电商数据分析用了哪些技术（掌握电商数据的4个要点）

肯定有很多小伙伴好奇，那么，电商平台应该收集哪些数据，又应该分析哪些数据？

1、营销数据：电商需要各类的营销活动，相关的营销费用、用户覆盖数，活动点击、打开等数据便会自然而然产生，除此之外，还会涉及人均单价、活动打开率、人群触达率等数据。

2、流量数据：作为电商，最关键最核心的就是流量数据，这些数据还包括平台的浏览量、访客数、用户的登陆时长等。

3、会员数据：如今电商最常用的手段便是会员制，电商平台的活动便是基于会员数据分析而产生的。每个会员可以根据消费金额或者积分来升级会员等级。因此，便会产生相关的会员数据，其中包括每个会员的信息、交易记录等行为数据。

4、交易和服务数据：交易数据包括用户购买金额、数量、人数、商品信息、交易时间等数据；服务数据主要包括供应链等数据。

那么基于这些数据，电商平台该如何利用数据来分析电商零售数据分析，并进行优化呢？下面小编就用实例给大家简单解释一下。

比如，购物篮分析。购物篮分析可以帮助你找到一起购买的不同产品之间的联系。换句话来说，它基于的原则就是：如果一个顾客购买了一个商品，他们或多或少都可能购买另一个相关商品。和推荐引擎一样，购物篮分析一般会运用到机器学习或深度学习算法。

因此，我们需要分析商品热销情况和商品结构，还要分析商品之间的关联性，并根据分析结果给出销售建议。像思迈特软件Smartbi就可以完成购物篮分析，主要通过数据挖掘平台进行建模，使用关联规则算法进行实现，而且预测产品需求及其波动才能有助于规划客户服务。

如今，电商行业崛起，势必带来新的风浪，而电商领域的分析还涉及非常多方面的专业内容，但只要掌握好数据分析思维 工具，就能在变化浪潮中稳步前行。