为什么90%的电商企业都忽视了用户行为分析的可视化看板？

一、为什么需要经营分析

经营分析对于企业来说，那可是至关重要的一环。就拿电商行业来说吧，在这个竞争激烈到不行的市场里，你要是不做经营分析，就好像在大雾天开车，根本不知道自己开到哪儿了，也不知道前面有啥坑等着。

先从数据采集这方面来看。电商平台每天都会产生海量的数据，用户的点击、浏览、购买等行为数据，这些数据就像是散落的珍珠，等着我们去收集。通过数据采集，我们能知道用户喜欢浏览哪些商品页面，在哪个页面停留的时间长，这些数据都是宝贵的财富。比如，一个上市的电商企业，位于技术热点地区深圳，它每天的数据采集量可能达到几百万条。行业平均的数据采集完整率大概在 80% - 90% 这个区间，要是低于这个数值，那你可能就错过了很多重要信息。

再说说数据清洗。采集来的数据往往是杂乱无章的，有错误的数据、重复的数据，这些就像沙子里的杂质，得清理干净才能用。数据清洗能让数据变得准确、一致。如果数据清洗没做好，那分析出来的结果就会偏差很大。还是刚才那家深圳的上市电商企业，它的数据清洗成本可能占到整个数据分析成本的 30% 左右。行业平均的数据清洗准确率在 95% - 98% 之间，要是低于 95%，那你可得小心了，分析结果可能就不靠谱了。

最后说说可视化看板。经营分析的结果要是用一堆数字呈现，那谁看得懂啊？可视化看板就把这些复杂的数据变成直观的图表，让老板和运营人员一眼就能看出问题和趋势。比如，通过可视化看板，我们能清楚地看到不同商品的销售趋势，哪些商品卖得好，哪些卖得不好。一个初创的电商企业，可能因为资金有限，在可视化看板的投入上会比较谨慎，但这也是必不可少的。行业平均的可视化看板使用率在 70% - 85% 之间，要是低于这个数值，那你的经营分析效果可能就大打折扣了。

总之，经营分析能帮助企业了解自身的运营状况，发现问题，制定策略，在电商这个充满变数的市场里站稳脚跟。

二、电商场景经营分析

电商场景下的经营分析，那可真是花样百出，每个环节都得分析到位。

首先是用户行为分析，这可是电商经营分析的核心。用户在电商平台上的一举一动都有深意。比如用户的浏览路径，从哪个页面进来，又去了哪些页面，最后有没有购买。一个独角兽级别的电商企业，位于杭州这个电商之都，它通过大数据技术分析用户行为，发现有 60% - 75% 的用户在浏览商品详情页后会离开，只有 15% - 30% 的用户会加入购物车，而最终完成购买的用户可能只有 10% - 20% 。这中间的数据波动，就反映出很多问题，比如商品详情页是不是不够吸引人，购物流程是不是太复杂。

然后是商品分析。电商平台上商品种类繁多，得分析每个商品的销售情况、利润情况、库存情况等。通过数据采集和清洗，我们能得到每个商品的详细数据。比如，某个商品的销量在过去一个月突然下降了 20% - 35% ，这就需要分析原因，是市场竞争激烈了，还是商品本身出了问题。

再来说说营销活动分析。电商平台经常会搞各种促销活动，这些活动的效果怎么样，得通过经营分析来评估。一个初创的电商企业，在搞了一次促销活动后，通过数据分析发现，活动期间的流量增加了 50% - 80% ，但转化率只提高了 10% - 20% ，这说明活动虽然吸引了很多人来看，但真正购买的人并不多，可能是活动力度不够，或者宣传不到位。

在电商场景经营分析中，可视化看板也发挥着重要作用。通过不同的图表，我们能直观地看到用户行为、商品销售、营销活动等各个方面的情况，方便企业及时调整策略。

三、新旧经营分析方案对比

在电商行业，经营分析方案也在不断更新换代，新旧方案对比起来，那差别可不小。

旧的经营分析方案，数据采集可能比较单一，主要依赖于平台自身的统计数据，而且采集的频率可能比较低，一天一次或者一周一次。这样就很难及时掌握用户的最新行为。比如，一个位于北京的上市电商企业，以前用旧方案的时候，数据采集完整率只有 70% - 80% ，很多用户的行为数据都没采集到。

数据清洗方面，旧方案可能比较简单粗暴，只是简单地去除重复数据，对于错误数据的处理可能不够精细。这就导致分析结果的准确性不高。

在可视化看板上，旧方案的图表可能比较简单，只能展示一些基本的数据，比如商品的总销量、总销售额等，很难进行深入的分析。

而新的经营分析方案，在数据采集上，不仅采集平台自身的数据，还会结合第三方数据，比如社交媒体数据、用户评价数据等，采集频率也提高到实时采集。这样就能更全面、更及时地了解用户。还是刚才那家北京的上市电商企业，采用新方案后，数据采集完整率提高到了 90% - 95% 。

数据清洗方面，新方案采用更先进的算法，能更准确地识别和处理错误数据，数据清洗准确率提高到了 98% - 99% 。

可视化看板上，新方案的图表更加丰富多样，不仅能展示基本数据，还能进行多维分析，比如按地区、按用户年龄、按购买频率等维度进行分析，让企业能更深入地了解市场和用户。

总的来说，新的经营分析方案在数据采集、数据清洗、可视化看板等方面都有很大的提升，能为企业提供更准确、更有价值的分析结果。

四、如何选择经营分析工具

选择经营分析工具，那可得擦亮眼睛，选对了工具，经营分析才能事半功倍。

首先要考虑数据采集能力。一个好的经营分析工具，得能采集到全面、准确的数据。不仅要能采集电商平台自身的数据，还要能采集第三方数据。比如，一个位于上海的独角兽电商企业，它需要采集社交媒体上关于自己品牌的评价数据，这就要求经营分析工具具备这样的能力。行业内一些优秀的经营分析工具，数据采集的覆盖范围能达到 85% - 95% 。

其次是数据清洗能力。采集来的数据必须经过清洗才能用，工具得有强大的数据清洗功能，能自动识别和处理错误数据、重复数据。一些工具的数据清洗算法比较先进，能在短时间内完成大量数据的清洗，准确率还很高，能达到 97% - 99% 。

然后是可视化能力。经营分析的结果要通过可视化看板呈现，工具得能生成丰富多样、直观易懂的图表。比如，能生成折线图展示销售趋势，生成饼图展示商品销售占比等。好的工具还支持自定义图表，满足企业的个性化需求。

还要考虑工具的易用性。要是工具操作太复杂，那员工得花很长时间去学习，这就会影响工作效率。一些优秀的经营分析工具，界面简洁友好，操作简单方便，员工能快速上手。

最后是成本。不同的经营分析工具价格不同，企业得根据自己的预算来选择。初创企业可能预算有限，就需要选择性价比高的工具；而上市企业可能更注重工具的功能和性能，愿意在这方面投入更多资金。

总之，选择经营分析工具要综合考虑数据采集能力、数据清洗能力、可视化能力、易用性和成本等多个因素，找到最适合自己企业的工具。

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