随着数据时代的到来，各行各业的经营发展开始注重数据分析思维 。通过数据，我们可以了解产品的好坏、用户的喜爱程度，从而用数据去解决产品存在的问题 。
【常用的4种方法 电商行业数据分析具体有哪些方法】数据分析更多的是基于业务背景来解读数据，把隐藏在数据背后的问题总结出来，发现其中最有价值的东西，再加以优化 。
在提炼数据的整个过程中，人是主观的，而数据是客观的 。同样的数据但不同人解读出来的结果肯定是不一样，但结论的本身并没有错 。那么我们做电商数据分析师常用的方法有哪些呢？
当开始数据分析产品时，首先分别分析每个变量，以描述拥有的数据并评估其质量，接下来分析每个变量之间的关系 。这里我把电商数据分析分为四大版块：即对比分析、转化分析、留存分析、产品比价 。
1.对比分析 横向对比：简单的说就是和谁对比？假如说我们上个月店铺的成交额增长了30%，那么我们是不是应该开心呢？
当然不是，这里我们还要参考竞争对手的成交额，如果你的竞争对手增长了50%呢？这个时候我们就需要一个参考指标 。数据时代，我们可以很轻易的拿到竞争对手的相关数据 。
纵向对比：我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来，这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期，有没有下降趋势，当然我们也可以以季度、月或周为单位 。
（图片来源于网络）
我们也要考虑到日常生活中的特殊场景，比如双11、双12、元旦等活动促销，那么成交额是否会暴涨 。所以在做纵向对比的时候，一定要考虑所有的情况，也许你的商品恰逢周末就是卖不出去呢？我们还可以这样考量：
（1）最近一个季度，每周六日的成交额 。
（2）近三年双十一当天的成交额等等 。
2.转化分析 这里牵涉到一个问题，评判一家电商企业需要用到的一些日常统计指标：
（1）店铺的目标用户数量：一家店铺的成交量，反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度 。
（2）平均消费金额：店铺每年平均每位用户消费了多少，以此来定位目标人群，确定是否达到盈利的指标 。
（3）用户的复购率：判别产品满意度，假如用户购买过一次后，还会购买第二次，说明用户对于你的产品还是很满意的，这样既节省了市场推广费用，用户也会推荐给更多朋友来够买 。
根据公司目标用户，确定转化指标 。
（1）混合模式：复购率不足30%，说明经营的中心应该放在维护老用户，以及大力发展新用户 。
（2）忠诚度：老用户的复购率在60%，说明老用户对于公司的产品足够满意、放心，这个时候你就可以把重心放在发展新用户上 。
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