一、CDA持证人介绍

在数字化浪潮席卷商业领域的当下，数据分析已成为企业发展的关键驱动力。为助力大家深入了解数据分析在电商行业的应用，邀请到了经验丰富的电商运营专家刘航老师分享。

学习入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3832?targetId=6739&preview=0

刘航毕业于金融工程专业，起初从事证券销售工作，但发现自己更钟情于数据分析领域。学完CDA数据分析师就业班、考过CDA一级后，进入电商公司，从数据分析专员起步，历经数据分析师、店铺运营等岗位，目前担任推广分析师，负责多平台店铺推广工作。

二、电商数据分析实战经验

（一）电商行业，数据分析无处不在

在电商行业，数据分析贯穿于销售分析、绩效分析、转化率分析、用户画像分析等多个环节，可以说是布局了所有的行业。

以库存管理为例，通过监控商品每日实际销量和周期性数据预测，结合库存情况决定是否增加库存或进行限购。

在物流配送方面，可利用大数据优化配送路线，在保证速度的同时降低物流成本，就像滴滴打车通过后台数据优化线路一样。

然而，电商数据分析也面临诸多挑战。数据组数据隔日更新，导致数据时效性差，影响问题的及时分析和处理；商品花费和重要指标数据不清晰，难以深入了解业务情况；店铺推广端口和计划繁多，数据整理和表格制作耗费大量时间。

于是就需要数据分析知识配合着完成推广数据监测与调控。

（二）推广数据监测与调控

1、推广位置与目的：

在电商平台搜索商品时，带有广告标识的位置就是推广位。投放广告的目的是通过付费让产品获得更多曝光，吸引客户购买，提升店铺销售额，简单来说就是花钱买流量，让产品在搜索结果中更靠前。

2、直通车优化5要素：

直通车优化包含关键词、人群、地域、分时折扣和创意五个关键要素。

• 投放关键词时，要精准选择与产品相关的词汇；
• 筛选人群，对目标人群进行溢价投放；根据产品销售情况选择地域投放；依据消费者购物时间规律设置分时折扣；设计有吸引力的创意，突出产品卖点。

3、数据监控与优化案例：

通过整合店铺同期销售数据、每日销售数据、不同渠道推广数据等，利用函数匹配和数据透视表，实现对店铺数据的实时监控。

例如，通过分析商品的花费占比和投产情况，判断推广策略是否合理。如果一本书的花费占比过高、投产过低，就需要检查投放关键词是否精准、创意图是否存在虚假宣传等问题；若花费占比低但产品卖得好，则可考虑加大花费以获取更多成交。

三、电商运营3个要点

（一）数据分析思维层面要点

在思维层面，要明确数据分析的目的，即 “为什么做、做了有什么用”。同时，掌握统计学基础理论知识，如正态分布、均值、加权平均等，理解函数底层逻辑，避免死记硬背。

（二）店铺运营分析模型

在店铺运营中，RFM 模型应用广泛。通过分析顾客最近购买时间、消费金额和购买频次，对顾客进行分类，开展针对性的会员活动，提升客单价，从而增加店铺销售额。

（三）电商分析工具

除 Excel 外，电商分析还会用到其他工具。八爪鱼和 Python 可用于数据爬取，其中八爪鱼操作相对简单，适合初学者；

Python 功能强大，但对使用者要求较高。PowerBI 可用于汇报展示，它有现成模板，能制作多维度动态图表，方便进行深度数据挖掘。

本次分享活动，刘航老师结合自身经历，从 CDA 学习考证到电商数据分析实战，全方位地为大家呈现了数据分析在电商行业的应用。希望大家能将所学知识运用到实际工作中，提升数据分析能力，在电商领域取得更好的成绩。如果大家想听刘老师完整版分享视频

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