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在電商領(lǐng)域，面對需求，“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究顯示，當(dāng)品牌提供個性化體驗(yàn)時(shí)，80%的消費(fèi)者更有可能進(jìn)行購買，90%的消費(fèi)者表示他們覺得個性化很有吸引力。新世界的規(guī)則里，個性化遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止是簡單地分類定制，而使用電商數(shù)據(jù)分析，能夠預(yù)測消費(fèi)者個體的需求，并提出相關(guān)的產(chǎn)品建議。
（3）參與用戶體驗(yàn)
如今，客戶體驗(yàn)是新的“品牌通貨” 。除了價(jià)格和質(zhì)量，我們還需要提供吸引人的用戶體驗(yàn)來保持客戶的興趣。而通過數(shù)據(jù)分析，我們可以看到客戶在網(wǎng)站上花費(fèi)了多少時(shí)間，哪些特性吸引了他們的注意力，以及可以改進(jìn)哪些方面來創(chuàng)建獨(dú)特、有趣、簡單、無障礙的用戶體驗(yàn)，以滿足客戶不斷變化的需求。

3.幫助提高產(chǎn)品銷量
（1）交叉銷售和向上銷售
很多電商賣家往往低估了給現(xiàn)有客戶交叉銷售和向上銷售的力量。根據(jù)福布斯的報(bào)道，吸引新客戶的成本是留住現(xiàn)有客戶的5倍。最重要的是，一家公司65%的業(yè)務(wù)來自現(xiàn)有客戶，因此利用電商數(shù)據(jù)進(jìn)行重定向戰(zhàn)略可能有更大的利潤空間。
（2）最大化廣告開支回報(bào)率
使用電商數(shù)據(jù)分析可以幫你發(fā)現(xiàn)企業(yè)是否像一個正在漏水的桶，可以做些什么來最大化廣告支出。與其把錢浪費(fèi)在不起作用的廣告上，你可以專注于針對正確目標(biāo)受眾的廣告。

三、如何做好電商的數(shù)據(jù)分析？
1.依據(jù)用戶畫像，洞察需求
用戶畫像即用戶信息標(biāo)簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費(fèi)習(xí)慣、偏好特征等各個維度的數(shù)據(jù)，進(jìn)而對用戶或產(chǎn)品特征屬性進(jìn)行刻畫，并對這些特征進(jìn)行分析、統(tǒng)計(jì)，挖掘潛在價(jià)值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。

首先，你需要創(chuàng)造出用戶對你品牌的認(rèn)知，將他們帶領(lǐng)到你的店鋪門口。比如通過億信ABI，能看到網(wǎng)站訪問者的人口信息，比如年齡和性別。也有關(guān)于地理位置、興趣、表現(xiàn)的數(shù)據(jù) 。這些見解能幫助你做出用戶畫像。
2.依據(jù)渠道數(shù)據(jù)分析用戶來源
對電商賣家來說，分析“訪客數(shù)”最重要的是分析“流量來源” 。分析不同流量來源的“數(shù)量”和“支付轉(zhuǎn)化率”，找出“支付轉(zhuǎn)化率”比較高的流量來源并想辦法提高，不僅可以提高“訪客數(shù)”還可以提高整體的“支付轉(zhuǎn)化率” 。這時(shí)利用數(shù)據(jù)分析工具能為不同渠道的表現(xiàn)提供總覽，并給出目標(biāo)轉(zhuǎn)化率。
當(dāng)涉及到有機(jī)搜索時(shí)，分析一些像搜索量和關(guān)鍵詞排名的指標(biāo)能幫你獲得更多的見解，比如該將廣告預(yù)算花在哪兒，如何讓用戶更容易搜索到你等等。
3.店內(nèi)轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)分析
當(dāng)用戶來到店鋪時(shí)，我們就要想辦法將他們轉(zhuǎn)化成顧客，但眾所周知，并不是每個來店里的用戶都會點(diǎn)加入購物車按鈕。甚至在加入購物車后，也會有改變主意離開網(wǎng)站的可能。所以這一步我們可以用下面的電商轉(zhuǎn)化指標(biāo)來跟蹤和優(yōu)化線上購物體驗(yàn)：
（1）銷售轉(zhuǎn)化率 ——已購買的用戶和全部來到店鋪的用戶比值
（2）平均訂單價(jià)值 —— 用戶下單的平均金額
（3）放棄購物車率—— 在所有產(chǎn)生的訂單中，未完成訂單的占比
轉(zhuǎn)化率表示進(jìn)行購買的訪問者所占總訪問者的百分比，是以特定時(shí)期內(nèi)實(shí)現(xiàn)交易的總?cè)藬?shù)除以訪問的總?cè)藬?shù)得出的。一次訪問行為就是顧客與我們的店鋪進(jìn)行的一次獨(dú)立互動，無論時(shí)長是三秒鐘還是三小時(shí) 。