王sir，互联网运营11年经验，CDA数据分析师持证人，成功操盘过2个年营业额5000万元的电商店铺，曾做过2年竞价排名和搜索引擎优化。
数据分析在电商运营中是最为基础的技能，说得简单点，数据分析就是为了发现问题，并为解决问题提供数据参考。有经验的数据分析师都知道，尽信数据则不如无数据。数据就躺在哪里，关键在分析之前，你之前要有清晰的思维逻辑：你为什么要分析数据？你希望通过数据分析得到什么？
一般的分析数据逻辑如下：确定分析的目的—>收集数据—>整理数据—>分析数据—>得到一些分析的思路
今天结合实际电商操作案例，给大家讲清楚这3个实用数据分析方法：
1、漏斗分析模型
2、趋势分析方法
3、TOPN分析法/二八原则
运营工作中最常用的数据分析模型就是漏斗数据模型了，对于这一模型相信大家都很熟悉，之所以我的工作中主要应用的是漏斗模型或者说所有和推广转化类的市场运营推广业务都离不开漏斗模型，因为转化就是我们工作的目标和动力。
举个案例，某电商平台，按“进入注册页-开始注册-提交验证码-注册成功”的路径设置了一个四步转化漏斗，通过数据分析发现，第二步到第三步的转化率较低，很多用户在该环节流失，进而导致最后注册成功的用户数大幅减少，定位到问题环节是在“开始注册”-“提交验证码”环节。
但是问题现状是如此，到底是什么原因导致了用户在这个环节大量流失？我们做了一些假设：
1. 是否与用户使用的平台有关？PC端和移动端是否有产品功能设计上的差异？
2. 是否与手机平台有关？Android和iOS用户在这个环节是否有差异？
3. 是否与浏览器有关？不同浏览器在进行验证时是否有bug?
4. 其他种种。
以上假设就是从不同的维度去拆分这个问题，然后看在各个维度下用户的转化漏斗如何？
分析发现，Chrome浏览器的用户注册数和注册转化率较其他浏览器低很多，对比每一步转化，发现第一步到第二步的转化率和其他并无明显差异，而第二步到第三步的转化率非常低，大部分用户没有提交验证码，而是直接离开了页面。
这奇怪的转化漏点马上引起了重视，测试发现Chrome浏览器在获取验证码上确实存在bug，影响了用户注册，研发针对此问题进行解决后，该浏览器下的注册转化率明显提升。
作为一个运营，一定要有数据分析能力，不然看着后台的数据你只有“感觉”“想法”，对于具体怎么做是不清楚的。我之所以去考CDA数据分析师，就是因为运营工作中接触到的数据太多了，但是又不能让数据指导决策，分析不到位。真的建议所有的电商运营和产品，都去考过CDA数据分析师，备考的过程把业务数据分析模型，Excel，SQL和PowerBI数据可视化都学一遍，学完之后对工作的帮助是非常大的。一个懂数据分析工具的运营，真的可以秒杀大部分同事，优势太明显了。扫码CDA认证小程序，获取CDA资料，先学起来再说。
趋势分析法又叫比较分析方法，水平分析方法，主要通过数据连续的相同指标或比率进行定基对比或环比对比，得出他们的变动方向，数额，幅度，来感知整体的趋势。微观趋势可能持续一周，而宏观趋势可能持续一个季度。
寻找数据趋势的最佳方法是使用时间序列。在时间序列中，x 轴始终是时间，y 轴是要测量的任何变量（总收入、销售数量等）。主要有分析纬度：有时段趋势、逐日趋势、逐周趋势、逐月趋势、逐季节趋势。
趋势分析着眼于销售随时间的变化。时间序列使我们能够轻松地在数据中找到模式：
周末销售额达到顶峰还是下降？
数据中是否存在异常峰值？
随着时间的推移，销售额是增加还是减少？
随着时间的推移，市场如何变化？
案例：
在2021年7月-2023年12月，为什么销量呈现上涨趋势？具体分析每月销量的总体趋势，如下图。
再对三年的数据进行横向对比，对比如图
通过走势分析发现，在每年的5月，9月，11月都有不同程度的高峰凸起，11月份是峰值，整体呈现上涨趋势，接下来分析，为什么销量上涨？
对往年的营销活动进行复盘，每年11月双十一促销活动是销量增长的原因，但是对于产品促销，在实际工作中，还需要进一步考虑成本问题，对于ROI的把控，一味的促销是不可取的。TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。这种方法通过选择排名前N的数据进行深入分析，帮助企业集中资源和注意力在最有价值的部分，从而提高效率和盈利能力。
案例：
这是某化妆品电商后台的数据分析，结合业务背景、销售金额和销售数量我们能发现：
接下来我们要分析具体是哪些商品，可以对主要类型进行下钻分析
通过列举三个品类的销量明细，我们发现每个品类中都有1~2个核心产品，不同系列的商品由于客单价的因素，导致最后销售金额结构会不同。根据这个分析结果，就可以优化产品结构。
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