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1月的第4場(chǎng)直播我們邀請(qǐng)到了京東資深數(shù)據(jù)產(chǎn)品@少東老師，對(duì)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)品領(lǐng)域有豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。曾創(chuàng)新性打造余額寶情緒指數(shù)，成為業(yè)界衡量金融用戶情緒的標(biāo)桿；并用數(shù)據(jù)模型指導(dǎo)基金流動(dòng)性的安排，提升余額寶收益率。對(duì)于電商領(lǐng)域的用戶增長(zhǎng)、營(yíng)銷產(chǎn)品，有著豐富產(chǎn)品落地案例。本文為直播內(nèi)容整理，內(nèi)容有刪改。

大家好，我是少東，目前在京東做數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，之前在余額寶做過(guò)很長(zhǎng)一段時(shí)間的數(shù)據(jù)分析師。

本次分享主要分為三部分；第一部分是電商數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)介紹；第二部分是詳細(xì)介紹常用的電商數(shù)據(jù)分析方法；第三部分是通過(guò)具體案例做實(shí)踐層面的介紹。

一、電商數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)介紹

數(shù)據(jù)分析落地步驟主要有三個(gè)：

第一是描述現(xiàn)狀，通過(guò)可視化的指標(biāo)呈現(xiàn)，深入闡述生意現(xiàn)狀是好是壞，好或不好體現(xiàn)在哪？

第二是分析背后原因，比如生意發(fā)展不是特別好的原因或發(fā)展比較好的原因，只有知道背后存在的原因，才能更好改善業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)；

第三是對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展提出建議，作為分析人員或業(yè)務(wù)人員做數(shù)據(jù)分析的最終落腳點(diǎn)一定是提出專業(yè)的意見和建議。

1. 描述現(xiàn)狀

描述現(xiàn)狀是做數(shù)據(jù)分析的第一步，也是比較消耗精力的一步，需用到很多工具，比如常用的數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)分析工具：SQL、數(shù)據(jù)庫(kù)、Excel等。作為專業(yè)數(shù)據(jù)分析師必須熟練掌握這些工具，作為業(yè)務(wù)同學(xué)可以著重掌握Excel，掌握后也可以足夠應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的處理加工，所以描述現(xiàn)狀的第一步是獲取數(shù)據(jù)，做數(shù)據(jù)處理、加工、清洗等。

做完數(shù)據(jù)處理、加工、清洗后，第二步是確定指標(biāo)體系，如果生意現(xiàn)狀用生意發(fā)展比較好來(lái)描述顯然不是很數(shù)學(xué)化或統(tǒng)計(jì)化，所以可以用成交額或下單金額等來(lái)描述生意發(fā)展好，不同口徑的指標(biāo)描述也完全不一樣，所以在描述現(xiàn)狀里非常重要的一步就是梳理用怎樣的指標(biāo)體系去描述現(xiàn)狀。

搭建合理的指標(biāo)體系有以下步驟：

第一步是確定北極星指標(biāo)，北極星指標(biāo)是指業(yè)務(wù)發(fā)展的最核心指標(biāo)，如GMV是電商業(yè)務(wù)的核心指標(biāo)；用戶在APP的停留時(shí)長(zhǎng)是抖音平臺(tái)的核心指標(biāo)等，不同業(yè)務(wù)的北極星指標(biāo)也不一樣，但北極星指標(biāo)通常只有一個(gè)，平臺(tái)需要把所有精力都聚焦在北極星指標(biāo)的發(fā)展上；

第二步是確定子指標(biāo)，當(dāng)確定北極星指標(biāo)后，需要對(duì)其進(jìn)行拆解，比如把 GMV 拆解成新客GMV 加老客GMV或者把GMV 拆解為成交用戶數(shù)乘以客單價(jià)，具體怎么拆解要根據(jù)具體業(yè)務(wù)進(jìn)行;

第三步是把子指標(biāo)拆分為過(guò)程指標(biāo)，比如新客GMV可以基于不同渠道來(lái)源拆分為廣告、網(wǎng)站等。
通過(guò)以上三個(gè)步驟，將北極星指標(biāo)層層往下拆解成多指標(biāo)體系，有比較完備、科學(xué)的指標(biāo)體系才可以更好描述生意發(fā)展的現(xiàn)狀。

描述現(xiàn)狀里另一個(gè)重要環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)通過(guò)圖表的形式表達(dá)會(huì)更加直觀、清晰，而不同情景下使用的圖表也不一樣，比如做總體比例拆分的描述時(shí)用表圖；分析隨著時(shí)間變化的內(nèi)容時(shí)用趨勢(shì)圖；做對(duì)比時(shí)用條形圖、柱狀圖等，不同場(chǎng)景具體用哪個(gè)圖表才能更科學(xué)、準(zhǔn)確描述可以參考上圖。

