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数据分析在电商的运营过程中一直是比较重要的内容,相关的工作岗位也比较多,运营的参与人员几乎都要具备一定的数据分析能力,一些大的电商平台会有专门的团队来进行各种数据分析。可以说,数据分析是运营团队制定策略的重要参考。

在大数据时代背景下,数据采集的渠道得到了扩展,数据的维度也得到了全面的提升,这会进一步提升数据分析的价值。对于电商运营人员来说,通过数据分析能体现出以下几个重要的内容:

第一:用户来源。用户注册数量是运营人员关心的重要指标,对于运营人员来说,每天的用户增长量几乎是必看的内容。那么,对于新增用户的来源分析就是一个重要的数据分析任务,通过分析新用户的来源来制定相应的推广策略是比较常见的做法。

第二:使用频次。电商产品的使用频次能够体现出产品自身的健康程度,使用频次目前已经有了非常详细的划分,包括主页面的打开频次、不同功能页面的打开频次等内容,另外还有活跃用户的使用频次等等。使用频次能够发现哪些功能是用户关心的,那么就需要进一步拓展这些功能,而那些用户并不关心的功能,就应该做出适当的调整。

第三:活动效果。电商平台会不定期举办各种类型的活动,每一次活动的效果都需要通过数据分析来进行呈现。通过数据分析能够发现哪些活动的效果好,哪些活动需要进行调整,哪些活动需要停办等等。随着电商的不断发展,当前电商平台的活动频次非常高,而验证各个活动的效果就需要数据分析了。

通常情况下,数据分析的工具还是比较多的,比如Excel以及各种BI工具就比较常见。对于专业数据分析人员来说,则需要掌握Python、Mysql、SPSS等工具。另外,算法设计是数据分析人员需要掌握的重要内容。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

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