從近兩年爆火的淘寶網紅直播再到抖音由社交到電商的轉變，不難看出電商行業迎來了又一次升級，從原來的圖文時代升級到了直播時代，從原來的以“貨”為中心開始轉向以“人”為中心。
肯定有很多小夥伴好奇，那麼，電商平台應該收集哪些數據，又應該分析哪些數據？
1、營銷數據：電商需要各類的營銷活動，相關的營銷費用、用戶覆蓋數，活動點擊、打開等數據便會自然而然産生，除此之外，還會涉及人均單價、活動打開率、人群觸達率等數據。
2、流量數據：作為電商，最關鍵最核心的就是流量數據，這些數據還包括平台的浏覽量、訪客數、用戶的登陸時長等。
3、會員數據：如今電商最常用的手段便是會員制，電商平台的活動便是基于會員數據分析而産生的。每個會員可以根據消費金額或者積分來升級會員等級。因此，便會産生相關的會員數據，其中包括每個會員的信息、交易記錄等行為數據。
4、交易和服務數據：交易數據包括用戶購買金額、數量、人數、商品信息、交易時間等數據；服務數據主要包括供應鍊等數據。
那麼基于這些數據，電商平台該如何利用數據來分析電商零售數據分析，并進行優化呢？下面小編就用實例給大家簡單解釋一下。
比如，購物籃分析。購物籃分析可以幫助你找到一起購買的不同産品之間的聯系。換句話來說，它基于的原則就是：如果一個顧客購買了一個商品，他們或多或少都可能購買另一個相關商品。和推薦引擎一樣，購物籃分析一般會運用到機器學習或深度學習算法。
因此，我們需要分析商品熱銷情況和商品結構，還要分析商品之間的關聯性，并根據分析結果給出銷售建議。像思邁特軟件Smartbi就可以完成購物籃分析，主要通過數據挖掘平台進行建模，使用關聯規則算法進行實現，而且預測産品需求及其波動才能有助于規劃客戶服務。
如今，電商行業崛起，勢必帶來新的風浪，而電商領域的分析還涉及非常多方面的專業内容，但隻要掌握好數據分析思維 工具，就能在變化浪潮中穩步前行。
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