【摘要】数据分析系列篇：电商中数据分析应用谈到零售，以淘宝、天猫、京东、Amazon为代表的电商公司，与大数据、数据分析保持着密不可分的关联。而

数据分析系列篇：电商中数据分析应用

谈到零售，以淘宝、天猫、京东、Amazon为代表的电商公司，与大数据、数据分析保持着密不可分的关联。而他们的数据分析应用都有哪些呢？

1.网站分析（流量分析）

记得很久之前蓝鲸写过新手如何学习网站分析，现在也回顾下。

Web分析人员应该具备的5个基本素质 1. 需要了解互联网。2. 你需要知道一些网页技术的基本概念。3. 你需要会用一些最基本的工具。4. 你需要学习最基本的WA概念和定义。5. 你要有商业意识（Business Sense）。

进行网站分析当然要使用网站分析工具。所以你得至少知道Google Analytics，或者更好能知道Omniture，WebTrends之类。除了知道，你最好还要能会用其中的某一个。我建议新手从Google Analytics开始，免费工具，实施简单，而且界面也简单，非常适合入门级用户。

WA的基本概念包括什么是visit，什么是PV，什么是bounce rate，什么是time on site……。想要知道这些，可以看英文的Avinash的博客，具体内容零散在他的博客的很多文章中（你可以直接点击他博客的site map，不过他的site map更新比较慢，新文章可能还没有被列入）。如果你想知道一些国际通用的WA概念和定义，你可以去WAA（WA联合会，Web Analytics Association）这个民间协会组织看看，IAB（互动广告协会）也有相关内容。当然，多阅读是很重要的，Avinash有一些他推荐的博客，大家没事儿随便挑几个阅读，会有收获。

有没有好书推荐？中文的书籍其实还没有太好的。Avinash的”Web Analytics One Hour A Day”是为数不多（也是我唯一知道）的翻译为汉语的书籍。因此我建议大家在互联网上寻找一些英文的书籍，比较推荐Google Analytics Short Cut（感谢Kurt的推荐），以及Web Analtyics Dumb Book。

围绕流量分析这块，有网站流量分析日、周、月报告，也有很多网站流量监控报告。GA、百度统计都是这一类的。

2.用户分析（用户画像&用户行为）

用户分析已经讲了很多次，就不多说了。

3.产品分析
产品分析主要结合应用画像，应用的场景为购物篮、橱窗推荐等，挖掘一个品类的潜在用户，首先要找出此品类已有的用户，然后通过这些用户的行为、偏好、画像等信息对用户细分，挖掘其独有的特征，最后通过这些特征建立模型定位出该品类的潜在用户。

4.运营分析（活动分析）

运营分析主要针对的是运营活动前、活动中、活动后的分析，包括活动前的预期分析、用户分析、市场策划等，活动中的效果监控、A/B test，活动后的专题活动分析等。比如像量子恒利、淘宝魔方这些数据产品。
5.竞对分析（市场分析）
常见的有了解易观、艾瑞、派代网等行业分析数据，以及监控电商竞对的行业数据。

6.物流分析
电商中的物流供应链是最重要的环节之一，所以能够做好像双十一这样的提前备货，优化配送站的方案以及物流配送环节的数据监控，退货原因等分析是至关重要。

7.KPI分析

包括业务每季度、年度的经营分析情况。