3.2 業務框架

電商是一個將互聯網技術與零售業結合的行業，傳統的零售業并沒有那么多的數據，但是隨著互聯網技術的發展和普及，現在已經可以非常輕松地采集數據。因此，這幾年數據分析在電商行業中越來越受到重視。阿里巴巴集團在2015年提出了大數據賦能商家的戰略，通過其廣告BI、生意參謀等數據工具為商家提供決策數據支撐。

電商店鋪的運營數據分析分為3個模塊，即運維數據、行業數據和競爭對手數據，每個模塊之間都需要相互參考，如圖3-2所示。

● 運維數據，即內部數據，是在運營店鋪過程中產生的各種數據，如訪客數、轉化率、銷售額等。

● 行業數據，即整個行業大盤的數據，在分析的時候需要將自己的數據與行業數據進行對比。

● 競爭對手數據，即同行對手的相關數據，和行業數據一樣，需要將自己的數據與競爭對手的數據進行對比。

圖3-3是電商零售企業的內部數據架構，即圖3-2中的運維數據模塊，整個架構分為5層。

第一層：從流量開始產生數據，用戶在瀏覽過程中的各種行為產生了電商數據。流量數據是所有電商數據的源頭，沒有流量就不用談數據分析了。

第二層：記錄用戶點擊之后的交易行為，如用戶下單產生交易數據、商家發貨產生庫存數據。

第三層：基于前兩層數據的分類、歸整，從流量數據和交易數據中清洗出用戶數據和商品數據，從庫存（倉庫）數據中清洗出售后數據。

第四層和第五層：基于前三層數據的分類、歸整，整理出財務數據和店鋪數據。

圖3-4是電商數據報表的權限架構圖，不同的部門或崗位關心的數據指標不同，而老板或總監需要了解各個部門的KPI指標，還要橫向了解各個環節，哪個環節出現了問題，就下鉆到縱向。