电子商务专业学生数据分析能力提升策略研究

张 鸽

（长沙民政职业技术学院，湖南长沙410004）

在商务活动中数据分析是将数据库中的原始数据进行归纳整理，聚集成一个可供高层次使用的数据集合，是研究市场营销规律，制定店铺订货、补货、促销计划以及调整经营措施的基本依据。随着电子商务的日新月异,数据分析在运营中的作用越来越重要。越精确的数据细度越能准确反应出运营过程中的业务发展情况，有助于商家及时完善运营策略，提升商家的竞争力和客户黏度。如果电子商务运营过程中不进行数据采集和分析，那就缺失了对运营效果的反馈。

一、数据分析的主要作用

1、有利于调整运营策略

电子商务市场变化快、热销商品的销售时段相对较短。在运营的过程中，需要及时掌握市场变化趋势以及客户需求动向，才能迅速并准确地调整产品组合和产品价格、制定促销策略。

2、有利于跟踪并判断运营结果

电子商务企业在运营过程中需要制定全面详细的运营计划，运营过程中也在不断调整运营计划。运营过程中采集运营数据并进行数据分析是调整下阶段运营计划的基础。运营数据的分析结果，不仅反馈了运营计划的运行情况，也可以让企业运营者据此分析判断出运营过程中需要改进的问题，为下阶段运营策略的调整、运营效果的优化提供依据和支持。

二、电子商务中数据分析的主要分类

1、行业数据分析

行业数据分析主要是对所选取的行业的整体性进行分析，了解行业排名、成交趋势、市场趋势、热门搜索等，结合这些数据来制定自身的运营策略。还要对竞争对手及同行热销商品等数据进行分析，从而规划一个合理的选品策略。[2]

2、访客数据分析

访客数据分析主要指分析访客来源、访问数、页面停留时长、平均访问页数以及不同时段的访问量情况等。从访客数据分析可以看出访客分布结构、页面装修和商品详情描述是否合适等。

3、运营数据分析

运营数据主要分析七个方面：（1）流量来源分析。分析流量组成以及哪些流量带来收益；（2）付费流量分析。对各种付费推广进行跟踪并分析推广效果；（3）访问时段分析。分析每个时段的流量和销量的转化情况；（4）关键词分析。分析哪些关键词带来了主要流量；（5）访客分析。分析主要顾客来源地区并进行相应的活动。例如对于单少但是流量高的地区设置免邮等活动（6）热门页面分析。分析哪些是带来流量较多的页面以及原因，以分析结果为指导去优化其它页面；（7）出口分析。分析跳失率高的页面，发现顾客离开的原因并及时进行优化。

4、订单数据分析

订单数据分析包括的范围很多,最常见的是分析订单量、订单总额、客单价以及转化率。订单数据包括客户访问、收藏、下单、支付整个过程的数据，帮助商家分析需要优化的环节，从而提高产品转化率。从订单数据也可以分析出商品的种类，那些商品卖得好，卖得好的原因是什么，以此为依据优化产品和营销策略。也可据此建立关联模型，分析出同时达成销售的概率较高的商品，形成关联销售。

5、活动数据分析

活动数据分析主要用来评测某次活动给商家带来的效果，以及评测广告的投放指标。活动数据中商家比较关心的有三个数据，分别是转化率、投入产出比和平均点击花费。做好活动数据分析，可以使商家对活动过程和效果作出更精准的判断，在此基础上做出合理的调整，带来更多的收益。

6、客户数据分析

客户数据分析不同于访客数据分析，主要是针对已经产生购买行为的顾客数据进行分析，包括客户数量、客户来源、客户结构、客户行为和客户流失等[1]。销售过程中基于用户的活跃程度，可以将用户大致分成“流失用户”、“低频活跃用户”和“高频活跃用户”。不同用户的活跃度、商品偏好、购买决策阶段都各异，商家做好客户数据分析后，可以根据需要采取差异化的运营策略。找出那些有价值的客户，增加客户黏度，进行精准营销。

三、电子商务专业学生数据分析能力现状分析

1、缺乏数据意识

目前电子商务教学中的普遍现象是专业教师花了大量的时间在培养学生的技能上，但对于数据分析的意识引导还不够。学生对于电商过程中数据能解决什么问题、怎么解决的、解决之后会给业务带来哪些改进以及效果上的优化还不是特别清楚。整体上来看就是缺乏“数据意识”，不习惯通过数据分析来进行经营和决策。

