电子商务:BI的真正价值如何体现？
企业数字化转型的本质是经验驱动决策向数据驱动决策的转变。
电商产品数据价值是什么 电商数据术语
电商产品数据价值是什么 电商数据术语
1、BI，让数据变资产成为可能
大数据时代下，“数据即资产”的观念已经深入人心。但是，数据真的就是资产吗？
资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。由此，我们可以看到，能够称之为资产的，一定是能够给企业带来经济利益的。
所以，只有当数据产生价值时，才能够被称之为“数据资产”。存储在某一个地方而没有充分利用起来的数据，不能称之为资产。
随着信息化技术的逐步完善，企业常常不仅一个信息化系统，ERP系统、电商系统、CRM系统各个信息系统之间缺乏关联，导致了数据孤岛，数据的关联性、整合难度大，难以释放数据的真正价值。
而BI，是数据产生价值的主要方式。BI工具，能够很好地集成各个系统的数据，实现多数据源的整合，在此基础上能够实现更深层次的数据分析与洞察，提供精准、及时的信息，为企业的经营决策提供依据。
图-跨平台交互分析动图
2、BI，提供深刻的洞察经营
企业管理的核心是目标管理。企业经营的好或者不好，到底是怎么造成的呢？这就需要通过经营洞察的分析方式来进行分析，找到问题根源，才能更好地解决问题。
而BI工具，能够为企业提供更深刻的业务洞察力，增加数据分析的纵深。
例，是一家型材加工厂，本月未达到保本产量。利用BI工具，追根溯源，终从财务领域的分析，抽丝剥茧，一步一步地找到了生产经营中出现问题的地方，接下来就是经营者和管理者改善这一条件，将错误的地方进行纠正。
图-穿透分析过程
电影《教父》里有句经典台词：花半秒钟就看透事物本质的人，和花一辈子都看不清事物本质的人，注定是截然不同的命运。
看不清数据的本质，无法快速洞察数据背后的逻辑，就会给企业带来巨大的损失。
图-分析云价值链分析
3、BI，降低了数据分析门槛
从执行层面来讲，BI的发展，降低了数据分析门槛。
传统BI的前端是静态类报表，当业务人员有新的报表需求和分析需求时，需要由业务人员先提交业务需求列表到IT部门，经过排期与开发，才能使用，耗费的时间长，沟通成本高。
这在外部环境飞速变化的今天非常不适用，静态报表已经不能满足现代企业对数据分析的需求。而自助式BI，大大降低了数据分析的使用门槛，不懂技术的业务人员可以通过简单的拖拽方式，自定义新的维度和分析数据，进行探索式分析。这比传统的BI工具，更快、更灵活。
图-分析云语义模型价值
数据化运营价值
数据化运营能给商家带来哪些价值呢？首先我们先看看什么是数据化运营？数据化运营是指依托行业数据，通过数据的抓取，数据的分析挖掘，数据的应用，为数据使用者提供更专业，科学准确的行业解决方案。从而达到提升效率降低运营成本的目的。这里需要注意的是，数据化运营是不能脱离行业的，这是由消费者的需求来决定的，不同的需求支撑起了不同的行业，不同的行业所需解决的问题也不尽相同，正因为行业相太大了。
数据化的现实意义，没有消费数据的企业就像没有一样，瞎倒腾，不管您处在时尚产业的哪个环节，数据化都可以帮助企业决策，降低产品库存提升客户满意度，提升运营效率，我们举一个简单的应用场景
如何来降低库存，我们做裤子的时候，通常为了满足不同的人群，往往到断码会很厉害。那些卖不动的产品不管你怎么促销大部分还是会变成库存。如果是数据化运营我们会怎么解决这个问题？
步，生产：裤子生产前我们需要清楚我们目标人群中码数的比列情况，有有比例的生产不要过量生产
第二步，分批触达：我们生产出来并不能保证客户一定会要呀，怎么办呢？我们需要分批测试，通过不同的渠道给客户，然后分析每个渠道的转化情况，根据客户基数来预测每个码数的销量根据产能来分时段分批给客户，做到不浪费产能不产生过多的库存。
第三步，重点触达：经过以上两步动作，可能还是有些卖不掉的，特别是特殊码的产品，那我们找找目标人群比方说筛选出所有4xl码的客户找到后一对一来沟通
1. 数据资产将会变成企业重要的资产，将会超过品牌资产因为你拥有足够多的后可以非常容易地孵化品牌，未来的数据化运营肯定要比品牌运营重要，数据将是每个企业有价值的核心竞争力，品牌只能排第二
2. 数据化运营是个性化服务的基础，因为只有当企业有足够的数据支撑的时候，才能充分地了解客户为客户提供个性化的服务个性化服务是卖方市场，到买方市场转变过程中有力的竞争手段。至少在卖方市场将一去不复返。充分的满足买方的个性化需求，将成为每个企业的使命。
3. 数据化是智能化的前提条件，没有数据化无法智能化。例如：人机结合的智能化设计，个性化的穿搭以及智能制造的工厂，这些都需要足够多的数据来喂养机器。数据就好比是机器的工作经验，越多越高效越智能。
私域运营是数据化的途径：我们先说线上销售，数据基本在电商平台，这是平台的盈利模式决定它不可能把数据还给商家，为什么这样讲呢？我们看看各大平台的收入结构就知道了，不管是天猫京东还是他们的主要收入来源是广告收入，平台如果把都给了商家，那商家就可以通过这些数据来直接找到客户，直接服务客户商家就不会再买平台的广告，所以各平台都限制商家加客户的微信，现在连电话也看不到了。其实平台也是很纠结，又想商家服务好客户又不想商家与客户关系太密切，平台害怕商家跳过平台直接找客户，那平台能为商家提供数据让商家服务好客户吗？理论上来讲是可以的，但是广告卖不了了。因为商家足够了解客户了自己就有办法触达了，不需要你的广告了。换一个说法，是要是卖流量的平台，平台的命根子就是他的数据化能力不然他就赚不到钱，如果把数据都给你了，那他就没有存在的价值了。
再说一下线下实体，线下实体的问题是客人来了先是不了解客户，客户走了你找不着客户。客户对于商家来说是非在线状态所以
