高手告诉你如何电商数据分析
电商平台上如何进行有效的数据分析
电商平台上如何进行有效的数据分析随着互联网的发展和电子商务的兴起，越来越多的企业选择在电商平台上销售产品。
然而，在激烈的市场竞争中，企业要想脱颖而出，就需要进行有效的数据分析。
本文将探讨在电商平台上如何进行有效的数据分析，并提供一些实用的方法和技巧。
一、数据搜集与整合要进行有效的数据分析，首先需要搜集和整合相关的数据。
在电商平台上，可以通过以下几种方式来获取数据：1. 销售数据：销售数据是进行数据分析的重要基础，包括销售额、订单数量、SKU销售情况等。
可以通过电商平台的后台系统或者第三方数据工具来获取。
2. 用户数据：了解用户的行为和需求对于电商平台来说至关重要。
可以通过用户注册信息、浏览记录、购买行为等来获取用户数据。
3. 竞争对手数据：了解竞争对手的销售情况和策略可以为电商平台制定决策提供参考。
可以通过竞争对手的官方网站、社交媒体、行业报告等来获取数据。
二、数据清洗与处理在进行数据分析之前，需要对搜集到的数据进行清洗和处理。
这包括以下几个方面：1. 数据去重：去除重复数据，确保每条数据的唯一性和准确性。
2. 缺失值处理：对于存在缺失值的数据，可以选择删除或者填补缺失值。
填补缺失值可以使用平均值、中位数等统计方法。
3. 异常值处理：排除掉数据中的异常值，以确保分析结果的准确性。
三、关键指标分析在电商平台上，有些关键指标对于企业的运营和发展至关重要。
通过对这些关键指标进行分析，可以帮助企业更好地了解市场状况和用户需求。
以下是其中几个常见的关键指标：1. 月度销售额：通过分析月度销售额的变化趋势，可以了解销售业绩的波动情况，确定销售目标和策略。
2. 客单价：客单价指的是每个订单的平均销售金额。
通过分析客单价的高低和变化趋势，可以判断用户的购买力和需求。
3. 转化率：转化率是指用户从浏览到购买的比例。
通过分析转化率，可以了解用户对产品和网站的兴趣，优化用户体验。
四、用户行为分析用户行为分析是电商平台数据分析中的重要一环。
高手告诉你如何电商数据分析
高手告诉你如何电商数据分析之马矢奏春创作一、从数据维度做拆分,让目标更加落地.我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分.天猫的双11刚刚过去,马云又缔造了新的成果,912亿.从去年的571亿到今年的912亿,马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分.900亿的成交,首先依照过往的类目占比,拆分到各个类目,每个类目承当几多销售指标,类目再依照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家,每个卖家承当几多销售指标.卖家再根据各自的日常店肆转化率反推需要几多流量,各类目再结合平台能提供的流量,就可以获得流量的缺口.接下来再依照各渠道获取流量的成原本计算,就可以得出双11平台需投入的营销经费数值.整个900亿的目标,通过这样的拆分,就变得明确可执行了.无论做什么事情,想做成,都离不开对目标的拆解,任何笼统的事物都可以通过数学的方法来解决,把事情数据化会让事情更简单可执行,也更容易考核效果.二、很多业务其实就是一个公式.我刚开始接触电商接受业务培训,第一节课就只讲了一个公式.成交额=买家数x客单价如果你想提升成交额,要么提升买家数,要么提升客单价.我们可以盘点一下,我们见过这么多的促销手段,有哪个不是为了提升这两个数值的.满减、满送、买二送一,这是为了提升客单价的手段；秒杀,团购,这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚年夜量流量做关联销售）.不单仅如此,这个公式依据分歧的业务场景还可以拆分成多种形式.买家数 = 商详uv x 下单率 x 付款率商详uv = 广告展现 x 广告转化率 = 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x活动点击率于是,决定成交额的因素就酿成了各个渠道的转化率、图片的点击率、产物的下单率、付款率,这样多的细节共同决定了最后的成交额.接下来针对这些细节分别去做优化,这个过程就叫依据数据做精细化运营.仔细想想,你自己的业务又何尝不是一个公式呢？试着找到自己的公式,去拆分它,你也许会很多改进的方法.三、运营说究竟就是一个漏斗.