此文是对最近学习的电商相关知识点做一个巩固
1.电商和传统零售的区别
传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。
传统零售是小数据，电商是大数据。
传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。
传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。
传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。
传统零售的主要成本是房租和人工成本，电商的主要成本是物流和营销成本。
总结：电商和传统零售虽有千万种差别，但总归都是零售，融合是二者注定的趋势，即现在火热的新零售。
2.电商数据分析需要的数据
传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化
3. 电商数据来源及分析工具
电商数据来源广泛，常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。
1、百度统计：包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。
2、谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。
3、Crazy egg热力图：主要特色是对页面热点追踪分析的热力图。
4、CNZZ数据专家（友盟）：包括站长统计、全景统计、手机客户端、云推荐、广告管家、广告效果分析和数据中心等。
还有一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。
4. 电商数据分析指标
以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标，总共包括六大类
4.1 流量指标
对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据指标可以网页进行改进
这里需要注意两个点
- 1、关注UV价值(GMV / 流量）
1）影响因素不同：UV 价值更受流量质量的影响；而客单价更受卖的货的影响；
2）使用场景不同：UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力；客单价可以用来比较品类和商品特征，但一个页面客单价高，并不代表它创造价值的能力强，只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。
- 2、平均在线时长
如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析
4.2 转化指标
从注册到成交整个过程的数据，帮助提升商品转化率。
- 转化率示意图
4.3 运营指标
4.4 会员指标
4.5 财务指标
4.6 关键指标的确定
4.6.1 阶段不同，需求不同
对于一个新电商来说，积累数据，找准营运方向比卖多少货，赚多少钱更重要。这个阶段主要关注流量指标，指标如下：
对于已经经营一段时间的电商，通过数据分析提高店铺销量就是首要任务。此阶段的重点指标是流量和销售指标，指标如下：
对于已经有规模的电商，利用数据分析提升整体营运水平就很关键。重点指标如下：
4.6.2 时间不同，侧重不同
数据指标分为追踪指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是追踪出来的，其次是分析出来的，最后才是绩效考核出来的。销售追踪自然是按天、按时段说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主、以年为辅。
4.6.2 职位不同，视觉不同
执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。
5. 流量及转化的漏斗图分析
1、无流量不电商，对于流量分析，我们常用漏斗图来做分析，几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。
2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程，通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。
3、漏斗图的弱点，就是反应一条转化路径的形态，我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。
6. 对比发现流量的质量
1、流量的质量分为质和量两方面，只有质没有量的流量是没有多少实际价值的，流量的质体现在不同的营销目的上，例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。
2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图，其中第一象限的流量应该是高质量的，流量和转化率均高于平均值；第二象限渠道的流量转化率高，但量不大，通过搜索来的流量大部分属于此类；第四象限流量属于质低量高，站外购买的流量这种情况比较多；第三象限属于质低量低的双低流量，不用特别维护，任其发展即可。
3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI（单元产出）等进行对比分析。
四象限分析图中，X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。
4、散点图的四象限分析可以结合趋势，或者演变成四象限气泡图，气泡图的大小为ROI，这种四象限图信息量更大。
7. 电商销售额诊断
1、电商的销售针对比传统零售复杂很多，主要复杂在流量的多层次多渠道上，互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来，然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图，是一个类似杜邦分析的图，从值（图中红色）和率（图中蓝色）两个方面，订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次，每个层次间具有加或乘的逻辑关系。
2、销售额是一个结果指标，图中的20个指标是过程指标，每个指标的变化都会影响最终的销售额，基本都是正相关。（折扣和销售额的关联会稍微复杂一些）
3、通过上图，使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。
参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》