步就是要把客户拉到线上，拉到哪？当然不是拉到电商平台，拉到电商平台你还是什么数据都没有，要拉到你私域流量池来，拉到你的微信上来
个性化服务
平台经济讲效率匹配，有效的手段是价格特别是直播为主的平台，那简直就是价格屠夫在时尚产业从价格到价值的提升，比较容易实现的途径，是个性化的服务。个性化服务的前提是先要足够了解客户，不然没办法个性化服务，无法在电商平台经营好，那是讲价格和效率的地方，没有时间给商家去充分了解客户，客户也没有多一点了解商家所以通过私域逐步和客人建立关系，然后才能了解化客户，客户也可以通过社交渠道充分了解商家和产品。个性化服务一旦获得客户信任，那营销成本将极大降低，复购率和利润会得到极大提升，不管你想不想开始数据化运营，但这个时代已经到来。一个没有数据的企业与一个有数据的企业的竞争就好比一个瞎子与明眼人在打架胜负早已确定
数据化是一个长期积累的过程，早行动早受益。哪怕每天只积累一点时间长了那也是一笔不菲的财富
电商数据分析是什么
电商数据分析包括了大行业大平台的数据状况，也可以是小到店铺、单品、sku的某个某个维度详细数据分析。
除了常规的商品型号、商品价格、促销信息、店铺名称等，还可以自定义其他维度、可以说说是做到了全方位展现渠道违规行为，满足多样化的巡检场景需求。
从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。
电商分析数据方法如下：
一、依据用户画像，洞察需求
用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
二、依据渠道数据分析用户来源
对电商卖家来说，分析“访客数”重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。
这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。
三、店内转化率的数据分析
当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：
1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。
2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。
3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比。
四、提高营销推广的ROI
对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。
五、产品数据分析
1、产品数据分分析
①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数；或浏览产品详情页后终下单的人数。
②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。
2、销量数据分析
我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。
六、用户留存数据分析
聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。
七、用户数据分析
对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。
电商运营数据分析包括哪些内容？
构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。
1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。
2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。
5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。
6.市场营销活动指标，主要某次活动给电商网站带来的效果，以及广告的投放指标。
7.风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8.市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。
数据分析对电商来讲有哪些重要意义？
首先，我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性，而是从各方对这一方面的动向来了解。事实上，全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。以沃尔玛为例，该公司已经拥有两千多万亿字节数据，相当于200多个美国国会图书馆的藏书总量。这其中，很大一部分事客户信息和消费记录。通过数据分析，企业可以掌握客户的消费习惯、优化和库存，并扩大销量，数据已经成为了各行各业商业决策的重要基础。电商平台也很注重这方面的数据分析，例如世界工厂网，就设有排名榜的数据分析，通过分析用户在世界工厂网的搜索习惯及搜索记录，免费提供了产品排行榜、求购排行榜和企业排行榜。无偶，作为行业门户网站的装备制造网也即将在未来的发展中提供数据分析的功能，从网站的介绍中可以看到：每月企业网站专业SEO检测报告、季度专业行业研究报告等等。所有这些行业的动向，都昭示这一个特点：企业数据、行业分析。也只有行业网站、电商平台等拥有企业数据优势，而且整行业信息，并有分析整合数据的能力，才能真正为企业提供真实、有效的数据分析。从各方对待一个事物的态度与投资动向，我们能很轻易的了解到这一事物的重要程度，从以上的事例可以看出，数据分析对于各行各业都非常的重要，尤其是对于电子商务平台。