互联网的模式下,无论做什么产物,根本目的都是为了变现,只要是变现,就涉及到了转化.而转化其实就是一个漏斗模型.漏斗模型是运营数据里提到的最多的词了,在业务的链条里,每个环节的用户数是呈不竭衰减的,运营要做的事,就是想尽一切的法子来提升漏斗中各环节的转化率.比如一个电商的活动页,它的漏斗模型应该是这样的：有了这么个漏斗,我就可以分析每个环节代表了什么,我怎样去改善：1）pv/uv：页面访问深度,直接体现了这个页面是否吸引人,用户在这个页面是否发生点击的兴趣.2）活动页—>详情页uv：页面上的内容是否吸引人,商品是否是用户喜欢的,需根据页面点击情况及时替换点击效果差的商品.3）详情页uv—>下单人数：商品的转化率如何,是不是爆款,此处转化过低需替换高转化的商品.4）下单人数—>付款人数：商品的付款率,如果低于正常值,需要卖家催单.需要注意的是,漏斗模型是需要比较的,如果仅仅只有一个漏斗模型,那么就只是数据的摆设,如果要做分析的话,就一定要有比较,比如和往期的漏斗作比较,比如与平台的均值作比较,只有在比较过程中才会发现问题.我们作为产物运营的同学,必需要熟悉我们产物中每一个关键数据,日均的uv是几多、转化率是几多,下载量是几多,这样在数据呈现异常的时候才可以第一时间发现,熟悉产物数据,是对数据敏感的前提.四、一篇完整的数据分析陈说应该包括哪些内容？前面讲了一些理论层面的,最后给一个数据分析模板给年夜家,供参考.1、首先你需要根据活动目标确定你的目标告竣率,完成百分比,提升百分比.这是这次活动取得的功效,在一开始就写.如：本次活动uv 24w（20w,↑ 20%）,uv价值 3.6（3,↑ 20%）2、如果是发周报、月报之类的数据,接下来就应该是核心数据走势图在这张图里,要对每个数据的拐点做分析,比如图中11月7日、8日两天的uv价值有明显提升,这个的原因,要找到并写在陈说里.3、接下来流量分析,主要为流量来源分布,各渠道流量转化率分析.流量涨了,要找到是哪个渠道带来的流量涨了,为什么涨了,分析这里的原因.流量的质量如何,哪个渠道的流量转化率高.这里需要两个饼图,一个是流量渠道占比,一个是渠道带来的转化占比.从上面的两个饼图里,我们看到明显站内流量的转化率更高,而广点通带来的流量转化率偏低.另外,通过与往期的渠道来源占比作比力,我们可以看到以后流量构成上的变动.3、转化率分析,也就是漏斗模型分析.前文提到了,漏斗模型需要比较的数据,所以在此处的分析,我们需要列两个漏斗模型.对漏斗模型各环节转化的分析,这里主要和往期数据做比较,结合活动页面、流量、产物功能等多方面因素,检验考试分析这里各环节转化率提升或者降低的原因.4、模块点击分析我们设计的产物页面,或者活动页面,我们需要知道这个页面的结构是否合理,用户的点击分布,这有助于我们改善.当我们检验考试新的页面样式的时候,更应该对这里的模块点击做分析,可以验证我们的结构是否对数据带来了改善.模块点击分析主要是从点击饼图,及其各模块转化率的角度来分析,点击饼图可以看到用户的需求,模块转化率则反应了各个模块内容是否满足用户的需求,如果模块转化率较低,则需要考虑这个模块的内容是否优质,甚至这个模块是否需要改变样式.5、改进及优化每次的活动总是有做的好的处所和做的欠好的处所,我们数据分析的目的就是为了积累经验,沉淀方法论,在每一篇数据陈说的结尾,我们需要对这一次活动做一个总结,比如检验考试了一个新的玩法,效果如何,检验考试了一个新的页面样式,点击率是否有提升,等等.把经验应用于之后的活动规画傍边.五、数据不是万能的写在最后,想说一点,数据不是万能的.我们常做的数据分析,是建立在海量数据的情况下,但往往在草创公司,数据系统还不完善,数据量不够的情况下,数据只能作为参考,过分相信数据往往会招致做犯毛病的判断.数据有很多指标,统计维度又有很多种,如果深挖下去,会耗费年夜量的精力,但却纷歧定会有成效,所以找出最关键的几个数据指标,对其最合理地分析,这点很重要.今天就说这么多啦.做数据分析,重点不在数据,而在分析,对数据敏感,就是能清楚数据异常面前的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力.希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人.。
电子商务中的数据分析方法
电子商务中的数据分析方法随着互联网技术的快速发展以及人们对网购的需求不断增长，电子商务已经成为了当今商业领域中最为流行和繁荣的行业之一。
