便于及时发现转化异常情况。
2、用户画像分析
针对客户的分析也是非常有价值的。为客户添加“标签”、分析其行为偏好都可以帮助网站精准营销，推荐最适当的页面给最合适的客户。比如利用RFM模型区分客户的生命周期；再比如借助用户画像，将客户分成新用户、老用户、潜在用户、流失用户等等，进行不同的营销策略制定。
3、商品分析
平台做的所有分析归根结底还是需要该平台具有明确的竞争力，必须在市场上具有一定的竞争优势。因此需要通过商品分析对平台主营的商品种类进行充分了解，哪些产品卖得好，哪些产品库存多，哪些产品可以进行捆绑销售等等；同样可以借助AB测试对平台的推广页面进行筛选。
4、竞品分析
除了熟知自身产品的优势，还需要对同类竞争者的进行竞品分析。所谓“知己知彼，百战不殆”，比如电商平台最主要的竞争优势就是商品的价格，因此针对其他电商平台的商品比价是非常有必要的。
5、总体运营分析
最后需要对整个电商市场有明确的认知，不能闭门造车，同时需要对平台的运营现状进行把控，了解平台盈亏现状。
这家伙很懒，还没有设置简介
