提升10倍电商数据分析效率的秘密

浏览: 3058
来源:永洪科技 原文链接:提升10倍电商数据分析效率的秘密

又一个周一的早晨,电商企业的老板刘总一醒来就开始想,上周有多少新用户?推的新品收入怎样?上月的新用户这个月的购买表现如何?用户的平均回购周期相对环比是缩短了还是延长了?各渠道引流占比有何变化?……

带着一堆问题,刘总来到办公室一看,上周的周报还没出来,技术人员正忙着汇总数据忙的四脚朝天,不觉十分恼火与无奈。到了晚上,周报终于提交了,刘总敏锐的发现,上个月新注册的用户这个月贡献的总消费额下滑明显,是什么原因导致的呢?是客单价低了还是购买次数下降了还是?刘总想查看这些用户这个月的平均消费额,并将用户按特征分组,以进一步了解情况,于是刘总叫来技术人员,被告知后天才能得到结果。这时CTO进到刘总的办公室,说网站的新功能要延期,因为这几天技术人员都在折腾数据,耽误了开发进度……

上面这个场景是不是十分熟悉?对于以数据化运营驱动的电商企业来说,数据分析是重中之重的关键。没有一个灵活、高效、自动化的数据分析系统,就总是不能及时得到数据结果,了解业务状况,要么耽误发展时机,要么酿成大错又后知后觉。

但高质量的数据分析又有过高的技术门槛和使用成本,即使是技术成熟的企业,独立开发一个数据分析系统经常也需要半年以上,且开发完成后的使用过程还是十分痛苦:不够灵活、便捷,业务上的分析需求又总是在变,每次改变某个指标的计算公式、分析维度的组合时,都要技术人员花几天甚至几周时间修改系统和程序。分析能力的滞后将拖累业务进程,无法满足企业及时决策的需求。

例如,某中大型生活类电商就面临以下问题:

1. 订单数据在Oracle里,用户数据在MySQL里,跨数据源整合数据技术复杂,最后技术部门采用每周将每个库手工导出成Excel文件再进行整合的方式处理,非常费时费力;

2. 指标经常变化而复杂,如环比、同比、用户快照分析、沉睡率、唤醒率、平均回购周期等,极大耗费人工成本;

3. 分析需求的变化给研发人员很大负担,经常影响核心业务系统的开发;

4. 分析需求的变化需要几周才能得到响应,不能得到及时的数据以支撑业务发展和决策。

对于这种问题,采用敏捷BI工具将非常有效。敏捷BI工具能快速连接数据源,之后直接通过点击和拖拽看到自己想要的数据和报表,中间不需要复杂的技术建模工作,让业务用户自己就能进行分析操作。

敏捷BI作为数据分析的新一代利器,事实上在国外早就流行开来,国内现在也有大量的企业开始采用敏捷BI来实现便捷、高效、易用的数据分析。国外有诸如Tableau、QV等工具,国内有永洪等。

上述的生活类电商在采用永洪的敏捷BI工具后,数据分析达到了以下效果:

1. 跨数据源整合数据、求复杂指标均可在前端界面直接通过点击和拖拽在几分钟内实现;

2. 没有技术背景的运营人员和业务人员亦可自己进行自服务分析;

3. 任意分析需求的变化亦可在几分钟内实现,实时了解业务状况;

4. 研发人员不再有修改数据建模和报表的负担,可专注于核心业务系统的开发进度。

系统截图示例:



对于电商、互联网企业而言,在激烈的竞争中比拼的正是数据分析的能力,谁先于对手一步获悉了市场变化,谁就将领先一步,拉开追赶差距。

敏捷BI操作演示视频:

http://www.tudou.com/listplay/ ... .html
推荐 0
本文由 子呆不呆 创作,采用 知识共享署名-相同方式共享 3.0 中国大陆许可协议 进行许可。
转载、引用前需联系作者,并署名作者且注明文章出处。
本站文章版权归原作者及原出处所有 。内容为作者个人观点, 并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。本站是一个个人学习交流的平台,并不用于任何商业目的,如果有任何问题,请及时联系我们,我们将根据著作权人的要求,立即更正或者删除有关内容。本站拥有对此声明的最终解释权。

0 个评论

要回复文章请先登录注册