在电子商务中，数据分析已经成为企业获取有效信息和实现商业成功的重要工具之一。
数据分析是通过收集、整理、处理和分析各种数据以揭示其中的规律和关系的过程。
在电子商务中，这些数据包括用户的购买历史、浏览记录、搜索关键词、社交媒体活动以及与客户的互动等等。
通过这些数据，商家可以获得深入的了解顾客的需求和喜好，从而制定更加精准的营销策略和服务方案。
接下来，本文将介绍电子商务中的数据分析方法。
一、数据挖掘数据挖掘可以帮助电子商务企业挖掘出那些隐藏在大量数据背后的规律和趋势。
其主要方法包括关联规则挖掘、分类与回归分析、聚类分析、时序分析等等。
其中，关联规则挖掘可以通过发现顾客之间的购买模式和相关性进行市场细分和定位；分类与回归分析可以对用户的消费行为进行预测和分析；聚类分析可以针对相似用户群体进行营销推广等等。
时序分析则可以帮助企业识别出销售季节性和周期性的规律，制定更有效的促销活动和库存管理策略。
二、用户画像用户画像是通过对用户的个人信息、行为习惯和偏好进行分析后，得出一组描述用户的特征标签的过程。
通过用户画像，电子商务企业可以准确描述不同用户的购物习惯、喜好、需求和行为特征，从而为营销活动和个性化服务提供依据。
常见的用户画像方法包括K-means聚类分析、关联规则挖掘、决策树和朴素贝叶斯分类器分析等。
通过这些方法，商家可以准确的识别特定用户模式，并根据用户画像对其进行识别、分类和定位。
三、预测模型预测模型是使用历史数据，并通过分析趋势和模式的方法来预测未来数据的一种方法。
在电子商务中，主要可以帮助企业预测顾客的购买行为和消费模式。
常见的预测模型包括时序分析、回归模型、决策树分析、支持向量机及神经网络等。
通过这些预测模型，电子商务企业可以精确的预测未来的商业趋势和消费模式，为企业决策提供有力的支持。
电子商务平台数据分析的实用方法与技巧
电子商务平台数据分析的实用方法与技巧随着网络技术的飞速发展，电子商务已经成为了一种越来越普遍的消费模式。
通过电子商务平台进行线上购物已经是许多人日常生活中的必须品。
而这种消费模式的发展，使得电子商务平台的数据分析越来越重要。
数据分析可以帮助电子商务平台了解用户需求，改进产品，提高销售额等。
在本文中，我们将探讨一些电子商务平台数据分析的实用方法和技巧。
I. 数据收集在开始分析数据之前，首先需要收集数据。
电子商务平台数据的收集有许多种方式，如：1. 日志文件：电子商务平台通常会记录每个用户访问网站的行为和操作，这些数据通常保存在日志文件中。
这些日志文件可以提供有关用户行为和反应的重要信息。
2. 用户反馈：电子商务平台通常会向用户发出调查问卷或提供反馈机制，以收集用户对产品和服务的反馈信息。
这些反馈信息可以用来了解用户对产品和服务的看法，有助于改进产品和提高用户满意度。
3. 社交媒体：许多电子商务平台都会在社交媒体上推广自己的产品和服务。
通过监控用户在社交媒体上的讨论和留言，可以了解用户的看法和需求，为电子商务平台提供有价值的信息。
II. 数据清洗在收集到数据后，需要对数据进行清洗。
数据清洗通常包括下列步骤：1. 数据去重：由于某些数据可能被记录多次，需要将这些重复的数据删除或合并。
2. 数据格式化：将数据统一到一种格式中。
例如，所有的日期可能需要修改为相同的格式。
3. 数据填充：在某些情况下，数据可能会丢失或未填充。
在这种情况下，就需要根据特定规则对数据进行填充。
4. 数据转换：在分析过程中，需要将数据从一个格式转换为另一个格式。
例如，将数据从字符串转换为数字，或将数据从英文转换为其他语言。
III. 数据分析在收集和清洗数据之后，就可以开始进行数据分析了。
以下是一些电子商务平台数据分析的实用方法和技巧：1. 产品分析：通过分析产品的销售额和销售数量，可以了解哪些产品最受欢迎。
同时，可以用来定义产品定价策略和促销策略。
如何在电商平台上进行数据分析
如何在电商平台上进行数据分析电子商务平台上的数据分析是不可或缺的。
这些数据可以用来优化产品、提高销售和优化用户体验。
在这篇文章中，我们将介绍如何在电子商务平台上进行数据分析。
1. 收集数据在电子商务平台上，可以通过多种方式收集数据，例如分析网站流量、交易数据、购物车数据、平均数等等。
这些数据可以帮助我们了解客户在网站上的行为，并提供有关购买流程的见解。
2. 数据分析在较小的电商平台上，可以手动分析数据，例如在 Excel 中制作柱形图、折线图和圆饼图等。