2. 分析原因

數(shù)據(jù)通過(guò)提取、清洗、指標(biāo)體系，再通過(guò)可視化方法的幾個(gè)維度后，就可以把生意現(xiàn)狀較清晰描述出來(lái)，描述出來(lái)后就需要分析數(shù)據(jù)好或不好的原因，這對(duì)分析人員的邏輯性與業(yè)務(wù)理解要求比較高，如果對(duì)業(yè)務(wù)理解不深入，分析的思路可能會(huì)有偏差，分析出來(lái)的結(jié)果也不受認(rèn)可。

分析背后原因主要分三個(gè)方面：

第一個(gè)是對(duì)所在行業(yè)、公司業(yè)務(wù)有較深入的理解與沉淀，這是最基礎(chǔ)的；

第二個(gè)是套用行業(yè)比較成熟、典型的分析模型，比如RFM、留存分析等；

第三個(gè)是需要了解數(shù)據(jù)背后反映的問(wèn)題、代表的真實(shí)含義以及數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過(guò)程，比如指標(biāo)如何從買點(diǎn)流轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)庫(kù)？在途中做了怎樣的加工等，這個(gè)要求也比較高，但如果有能力要盡可能達(dá)到要求，因?yàn)閷?duì)指標(biāo)的口徑定義流轉(zhuǎn)不清晰很有可能在分析時(shí)會(huì)走彎路。

如果以上三個(gè)方面做得好，分析原因環(huán)節(jié)就可以做好。

3. 提出建議

很多新手分析或運(yùn)營(yíng)同學(xué)都會(huì)忽略：做完分析后要提出專業(yè)性的意見和建議，經(jīng)常有新手前面做了很多酷炫的數(shù)據(jù)表格、各種各樣的維度分析和拆解后，忽略了最后一步：提出意見和建議，如果沒(méi)有這一步，整個(gè)分析報(bào)告的價(jià)值會(huì)大打折扣，因?yàn)樗袃?nèi)容最終都是要落腳到業(yè)務(wù)的發(fā)展上，如果只是分析了數(shù)據(jù)背后的原因，卻沒(méi)有落腳到最終建議上，運(yùn)營(yíng)或業(yè)務(wù)也不知道該怎么做，這個(gè)報(bào)告的價(jià)值就沒(méi)有完全發(fā)揮出來(lái)。

要想提出比較有價(jià)值的建議：需要依賴對(duì)業(yè)務(wù)的深入理解，可以通過(guò)走進(jìn)業(yè)務(wù)、了解業(yè)務(wù)慢慢進(jìn)行積累，有了業(yè)務(wù)敏感度后，才能提出對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展比較好的建議，這個(gè)需要慢慢沉淀。

二、詳解常用的電商數(shù)據(jù)分析方法

電商常用的數(shù)據(jù)分析模型和方法主要有五種：RFM分析、留存分析、漏斗分析、路徑分析、歸因分析。

1. RFM分析

RFM三個(gè)英文字母代表三個(gè)具體維度：

• R代表用戶最近一次的消費(fèi)時(shí)間，比如A用戶最近一次在平臺(tái)上發(fā)生購(gòu)買是1月1號(hào)，離現(xiàn)在的時(shí)間是24天，該指標(biāo)衡量的是用戶近期消費(fèi)熱度的數(shù)據(jù)，如果最近一次消費(fèi)時(shí)間離現(xiàn)在已經(jīng)過(guò)了好幾年，大概率該用戶已經(jīng)流失；
• F代表的是用戶在一段時(shí)間內(nèi)在平臺(tái)上的消費(fèi)頻率，通常用戶消費(fèi)頻率越高，用戶越忠誠(chéng)；
• M代表的是用戶在一段時(shí)間內(nèi)在平臺(tái)上的消費(fèi)金額，該指標(biāo)代表用戶的購(gòu)買力，比如有的用戶購(gòu)買頻率非常高，但總消費(fèi)金額一共只花了一百塊錢，說(shuō)明消費(fèi)率可能有問(wèn)題，通過(guò)這三個(gè)維度可以對(duì)用戶進(jìn)行劃分。

通常也會(huì)對(duì)每個(gè)維度設(shè)定一個(gè)閾值，把高于或低于閾值的用戶劃分成兩個(gè)群體，所以整個(gè)用戶群體可以劃分成八個(gè)細(xì)分人群（上圖左邊所示），而閾值的設(shè)定通常會(huì)用平均值或其他更科學(xué)的方式，比如B用戶在消費(fèi)時(shí)間、頻率和金額上都比閾值高，說(shuō)明該用戶是一個(gè)重要的價(jià)值客戶。

