CNNIC第49次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》表示，截至2021年底，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模為8.42億，較前一年增長(zhǎng)5968萬。而我國(guó)網(wǎng)民總規(guī)模增長(zhǎng)4296萬，網(wǎng)購(gòu)用戶的增幅已經(jīng)超過了網(wǎng)民的增幅，這意味著網(wǎng)購(gòu)的滲透率已然接近天花板，電商企業(yè)們都需要圍繞這些用戶進(jìn)行電商營(yíng)銷。再想躺著吃流量紅利是不可能的了，但卻可以借BI電商數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營(yíng)銷。

以精細(xì)化的電商數(shù)據(jù)分析為基石，推動(dòng)精細(xì)化電商營(yíng)銷

電商精細(xì)化營(yíng)銷的基礎(chǔ)是充分了解消費(fèi)者。這一點(diǎn)完全可以通過精細(xì)化分析電商累積數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)。比如說可以通過分析訪客的網(wǎng)頁(yè)訪問、購(gòu)買數(shù)據(jù)來了解指導(dǎo)網(wǎng)頁(yè)優(yōu)化，提高網(wǎng)頁(yè)的點(diǎn)擊量、瀏覽時(shí)長(zhǎng)、有效轉(zhuǎn)化率等；又比如說可以展開會(huì)員數(shù)據(jù)分析，參考零售數(shù)據(jù)分析將根據(jù)消費(fèi)頻率將會(huì)員劃分為不同類型，然后對(duì)他們的消費(fèi)行為、喜好等進(jìn)行分析，為不同類型的消費(fèi)者制定更具吸引力的電商營(yíng)銷策劃，刺激消費(fèi)，提高用戶粘性和消費(fèi)額。

和線下零售行業(yè)相比，電商行業(yè)可累積的數(shù)據(jù)資產(chǎn)十分豐富且龐大，且每天都在不斷地增加，因此做電商數(shù)據(jù)分析還是得依靠可完成海量數(shù)據(jù)智能分析的BI軟件才行。

BI軟件做電商數(shù)據(jù)分析效果如何？

使用BI軟件做電商數(shù)據(jù)分析有三個(gè)顯而易見的好處，分別是高效率、多維立體、按需自助。

高效率

就以?shī)W威BI軟件為例，它將線上線下電商數(shù)據(jù)平臺(tái)、系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)夠整合起來，統(tǒng)一口徑后，通過分布式分布式大數(shù)據(jù)技術(shù)、內(nèi)存行列計(jì)算模型等的緊密配合，可迅速完成海量數(shù)據(jù)的聚合運(yùn)算、分析挖掘，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)秒響應(yīng)、秒分析、秒呈現(xiàn)的效果。

多維立體

多維立體是BI電商數(shù)據(jù)分析中比較重要的一部分，它讓電商企業(yè)可以從多個(gè)分析維度展開電商數(shù)據(jù)可視化分析，更有利于管理層高效獲取豐富的數(shù)據(jù)信息，為決策提供更豐富的參考信息。

按需自助

電商企業(yè)可以通過任意終端設(shè)備做自助數(shù)據(jù)分析，從自身的數(shù)據(jù)分析思維和需求變化出發(fā)，按需分析。

這樣的電商數(shù)據(jù)分析才能及時(shí)地為電商企業(yè)的決策提供豐富的參考信息，助力電商企業(yè)實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)管理。有興趣的話，可以點(diǎn)擊“電商數(shù)據(jù)分析報(bào)表體驗(yàn)”去體驗(yàn)下BI電商數(shù)據(jù)可視化分析效果。