隨著數據時代的到來，各行各業的經營發展開始注重數據分析思維 。通過數據，我們可以了解產品的好壞、用戶的喜愛程度，從而用數據去解決產品存在的問題 。
【常用的4種方法 電商行業數據分析具體有哪些方法】數據分析更多的是基于業務背景來解讀數據，把隱藏在數據背后的問題總結出來，發現其中最有價值的東西，再加以優化 。
在提煉數據的整個過程中，人是主觀的，而數據是客觀的 。同樣的數據但不同人解讀出來的結果肯定是不一樣，但結論的本身并沒有錯 。那么我們做電商數據分析師常用的方法有哪些呢？
當開始數據分析產品時，首先分別分析每個變量，以描述擁有的數據并評估其質量，接下來分析每個變量之間的關系 。這里我把電商數據分析分為四大版塊：即對比分析、轉化分析、留存分析、產品比價 。
1.對比分析 橫向對比：簡單的說就是和誰對比？假如說我們上個月店鋪的成交額增長了30%，那么我們是不是應該開心呢？
當然不是，這里我們還要參考競爭對手的成交額，如果你的競爭對手增長了50%呢？這個時候我們就需要一個參考指標 。數據時代，我們可以很輕易的拿到競爭對手的相關數據 。
縱向對比：我們可以把近15天的成交額以線條的形式顯示出來，這樣就可以很清楚的看到近期的成交額是否達到預期，有沒有下降趨勢，當然我們也可以以季度、月或周為單位 。
（圖片來源于網絡）
我們也要考慮到日常生活中的特殊場景，比如雙11、雙12、元旦等活動促銷，那么成交額是否會暴漲 。所以在做縱向對比的時候，一定要考慮所有的情況，也許你的商品恰逢周末就是賣不出去呢？我們還可以這樣考量：
（1）最近一個季度，每周六日的成交額 。
（2）近三年雙十一當天的成交額等等 。
2.轉化分析 這里牽涉到一個問題，評判一家電商企業需要用到的一些日常統計指標：
（1）店鋪的目標用戶數量：一家店鋪的成交量，反映的是這家店鋪對于市場的影響以及用戶對于產品的滿意度 。
（2）平均消費金額：店鋪每年平均每位用戶消費了多少，以此來定位目標人群，確定是否達到盈利的指標 。
（3）用戶的復購率：判別產品滿意度，假如用戶購買過一次后，還會購買第二次，說明用戶對于你的產品還是很滿意的，這樣既節省了市場推廣費用，用戶也會推薦給更多朋友來夠買 。
根據公司目標用戶，確定轉化指標 。
（1）混合模式：復購率不足30%，說明經營的中心應該放在維護老用戶，以及大力發展新用戶 。
（2）忠誠度：老用戶的復購率在60%，說明老用戶對于公司的產品足夠滿意、放心，這個時候你就可以把重心放在發展新用戶上 。

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