随着互联网技术的飞速发展、移动设备的不断普及，电商应运而生并且以快速的增长速度在不断的发展。经过了20余年的发展，电商行业已经趋于成熟。线下许多传统企业也在积极向电商化转型，电商化已然成为传统零售业的标配，另外这也意味着电商的竞争在不断加大。在这样的市场环境下，越来越多的企业开始重视数据分析工作，加入了数据分析的行列。
企业数据分析更加注重业务背景，以业务背景为基础开展数据分析、解读，挖掘出潜藏在数据背后的有效信息。数据分析师在其中就起到了桥梁的作用，实现将数据转化为信息，达到问题解决或者满足需求的目的。例如电商数据分析师通过分析数据，可以了解到产品的受欢迎程度、发现产品的问题所在，做到通过数据分析掌握产品的具体情况从而制定有针对性的产品方案，最终实现创收。在整个数据分析的过程中，电商数据分析师是怎么做的呢？现在小编来给大家总结一下电商数据分析师在进行数据分析工作时常用到的4种方法。
在开展数据分析工作前，可以先制定评估标准，然后以此为参考标准去分别分析产品的每一个变量的质量以及每一个变量间的关系。电商数据分析师在进行数据分析工作时常用到的4种方法是：对比、转化、留存分析及产品比价。
一、对比分析
对比分析又包括横向、纵向对比。横向对比看的是跟谁比，需要选取一个合适的竞争对手设为对比的标准。纵向对比，就是自己和自己对比，比如把店铺的每日的成交额都列出来，就能清楚的看到成交额的变化。当然对比的时间单位也可以是周、月份、季度等等。
二、转化分析
关于转化的问题，需要先了解一些常用到的统计指标。如想要知道一家店铺在市场上的影响力，可以看“店铺的目标用户数量”；想要分析店铺是否在盈利，可以看在一年时间里平均每位用户的消费额，即“平均消费金额”；判别用户对产品的满意程度，就可以看“用户的复购率”。确定以上统计指标后就可以根据店铺的目标用户数量，确定转化的指标。
三、留存分析
我们可以通过观察日、月、季度等活跃用户量来判断店铺的流量情况。但在店铺的经营中需要的不只是流量，更重要的是要有“留存”，即在流量池中那些留下来的或者会常来访问店铺的用户。有“留存”，才能实现产品的持续增长，所以店铺做留存分析是非常重要的。
四、产品比价
在一些促销活动中，部分店铺会给自己的产品贴上“全网最低价”的标签，这个标签是如何确定的呢？这就需要专门搭建一个比价系统，以此抓取同类型产品店铺在全网的价格，店铺再以此为参考去制定自己的促销策略。以数据为支撑可以让自己的促销策略更科学、可靠，避免出现促销失误的发生。
以上就是电商数据分析师在进行数据分析工作时常用到的4种方法，还有很多其他分析方法，这就需要大家去发现总结啦~掌握分析方法固然重要，擅用数据分析工具也是非常重要的，如思迈特软件Smartbi就是企业级的BI工具，能够满足各种企业不同应用场景的数据分析需求。而且其设计过程也是可视化的，拖拉拽就可快速完成数据准备、数据分析、数据可视化探索、仪表盘制作等需求。
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