2、数据分析工具掌握不熟练

目前电子商务领域所用的数据分析工具非常多，仅淘宝运营过程中所能用到的数据分析工具就五花八门,例如流量提升工具、活动推广工具、店铺视觉优化工具、客户关系管理工具等，这些工具都是针对某个领域的专业工具。因为目前在电子商务专业的教学中，课程中没有专门的模块来进行实训，学生对于数据分析的工具了解不多，掌握其使用方法就更加少了。通过对毕业生的回访了解到，在电商实际的运营过程中，Excel的使用是非常频繁的，也非常重要，然而在校期间，学生对于Excel的了解也停留在非常初级的阶段。

3、缺乏运营整体观念

学生因为实战经验较少，对电子商务的整体运营还停留在初级阶段，给学生数据，他们还不能把数据和运营过程结合起来进行全面的分析。电子商务领域的数据分析，需要分析者熟悉运营的各个环节。简单的数据分析会使结果的适用性大打折扣。不理解数据的实际意义，看不清一堆数据中彼此的联系，那数据就是单独的，就不能判断出数据的实际意义，也就不能从数据中提炼出有价值的信息。

四、提升电子商务学生数据分析能力的策略

1、将数据分析贯穿到多门课程中

提升学生数据分析能力的前提是要培养学生形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，从而提升数据分析能力，并能利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，形成闭环，不断提升。因此数据分析意识的培养不是一个简单的过程,应该是不断强化的结果。在电子商务的课程设置中，不仅可以开设一门专门的数据分析课程，同时也应该在其它课程中有相应的内容或模块涉及到数据分析。例如《网店建设与经营》课程中就可让学生看一些真实店铺的运营数据，分析运营效果；《网店视觉营销》课程中可以让学生分析网店页面流量和跳失率的数据，让学生从视觉营销的角度来分析流量大或跳失率高的页面的优缺点。教师在这个过程中要指导学生读懂数据，理解它所代表的信息。

2、强化数据分析的软件的使用

要会数据分析，必须要掌握数据分析的工具，知道其有什么用、怎么用。因此在电子商务教学过程中，应尽可能地让学生多看多了解多掌握电子商务领域常用的一些数据分析软件。Excel的教学也该引起足够的重视。Excel的教学中，不能只告诉学生Excel做什么用，更重要的是用案例的形式教会学生怎么用。不仅要教学生常用的Excel函数，也要教会如何用Excel生成图表，例如饼图、线图、柱形图、雷达图等。一些简单的分析技能也应该提及，这些技能可以帮助运营者快速分析业务走势和异常情况。

3、从运营角度整体上引导学生进行数据分析

在教学过程中，教师应通过具体案例和教学过程，要让学生明白数据能为我们解决哪些问题。明白数据分析是决策的依据。在数据分析过程中，要引导学生重视数据，却不能拘泥于数据，不能为数据而数据，不能把数据片面化、机械化，要学会从整体的角度来评价数据的价值，然后客观评价分析数据，得出合理的分析结果。例如在运营一个网店时，某段时间的访客数剧增，不能仅仅认为是自身店活动做得好，还要分析其它原因，是哪些入口带来的流量剧增？是否同行流量都在增加？是否最近的产品有调整？等等，然后才能形成一个比较客观的分析结果。数据分析是一个复杂的思维过程。在教学中要鼓励学生从多角度分析数据，不仅掌握数据分析的方法，更重要的是能通过数据分析，提取有价值的信息。

五、结论

数据分析能力的培养和提升是个循序渐进的过程，需要不断强化，也不能只靠课堂教学来完成。教师需要设计多样性的实践分析活动，将课内外有机结合起来，激发学生分析数据的兴趣，让学生形成数据分析意识，逐步提升数据分析能力。

［1］麦海森.网店运营中客户数据分析与应用[J].《商》,2016,(25):223-223.

［2］陈广明.数据分析与网店经营[J].电子商务,2012,（1）.

［3］苏红霞.基于淘宝平台的网店经营策略探究[J].中小企业管理与科技,2013,(3):152-153.