电商数据分析工作日常

大多数人可能觉得电商数据分析应该是在阿里、淘宝这样的大企业工作，但实际上对于电商数据分析最多的是一些中小卖家e，通过阿里或者京东的数据后台，进行数据的解读，以指导业务进展。

数据来源，对于阿里来说就是生意参谋这样的数据后台。

我们先来了解一下常见的电商数据分析的岗位职责和认知要求。

岗位职责：

1、结合业务需求，利用主流数据工具，在电商数据后台挖掘有效数据、对数据进行收集、加

工、对运营提供支持。

2、优化现有数据统计模型，优化报表设计、支持个部门的数据统计和分析需求。

3、工作内容：数据开发、消费者分析、竞品分析、市场分析、营销效果分析。

任职需求：

1、了解数据后台运行规则，有平台使用经验。

2、本科以上学历，计算机、数学、经济学、市场营销等相关专业。

3、对数据敏感、逻辑分析能力强，通过爬虫、具备良好的数据总结于数据报告呈现能力。

4、熟练使用SPSS、R、SAS等任一分析工具。

5、有较强的沟通能力、抗压能力、主动性及团队合作精神。

数据分析的日常工作

1、日报、周报，数据指标的确立、监测模板的确定。对于数据指标掌握这些基本就够用了。

2、数据整理

数据来源，主要是一些数据后台，而这些数据后台的数据一般是有时效性的，基本是半年左右，对于一些比较讲究的老板，他是希望对这部分数据进行一个本地化的存储，以备进行后续的数据分析。

3、活动分析

对于一些日常的促销活动，比如双十一、六一八、进行活动的分析及总结。

4、运营诊断：

对于销售额下降，做出原因分析，并给出改进建议。

数据分析课程python/Pandas/Numpy/Matplotlib项目实战淘宝¥19.80去购买​

一般来说周一，需要对数据进行一个规整，在后台把数据提取出来，对数据做一个比较，该做的图做好，准备给老板汇报。对于一些数据的变动原因进行解读，尽量找出原因来。

一般可使用杜邦分析法：以销售额为起始点，逐级拆解。

商品的一个归类

A级商品

高库存且高转化率，即畅销、有有较多的库存保证，所以访客数不能太低。

B级商品

转化率中等，且经过流量的测试商品，对于用户有一定的吸引力。

C级商品

转化率低，处于店铺底端，属于快要放弃的商品，高库存可改变销售策略。

用户的分析

活跃用户

最近30天有消费的用户

沉睡客户

最近60页面没有消费记录的客户，对于这部分用户以唤醒为主，常见策略使用优惠券。

预流失用户

最近90天无消费记录，除了告知促销信息外，还需要高额优惠券和精心准备的文案。

物流地图

主要是看一下用户的集中地，对于物流的选择提供一个参考，以求降低物流成本。