但是，对于较大的电商平台，工具是必不可少的。
商家可以使用各种分析工具，例如 Google Analytics、Segment 和 Mixpanel，它们可以帮助您收集和分析数据、跟踪网站流量并更好地了解您的用户。
3. 分析客户行为和交易信息通过分析客户在网站上的行为，例如在网站上花费的时间或购买的数量，可以了解消费者的喜好和偏好，并针对性的调整产品线。
可以通过分析交易信息，例如订单数量、销售金额、每个订单的商品种类、运费等，来了解销售情况。
4. 了解客户反馈在电子商务平台上，用户通常有一个个人帐户，因此可以根据用户历史交易记录来分析用户的反馈。
客户在网站上的留言、评价和投诉等数据也是非常重要的，可以帮助我们改进产品和服务。
5. 提供增值服务商家可以通过数据分析，在电子商务平台上提供增值服务，例如推荐机制、预测建议、定制产品、个性化推送等。
这些增值服务可以帮助你增加销售额、提高用户满意度和忠诚度。
在总结中，电子商务平台上的数据分析是一项必不可少的任务，可以帮助商家优化产品、提高销售和优化用户体验。
商家可以通过各种工具收集和分析数据来了解客户行为、交易信息和反馈。
最后，商家可以根据分析结果提供增值服务，增加销售额、提高用户满意度和忠诚度。
电商平台数据分析的方法与应用
电商平台数据分析的方法与应用随着电商行业的不断发展和普及，电商平台的数据量也在不断增加。
各个电商平台的数据分析也成为了必不可少的一部分。
那么，电商平台数据分析的方法和应用是什么呢？一、电商平台数据分析的方法1.数据采集首先，电商平台数据分析要先进行数据采集。
数据采集可以通过爬虫技术来实现，也可以通过对用户行为进行跟踪来收集数据。
数据采集后需要进行数据清洗和整理，以保证数据的准确性和完整性。
2.数据存储采集到的数据需要进行存储，而存储方式可以分为两种：关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库较为传统，可以提供更为精细的数据查询和处理方式；而非关系型数据库则更加灵活，可以根据需求进行数据存储和查询。
3.数据分析数据分析是数据采集和数据存储的基础，也是电商平台数据分析的重要过程。
在数据分析中，我们可以使用数据统计、数据可视化和机器学习等工具和方法来实现。
通过对数据进行分析，我们可以深入了解用户行为和用户喜好，以及产品销售情况等。
4.数据应用分析完数据后，我们还需要将数据应用到实际业务中。
数据应用的方式有很多，比如广告投放、商品推荐、用户画像等。
通过数据应用，我们可以实现更加精准的营销策略和更加个性化的用户需求。
二、电商平台数据分析的应用1.广告投放在电商平台上，广告是重要的营销手段。
通过对用户偏好和行为习惯进行数据分析，我们可以实现更加精准和有效的广告投放。
比如，将购买力较强的用户群体锁定为广告投放的目标，从而提高广告点击率和转化率。
2.商品推荐在电商平台上，商品推荐是促进销售的重要手段。
通过对用户行为进行跟踪和分析，我们可以推荐和用户喜好相符的商品。
比如，对于购买一个产品的用户，系统可以智能推荐类似的产品，从而提高用户的购买意愿和满意度。
3.用户画像通过对用户数据进行分析和挖掘，可以实现用户画像的建立。
用户画像是对用户特征和行为进行概括和总结的方式，可以帮助企业更好地了解用户，从而实现更加个性化的营销和服务。
电商平台运营的数据分析方法
电商平台运营的数据分析方法近年来，随着电商平台越来越受到消费者的青睐，越来越多的企业开始将自己的产品放在这些平台上销售。
但是，如何才能在庞大的电商平台上取得优异的销售表现，吸引更多的顾客购买产品呢？这就需要运用数据分析的方法来帮助企业进行精准的经营决策。
一、常见的电商平台数据分析方法1. 用户画像用户画像是指利用数据挖掘技术从大量用户数据中获取用户信息，以及用户喜好、购买习惯等方面的信息。
通过用户画像，企业可以更加准确地把握用户需求，对产品和服务进行精细化经营。
2. 商品管理商品管理是电商平台中的一个重要环节。
通过对用户的购买行为进行分析，可以了解用户的购买偏好，以及他们对商品的评价。
并根据数据分析结果来调整产品和服务，提高用户体验。
3. 营销推广在电商平台上，营销推广也是一个重要的环节。
运用数据分析的方法，可以对用户进行分类，制定不同的推广方案。
例如，对于喜欢购买家庭用品的用户，可以特别定制推送家居用品的广告。
4. 自动化运营电商平台上流量大、交易量也大，如果所有工作都要人工操作，那么不仅效率低下，而且成本高昂。
