电商数据分析与数据化运营「数据分析与可视化实践」

今天给大家普及一下电商数据分析与数据化运营「数据分析与可视化实践」相关知识，最近很多在问电商数据分析与数据化运营「数据分析与可视化实践」，希望能帮助到您。

近几年电商的经营越来越难，大家也终于发现要把电商经营好就得实现企业数字化运营管理。企业数字化运营管理，说白了就是借助智能数据分析工具整合数据，从海量数据中分析挖掘出有利于企业运营管理的数据信息，辅助决策，其中很关键的一步就是智能数据分析可视化。那么，电商企业数字化运营所需的电商数据分析可视化又该怎么做？

电商数据分析可视化都有哪些内容？

电商数据分析可视化需要将总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品品类指标等可视化。这些指标可从不同角度为电商数字化运营管理提供必备的数据信息支持，提高电商的销售业绩和利润。电商数据分析可视化做得好甚至能帮助电商企业扩宽市场，提升市场份额。篇幅有限，下面就抽部分电商数据分析指标来简明扼要地介绍一下：

总体运营指标

是指从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，至少得让电商管理层对运用的电商平台运营效果有个大致了解，直观地知道运营地怎么样了，是亏了还是赚了。

网站流量指标

即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据对网页进行优化改进，以及对访客的行为进行分析，可对后续的网页优化以及提升各环节有效转化率起到重要的辅助作用。

销售转化指标

主要是分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率，也可以对一些频繁异常的数据展开分析，如交易指标中的交易失败订单数、交易失败订单金额和买家数、商品数等。

电商数据分析可视化的内容多，如果要更为智能快速地完成整个电商的数据可视化分析，那势必需要一整套专业电商数据分析方案的协助，整合线上线下各电商平台、系统数据，打破数据孤岛，采用内存行列计算等智能分析技术和功能来进行系统化的电商数据分析可视化。在这其中，不仅需要有大量的bi经验为参照，还要结合电商行业数据分析共性特点，结合电商业务特点来合理构建分析模型，工程量大、耗时长，远远超出一般电商企业的承受范围。那怎么办呢？

电商bi方案：专为电商行业数据分析而生

以丰富bi经验为辅，结合电商行业数据分析共性需求，针对电商业务量身打造数据分析模型；搭配数据中心方案打破数据孤岛，打通线上线下数据；以多维度动态分析、内存行列技术等多重智能分析技术和功能提升电商数据分析效率和运算精确性；实时监控库存各指标，便于精准补货、调整各地库存和营销计划。

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