資料分析師（電商）：驅動電商決策與業務增長的關鍵角色
一、引言
隨著電子商務的迅猛發展，資料分析師在電商行業的角色變得越來越重要。資料分析師透過挖掘和分析電商平臺的大量資料，幫助企業瞭解消費者行為、最佳化產品供應、提高運營效率，從而驅動企業業務的增長。電商行業的資料量庁大且複雜，因此，資料分析師需要具備較強的資料處理能力、分析能力和商業敏銳度，能夠將資料轉化為有價值的商業洞察。
二、資料分析師（電商）的主要職責
資料分析師（電商）的工作內容主要集中在資料收集、處理、分析和報告等方面。以下是該職位的主要職責：
1. 資料收集與整理
資料分析師需要透過多種方式和工具收集電商平臺上的資料，並進行有效整理，以便進行後續分析。
資料來源：透過電商平臺、cRm系統、支付系統、社交媒體等多個渠道收集資料。
資料清洗與處理：對原始資料進行清洗，去除噪聲資料、缺失值和重複資料，確保資料的準確性和可靠性。
2. 使用者行為分析
資料分析師需要深入分析電商平臺上消費者的行為，幫助企業更好地理解客戶需求，制定個性化的營銷和產品策略。
使用者畫像分析：分析使用者的基本資訊、購買歷史、瀏覽記錄等，建立完整的使用者畫像。
使用者行為路徑分析：分析使用者從進入平臺到最終購買的完整路徑，識別關鍵環節和轉化率瓶頸。
客戶細分：基於使用者行為資料，進行客戶細分，幫助電商平臺制定針對不同客戶群體的營銷策略。
3. 銷售資料分析
透過分析銷售資料，資料分析師幫助電商平臺發現潛在的銷售機會，最佳化庫存管理和產品定價。
銷售趨勢分析：對日、周、月、季度等不同週期的銷售資料進行分析，揭示銷售波動的原因。
產品銷售分析：分析各類產品的銷售表現，識別熱銷和滯銷商品，提供庫存和定價的最佳化建議。
毛利率分析：對不同產品的毛利率進行分析，評估產品的盈利能力，為定價策略提供依據。
4. 營銷效果分析
資料分析師透過評估各類營銷活動的效果，幫助電商平臺最佳化廣告投放、促銷活動和其他營銷策略。
促銷活動分析：分析各種促銷活動（如滿減、折扣、限時搶購等）的效果，評估其對銷量、轉化率和顧客忠誠度的影響。
廣告投放效果分析：分析廣告投放的RoI（投資回報率），評估不同渠道（如搜尋引擎、社交媒體、聯盟營銷等）的效果，幫助最佳化廣告預算分配。
Ab測試：設計並分析Ab測試（A\/b testing），透過對比不同營銷方案的效果，為下一步營銷決策提供依據。
5. 庫存和供應鏈分析
資料分析師透過分析庫存和供應鏈資料，幫助電商平臺最佳化庫存管理和供應鏈運營。
庫存週轉率分析：分析產品庫存週轉情況，確保庫存水平符合銷售需求，避免庫存積壓或缺貨。
供應鏈效率分析：評估供應鏈中的各個環節（如採購、倉儲、物流等）的效率，提供最佳化建議，減少成本和提高效率。
預測分析：基於歷史資料，運用時間序列分析等技術，預測未來的需求量，幫助制定精準的採購計劃。
6. 資料視覺化與報告
資料分析師不僅要處理和分析資料，還需要將分析結果以視覺化的形式呈現，幫助決策者做出科學的商業決策。
資料視覺化：使用工具（如tableau、power b