电子商务大数据分析自然不仅止于对用户行为的模仿，还体现在对营销活动的精细分析中。下面小编给大家介绍电商怎么做大数据分析，一起来看看吧。
电商做大数据分析的方法
1、准确定位
企业想进入或开拓某一区域电商行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析，才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。
如果适合，那么这个区域人口多少?消费水平如何?消费习惯以及喜好是什么?市场对产品认知度怎么样?不同地区存在什么差异?当前市场供需情况等等，这一系列问题背后包含的海量信息，构成电商行业市场调研大数据，对大数据分析过程，就是进行市场定位过程。
2、预测发展趋势
利用大数据技术，能够提前预测市场发展趋势，根据趋势来提前做好策略应对，赢得市场先机优势。
大数据发挥作用的前提是要有一定量级的数据资源积累。有了数据资源，大数据的算法模型才有用武之地。企业通过大数据对海量数据的处理、分析和运用，及时为企业做出市场预判，将极大增强企业核心竞争力。
3、准确推送
商家可以对顾客的消费行为信息数据进行收集和整理，比如消费者购买产品的花费、选择的产品渠道、偏好产品的类型、产品回购周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。
通过数据追踪，知道顾客从哪儿来，是看了某网站投放的广告还是通过朋友推荐链接，是新访客还是老用户，喜欢浏览什么产品，购物车有无商品，是否清空，还有每一笔交易记录，准确锁定一定年龄、收入、对产品有兴趣的顾客，对顾客进行分组、标签化，通过不同标签组合运用，获得不同目标群体，以此开展准确推送。
4、了解消费者需求
根据顾客的偏好和习惯等标签，商家可以掌握消费者的消费动向，尝试预测他们将要进行的下一步动作，进行业务决策。
比如：利用关联计算规则得知，购买竹笋的客户通常也会同时下单木耳，是因为客户在购买时打算制作鱼香肉丝，商家可以将木耳和竹笋以套装形式售卖，既增加销量，又方便顾客。
5、数据化经营
因数据驱动的零售新时代已经到来，没有大数据，我们无法为消费者提供这些体验;对数据进行挖掘、获取、存储、管理、分析和运用，可以感知消费需求，预测消费趋势，引导生产制造，为消费者提供多样化、个性化、场景化、准确化的产品和服务。
电商要了解的数据分析知识
事实上，最早的电子商务大数据分析反映在网站数据分析中。现在电子商务的形式已经变得多样化，无论是个人电脑还是手机，电子商务的主要载体开始是网站。因此，每天或每个时间段的网站流量和来源以及用户的数据追踪等都属于大数据分析。
如今电子商务的发展越来越成熟，电子商务现在不仅有网站的载体，还有各种平台、应用和其他载体。因此，电子商务大数据分析体现在RFM模型中，这是指对分类品牌价格、客户从各种渠道访问的产品渠道等数据的理解，建立完成的客户消费模型用来分析有用的数据。
电子商务大数据分析自然不仅止于对用户行为的模仿，还体现在对营销活动的精细分析中。具体的分析对象是产品，而不是用户。以产品为中心的数据收集和分析可以获得营销活动的精细分析数据，最终用于优化产品。
由于大数据分析技术目前非常成熟，电子商务表现分析产品之间的关联性，通过大量数据分析获得产品与产品之间的关联性，可以让商家参考调整产品。
电商精细化数据分析的技巧
1、流量分析。主要是为对网站整个站点的进行流量监测。细分维度有：时段、地域、来源、客户端信息等。
2、站内运营。主要是对重点网页项目做监测，分析每个网页项目的流量、人数、二跳等指标。还可以通过其他维度来分析特定定制页面的情况。比如：地域、来源、时段统计等。
3、转化分析。主要是对网站的转化效果进行分析。转化目标可以通过多个角度去监测数据：外部来源、关键词、着陆页面、地域分布、时段统计、广告转化。该功能的主要目的清晰呈现网站的转化结构，便于网站优化推广渠道、方式，进而较大化提高网站的转化率。
4、广告管理。主要是实现站外广告投放的营销监测，投放形式有：品牌广告、竞价SEM、直邮EDM、渠道广告。还可以通过定制报表来实现自定义选择活动到邮件的功能。通过该功能，不仅可以掌握准确的投放数据，更有利于发现不同渠道的效果好坏，对投放渠道进行优化，提升推广的ROI。
5、会员分析。主要是了解会员在重点页面、重点频道的流量贡献，了解会员在网站的行走路径，了解会员地域、年龄等属性分布，并详细分析不同会员在网站的关键行为，比如产品浏览、入蓝、订购等指标，为网站的准确营销提供有力的数据支持。
6、通过对每种产品的销量情况查找产品存在的缺陷，进而找出解决方案。对每个产品进行浏览/入蓝/订单分析，发现热门但点击率、入蓝率不高的产品，从而进行策略调整，也可以细分不同品牌、品类、分店等维度来分析。
