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对电商业务场景做数据分析不难，其主要是精通这几点

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首先，企业的分析主要分为管理分析和经营业务分析，分析整体的思路是：明确业务场景——确定分析目标——构建分析体系——梳理核心指标。因为每个企业/行业的业务不同，分析体系也不同，这里主要说一下零售电商，按照不同的分析场景来探讨下。

以电商为例，常用的业务分析场景有销售、商品、渠道、竞品、会员等等，而商品可进一步细分为商品的库存、商品的利润以及关联销售分析。在整个业务分析体系中，电商行业遵循“人货场”的思维逻辑，其指标可这样划分：

1、销售类分析。销售分析主要是为了追踪销售情况，与KPI对比，调整销售策略，进一步提升销售额。分析思路：基本上任何一个问题都可以套用“人货场的模型来分析”。分析方法：数据分析可通过数据对比、极值、预测的方式来分析。然后对比：比如事业部销售额排行榜、销售额贡献度、城市排行榜等等。极值：比如月销售额最高纪录，激励销售人员或事业部突破记录。

2、商品分析。商品分析是基于商品的一个流程管理——进销存。比如商品库存太大，占用资金，则采购进货不合理；商品陈列不合理，造成发货不及时，销售滞后。商品分析体系——“进销存”思路，常用的指标如商品的折扣率、动销率、周转率等。

接着就是会员数据分析一方面是可以指导销售营运，另一方面是提高营销的精准度，增加用户的粘性，减少流失。

对此一位从事淘宝店铺转让网的网友发表个人意见表示数据分析领域的财务主要是管理财务，管理财务需要细化到每个子公司、每个业务、每个产品、每个业务部门、每个客户，以他们为主题的分析有：现金流分析、盈利能力分析、财务预算分析等。

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