自动化运营可以大大提高运营效率，减少人力成本。
例如，通过对用户购买行为的监控，自动推送相应的商品或者促销活动，从而提高产品销售率。
二、数据驱动的电商平台运营数据驱动的电商平台运营是指使用大数据技术和数据科学方法来分析电商平台上的数据，科学地管理和运营企业。
在电商平台上，数据驱动的运营方法可以提高用户体验、优化商品销售、提高销售速度、降低存货成本等方面的问题。
1.提高用户体验通过数据分析了解用户喜好、需求、感受等方面的信息，并根据数据结果精准的定制产品，提高用户购买的满意度。
2.优化商品销售通过数据分析了解商品的销售情况、销售趋势、库存等方面的信息，及时对商品和库存进行调整，提高电商平台的售卖率。
3.提高销售速度数据驱动的电商平台运营方法可以提高销售速度。
例如，在电商平台上，对于有购买意愿的用户，可以提供更加个性化的服务和产品，从而提高用户的购买速度。
教你如何做好电商数据分析
教你如何做好电商数据分析
1、分析数据先要准确采集
根据分析目标，制定有针对性的采集方案，包括对数据的采集方式、需要采集的数据字段，不同的采集方式会产生不同的采集内容，如关键词采集可以输出行业数据、品牌数据，店铺采集则可输出指定店铺的数据，按链接采集，则可对指定的的某些链接数据进行输出。
采集到的数据字段主要是围绕平台公司显示为为准，可根据页面上的字段去检测采集数据的准确性。
2、分析数据要围绕不同字段进行
根据销售相关的字段，可以分析品牌单品销量、行业销量、店铺销量、竞品销量等，同时还可输出销售额数据，根据促销信息的字段，可以分析本品与竞品的促销差异，从而调整促销手段和产品定价。
围绕字段可以开展的分析非常多，因为页面公开显示的字段非常多，具体还要看品牌的具体需求。
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高手告诉你如何电商数据分析
一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。
我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。
天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。
从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。
900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。
卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。
接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。
整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。
无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。
二、很多业务其实就是一个公式。
我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。
成交额=买家数x客单价
如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。
我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。
满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。
不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。
买家数= 商详uv x 下单率x 付款率
商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x
活动点击率
于是，决定成交额的因素就变成了各个渠道的转化率、图片的点击率、产品的下单率、付款率，这样多的细节共同决定了最后的成交额。
接下来针对这些细节分别去做优化，这个过程就叫依据数据做精细化运营。
仔细想想，你自己的业务又何尝不是一个公式呢？试着找到自己的公式，去拆分它，你也许会不少改进的方法。
三、运营说到底就是一个漏斗。
互联网的模式下，无论做什么产品，根本目的都是为了变现，只要是变现，就涉及到了转化。
