電商是一個伴隨著數據而生的行業，由此產生了非常多的電商信息化平臺，有物流系統、供應鏈系統、流量分析平臺等。對于零售業電商企業來說，要在未來十年內取得成功，就必須關注以下幾個方面：與擁有越來越多權利的消費者建立深入的聯系，了解消費者行為的唯一途徑就是不斷測量和分析數據。接下來就由小編為您介紹電商行業數據分析，為什么要進行電商數據分析。

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電商行業數據分析

一、電商行業數據分析

        對電子商務進行分析的過程大致是從網上商店各方面獲取數據，利用任何可能影響銷售的信息，了解當前趨勢和消費者行為的變化，進行數據驅動決策，以增加在線銷售額。電子商務分析利用與整個用戶路徑相關的指標，從發現、獲取、轉換、保留和推薦。

二、為什么要進行電商數據分析

        德勤數據顯示，49%的受訪者認為電商數據分析有助于做出更好的決策，有16%的受訪者認為電商分析推動了關鍵戰略計劃，10%的受訪者認為電商數據分析提升了公司與客戶和商業伙伴的關系。主要體現在以下幾方面：

1.幫助優化產品管理

(1)數據驅動產品的研發

        現在，消費者比以前有了更多的選擇和控制，選擇過多也帶來了更高的期望。像商店一樣，為了跟上加速增長的期望值，需要更快地提升競爭力，所以通過數據掌握消費者的偏好和厭惡信息，并在產品開發過程中利用這些知識，是打造消費者喜愛產品的關鍵。

(2)產品組合優化

       商店出售的商品，每一種商品都有最好和最差的，這很正常。之所以不能簡單地用數字來分析，是因為我們可以利用這些數據來分析哪些銷售最好，哪些賣得不好。在此基礎上，我們可以深入挖掘，找到一些產品賣不出去的原因，并利用分析的觀點來優化產品組合。

(3)加強庫存管理

       商店的可持續性取決于其存貨管理的好壞。了解產品所在位置以及最合理的補貨時間，會為您省去很多麻煩。此外，電商數據分析也能幫助您預測和計劃未來的存貨，減少貨物賣不出去造成的損失。

2.有助于提高用戶體驗

（1）收集用戶行為數據

        身為電商賣家，我們必須掌握消費者快速改變的偏好和期望，而收集用戶行為數據最好的方式是了解他們的需求、期望和痛點。要想跟上他們的步伐，就得采取顧客至上的心態。

(2)個性化產品推薦

         對于電子商務而言，面對需求，“放之四海而皆準”。Epsilon公司的研究表明，當品牌提供個性化體驗時，80%的消費者更傾向于進行購物，90%的人認為他們喜歡個性化。在新的世界規則中，個性化遠遠不只是簡單地進行定制分類，而利用電商數據分析，可以預測消費者個體的需求，提出相關的產品建議。

（3）參與用戶體驗

        現在，顧客體驗已經成為新的“品牌通貨”。除價格和質量外，我們還需要提供有吸引力的用戶體驗，以保持顧客的興趣。而且，通過數據分析，我們可以看到顧客花了多少時間在網站上，哪些功能吸引了他們的注意，哪些方面可以改善，從而創造出獨特、有趣、簡單、易訪問的用戶體驗，從而滿足客戶不斷變化的需求。

3.促進產品銷售

（1）交叉銷售和向上銷售

        許多電商賣家往往低估了向現有客戶交叉銷售并向上銷售的力量。據福布斯報道，吸引新顧客的成本是留住現有顧客的5倍。此外，一家公司65%的業務都來自于現有客戶，因此利用電商數據重新定位策略可能會有更大的利潤空間。

        利用電子商務數據分析可以幫助您了解企業是否像一桶漏油的桶，要把重點放在目標受眾身上。使用者將選擇將其視為人而非數字的公司。電子商務分析的最終目標是收集數據，了解客戶，優化產品和工藝，以達到超越用戶的期望，最終幫助企業提高市場份額和核心競爭力。以上就是小編為您介紹的電商行業數據分析，為什么要進行電商數據分析。