随着数据时代的到来 ， 各行各业的经营发展开始注重数据分析思维 。 通过数据 ， 我们可以了解产品的好坏、用户的喜爱程度 ， 从而用数据去解决产品存在的问题 。 数据分析更多的是基于业务背景来解读数据 ， 把隐藏在数据背后的问题总结出来 ， 发现其中最有价值的东西 ， 再加以优化 。 在提炼数据的整个过程中 ， 人是主观的 ， 而数据是客观的 。 同样的数据但不同人解读出来的结果肯定是不一样 ， 但结论的本身并没有错 。 那么我们做电商数据分析师常用的方法有哪些呢？

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分析电商数据的步骤当开始数据分析产品时 ， 首先分别分析每个变量 ， 以描述拥有的数据并评估其质量 ， 接下来分析每个变量之间的关系 。 这里我把电商数据分析分为四大版块：即对比分析、转化分析、留存分析、产品比价 。
1.对比分析横向对比：简单的说就是和谁对比？假如说我们上个月店铺的成交额增长了30% ， 那么我们是不是应该开心呢？
当然不是 ， 这里我们还要参考竞争对手的成交额 ， 如果你的竞争对手增长了50%呢？这个时候我们就需要一个参考指标 。 数据时代 ， 我们可以很轻易的拿到竞争对手的相关数据 。
纵向对比：我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来 ， 这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期 ， 有没有下降趋势 ， 当然我们也可以以季度、月或周为单位 。
我们也要考虑到日常生活中的特殊场景 ， 比如双11、双12、元旦等活动促销 ， 那么成交额是否会暴涨 。 所以在做纵向对比的时候 ， 一定要考虑所有的情况 ， 也许你的商品恰逢周末就是卖不出去呢？我们还可以这样考量：
（1）最近一个季度 ， 每周六日的成交额 。
（2）近三年双十一当天的成交额等等 。
2.转化分析这里牵涉到一个问题 ， 评判一家电商企业需要用到的一些日常统计指标：
（1）店铺的目标用户数量：一家店铺的成交量 ， 反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度 。
（2）平均消费金额：店铺每年平均每位用户消费了多少 ， 以此来定位目标人群 ， 确定是否达到盈利的指标 。
（3）用户的复购率：判别产品满意度 ， 假如用户购买过一次后 ， 还会购买第二次 ， 说明用户对于你的产品还是很满意的 ， 这样既节省了市场推广费用 ， 用户也会推荐给更多朋友来够买 。
根据公司目标用户 ， 确定转化指标 。
（1）混合模式：复购率不足30% ， 说明经营的中心应该放在维护老用户 ， 以及大力发展新用户 。
（2）忠诚度：老用户的复购率在60% ， 说明老用户对于公司的产品足够满意、放心 ， 这个时候你就可以把重心放在发展新用户上 。


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3.留存分析我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里 ， 但是经过一段时间后 ， 用户可能就会慢慢的流失了 。 那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存 。


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我们常常用到的日活跃用户量、月活跃用户量、季度活跃用户量 ， 来检测我们店铺的流量 。 有的时候可能会看到我们的日活 ， 在一段时期内都是逐渐增加的 ， 以为是非常好的现象 ， 但是如果没有做留存分析的话 ， 这个结果很可能是一个错误的 。
留存是产品的核心 ， 用户只有留下来 ， 我们的产品才能不断增长 。 如果我们什么都不做的话 ， 用户很快的就流失了 。