而转化其实就是一个漏斗模型。
漏斗模型是运营数据里提到的最多的词了，在业务的链条里，每个环节的用户数是呈不断衰减的，运营要做的事，就是想尽一切的办法来提升漏斗中各环节的转化率。
比如一个电商的活动页，它的漏斗模型应该是这样的：
有了这么个漏斗，我就可以分析每个环节代表了什么，我怎样去改善：
1）pv/uv：页面访问深度，直接体现了这个页面是否吸引人，用户在这个页面是否产生点击的兴趣。
2）活动页—>详情页uv：页面上的内容是否吸引人，商品是否是用户喜欢的，需根据页面点击情况及时替换点击效果差的商品。
3）详情页uv—>下单人数：商品的转化率如何，是不是爆款，此处转化过低需替换高转化的商品。
4）下单人数—>付款人数：商品的付款率，如果低于正常值，需要卖家催单。
需要注意的是，漏斗模型是需要对比的，如果仅仅只有一个漏斗模型，那么就只是数据的陈列，如果要做分析的话，就一定要有对比，比如和往期的漏斗作对比，比如与平台的均值作对比，只有在对比过程中才会发现问题。
我们作为产品运营的同学，必须要熟悉我们产品中每一个关键数据，日均的uv 是多少、转化率是多少，下载量是多少，这样在数据出现异常的时候才可以第一时间发现，熟悉产品数据，是对数据敏感的前提。
四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容？
前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。
1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。
这是这次活动取得的成果，在一开始就写。
如：
本次活动uv 24w（20w，↑ 20%），uv价值 3.6（3，↑ 20%）
2、如果是发周报、月报之类的数据，接下来就应该是核心数据走势图
在这张图里，要对每个数据的拐点做分析，比如图中11月7日、8日两天的uv价值有明显提升，这个的原因，要找到并写在报告里。
3、接下来流量分析，主要为流量来源分布，各渠道流量转化率分析。
流量涨了，要找到是哪个渠道带来的流量涨了，为什么涨了，分析这里的原因。
流量的质量如何，哪个渠道的流量转化率高。
这里需要两个饼图，一个是流量渠道占比，一个是渠道带来的转化占比。
从上面的两个饼图里，我们看到明显站内流量的转化率更高，而广点通带来的流量转化率偏低。
另外，通过与往期的渠道来源占比作比较，我们可以看到当前流量构成上的变化。
3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。
前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。
对漏斗模型各环节转化的分析，这里主要和往期数据做对比，结合活动页面、流量、产品功能等多方面因素，尝试分析这里各环节转化率提升或者降低的原因。
4、模块点击分析
我们设计的产品页面，或者活动页面，我们需要知道这个页面的结构是否合理，用户的点击分布，这有助于我们改善。
当我们尝试新的页面样式的时候，更应该对这里的模块点击做分析，可以验证我们的结构是否对数据带来了改善。
模块点击分析主要是从点击饼图，及其各模块转化率的角度来分析，点击饼图可以看到用户的需求，模块转化率则反应了各个模块内容是否满足用户的需求，如果模块转化率较低，则需要考虑这个模块的内容是否优质，甚至这个模块是否需要改变样式。
5、改进及优化
每次的活动总是有做的好的地方和做的不好的地方，我们数据分析的目的就是为了积累经验，沉淀方法论，在每一篇数据报告的结尾，我们需要对这一次活动做
一个总结，比如尝试了一个新的玩法，效果如何，尝试了一个新的页面样式，点击率是否有提升，等等。
把经验应用于之后的活动策划当中。
五、数据不是万能的
写在最后，想说一点，数据不是万能的。
我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。
数据有很多指标，统计维度又有很多种，如果深挖下去，会耗费大量的精力，但却不一定会有成效，所以找出最关键的几个数据指标，对其最合理地分析，这点很重要。
今天就说这么多啦。
做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。
希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。