以电商平台为例，要做好数据分析，最关键的是要从基础数据着手。电商需要的数据复杂，数据来源渠道也多样化，当然数据质量也是有好有坏的。要做好数据分析，首先对基础数据进行加工和处理。
有了基础数据后，即可根据个人的分析需求选定分析的维度，同一批数据不同人看的视角不同，得到的结论也不同。
数据分析中常用的基础数据主要包括：
（1）营销数据
包括营销费用、覆盖用户数、达到用户数、打开或点击用户数。
（2）流量数据
包括浏览量、访客数、登陆时间、在线时长等基础数据。
（3）用户数据
包括用户的姓名、出生日期、真实性别、网络性别、地址、手机号、微博号、微信号等基础数据。
（4）交易及服务数据
包括交易金额、交易数量、交易人数、交易商品、交易场所、交易时间。供应链服务等数据。
（5）行业数据
淘宝的数据魔方提供行业品牌的关键字搜索、店铺排名、销售、会员等数据查询。
对于促销活动来说，除了活动期间的业绩提升和销售目标达成外，更重要是评估促销活动结束之后的效果，在活动结束后，销售是否能够比活动举办前更上一个台阶。
所以，在对基础数据进行分析处理的前提下，需要重点对营销活动前中后期的数据进行对比分析，比如销售情况、各用户等级贡献力、热销产品、访问情况、财务指标，看销售结构是否有所变化。
如何分析活动的整体销售情况是做好活动运营复盘的关键。建议可以通过可视化形式对整体运营销售情况进行分析。
· 可视化形式：仪表盘、指标卡
· 重点关注指标：销售完成度、销售业绩、数量、订单量、客单价、整体UV、新客UV、下单转化率、售后率。
销售情况指标卡是一种用于展示和监控销售业绩的关键工具，它通过可视化的方式呈现重要的销售数据，帮助企业及时了解销售团队的表现，并做出相应的调整。销售情况指标卡通常包括以下内容：
销售额：这是最基本的销售指标，反映了企业在一定时间段内的销售总额。
订单量：表示在特定时间内完成的订单数量，是衡量销售活动活跃度的重要指标。
客单价：即每个客户的平均消费金额，可以用来衡量产品的平均价值。
连带率：指在一次购买中顾客购买多个产品的比例，反映了产品的吸引力和关联销售的效果。
这些指标可以通过多种方式展示，如指标卡、仪表盘等，以便管理者能够直观地看到关键数据并进行分析和决策。
此外，一些工具如Tableau、Power BI等也被广泛用于制作这些指标卡，以实现数据的可视化和实时监控。
大数据分析在优化电商平台广告投放中起到了重要作用。通过对广告点击率、转化率等维度的分析，可以为电商平台提供有针对性的广告投放策略。此外，通过对竞品广告投放数据的分析，也能为电商平台提供有价值的参考信息。
在具体的广告效果评估方法上，滞后主成分回归模型被广泛应用于电商平台广告效果的评价中。该模型通过细分广告投放相关变量，并结合负二项分布和主成分回归，能够真实地模拟广告效应，并反映出不同维度广告投放对销售额的贡献。
例如，在天猫平台口香糖广告的实证研究中，直通车类长尾词和竞争产品关键词的投放比例被建议提高，而钻展类魔镜则需要减少广告投入。
ROI（投资回报率）是衡量广告效果的一个重要指标，其计算公式为ROI = (收入 - 成本) / 成本 × 100%。通过计算ROI，广告主可以评估广告投放的成本效益，并据此调整广告策略以优化效果。
运营的方法千千万，但底层逻辑其实大同小异。无论是商家还是运营、产品人，要想真正找准产品或运营困境，建议首先一定要重视做好数据分析。
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