這八個(gè)細(xì)分人群也有不同的運(yùn)營(yíng)策略，該流失召回的召回，該做保持的保持，該發(fā)展?jié)摿Φ陌l(fā)展?jié)摿Φ取?/p>

RFM分析具體過(guò)程如下：

第一，做RFM分析需要用到數(shù)據(jù)表，這張表指訂單交易表，核心字段是用戶ID 、消費(fèi)時(shí)間和消費(fèi)金額，有訂單交易表即可進(jìn)行RFM分析；

第二，在訂單交易表的基礎(chǔ)上，進(jìn)行三個(gè)維度數(shù)據(jù)的加工，字段是用戶ID、最近一次消費(fèi)時(shí)間間隔、消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額，這樣即可對(duì)每個(gè)用戶進(jìn)行加工生成比較詳細(xì)的RFM加工表；

第三，進(jìn)行閾值劃分，常見方式是直接求均值，還有比較特殊的如階段打分等；

第四，對(duì)閾值劃分后就可以判定用戶屬于八個(gè)細(xì)分人群里的哪種，然后對(duì)用戶進(jìn)行打標(biāo)識(shí)，屬于重要發(fā)展客戶還是維系客戶等。

RFM分析的優(yōu)缺點(diǎn)：

RFM分析的優(yōu)點(diǎn)主要有兩個(gè)：第一個(gè)是數(shù)據(jù)的獲取性好，主要用訂單交易表即可，只要有成交數(shù)據(jù)，即可進(jìn)行RFM分析，這是最大優(yōu)勢(shì)；第二個(gè)是模型的分層可解釋性強(qiáng)，此模型是直接基于邏輯進(jìn)行分解，因?yàn)橛泻芏嗄Ｐ腿缢惴Ｐ偷确治龊茈y對(duì)業(yè)務(wù)解釋清楚，但通過(guò)RFM分析模型劃分成八個(gè)用戶類別的解釋性很強(qiáng)。

缺點(diǎn)：第一個(gè)是滯后性，因?yàn)槠浞治龅氖琴?gòu)買行為，只有用戶發(fā)生購(gòu)買后才能進(jìn)行分析；第二個(gè)是不同行業(yè)應(yīng)用起來(lái)有差別，比如耐消品冰箱，用戶購(gòu)買后可能十年內(nèi)都不會(huì)再?gòu)?fù)購(gòu)，這種情況下，RFM分析就喪失分析的價(jià)值和意義。

2. 留存分析

留存分析在電商里非常常見，常用于分析用戶在獲取后的一段時(shí)間內(nèi)，在網(wǎng)站或APP的留存情況，這里需注意的是留存分析一定要加上日期，比如很多網(wǎng)站留存率50%的數(shù)據(jù)沒(méi)有參考性，是因?yàn)槠洳](méi)有說(shuō)明是次日留存還是30日留存，這是有明顯差別的，網(wǎng)站一年后的留存率肯定比網(wǎng)站一個(gè)月的留存率或次留存率含量更低，時(shí)間越長(zhǎng)留存越少是很正常的，如果只提留存率高低，而不提時(shí)間，這個(gè)留存是沒(méi)有任何對(duì)比分析意義的。

留存分析還需要關(guān)注開始行為和結(jié)束行為，比如通常網(wǎng)站分析留存是用戶第一次登錄后在多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)再次登錄；或者開始行為定義為用戶第一次注冊(cè)后在多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)再次登錄，不同的開始結(jié)束行為定義對(duì)留存分析也完全不一樣，如果把開始行為定義成第一次購(gòu)買，結(jié)束行為就可以定義為復(fù)購(gòu)。

還需關(guān)注分析周期也就是時(shí)間力度的問(wèn)題，比如統(tǒng)計(jì)的是天利率還是月利率，這是有明顯差異的。

3. 漏斗分析

4. 路徑分析

5. 歸因分析

三、電商數(shù)據(jù)分析案例實(shí)踐

在接下來(lái)的部分，少東老師分別講解了漏斗分析、路徑分析、歸因分析以及分享了電商數(shù)據(jù)分析案例實(shí)踐。

囿于篇幅有限，想要觀看完整視頻的朋友可掃描下方海報(bào)的二維碼添加會(huì)員學(xué)習(xí)顧問(wèn)@betty老師的微信，并備注“少東”，即可獲得觀看鏈接。

四、本月直播回顧

本次會(huì)員直播課程，少東老師為大家詳細(xì)講解了電商業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐指南，希望大家都能有所收獲~

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