在当前数字化时代，电商行业已经成为了商业领域中不可或缺的一部分。随着电商的蓬勃发展，海量的数据被不断产生，并且这些数据对于企业和市场研究人员来说具有极大的价值。

本文将围绕“电商数据获取及应用”展开分享。首先，将对电商数据的来源进行分类，了解不同类型的数据如何为企业提供有关市场趋势、消费者行为和竞争对手等方面的重要信息；其次，将聚焦于电商主题分类，即如何将电商数据按照不同的主题进行分类和分析，以提供有针对性的洞察和决策支持；最后，将总结电商数据可用性诀窍，以确认电商数据的获取以及应用的可行性。

数据来源分类

电商场景数据来源主要分为一方数据、二方数据以及三方数据。

一方数据指商家自己产生并管理，可以直接获取到的数据，主要分为OMS或ERP这一类的订单和财务管理系统，以及CRM的会员管理系统和私域。顾名思义，一方数据是商家自己的地盘，可以进行快捷便利的客户触达，而且不需要额外的花费。

二方数据指电商后台的数据，能通过间接的渠道来进行获取。比如天猫的生意参谋，抖音的抖店以及京东的京东商城。每个电商后台都有不同的平台后来用于取数，其数据类型也不一样。这部分数据一般通过RPA进行下载。

以下对二方数据平台进行了一些总结：

* RPA下载指平台有下载按钮

三方数据指第三方的数据机构将市场上一些公开的行业数据经过搜集和集合后形成的数据。品牌方可以通过向第三方购买。对接方式除了库对库的对接之外，有些可以直接从平台上通过RPA下载。

电商主题分类

了数据来源之后，下一步通过所获取的数据构建相应的分析主题。在此，我们将所有的主题划分成了九大主题，以及下面的细分主题，每个主题都有自己所需要的重要的指标以及分析的维度。同时，每个主题可能获取到的数据的平台也有所不同。有的可以拿到全渠道平台的数据，有的可能只能拿到单一的某几个平台的数据。

确定场景主题的时候主要有两个方向：从大主题向下拆解子主题、结合指标向上汇总。

1、从大主题向下拆解子主题

注意：在不同的子主题下，它的分析维度是否能够找到对应的数据源，即所获取到的数据颗粒度能否满足到想要分析的场景维度？

以运营主题举例，往下拆解，可以是店铺的运营，也可以是商品的运营，或者是付费推广渠道的运营，所以需要根据可获取的数据颗粒度来进行判断。

2、根据指标向上汇总

注意：在向上汇总时，需要考虑指标逻辑是否能够满足。重新进行计算和复杂逻辑的指标能否通过不同渠道、不同平台的数据来源，进行相应的复杂逻辑的计算。

以运营指标为例，我能够拿到的最大颗粒度是到店铺维度。那么我想向上汇总到多个店铺、整个品牌甚至是整个集团，这个逻辑汇总能否满足？如果是成交金额，可以通过多店铺的汇总直接向上加总。如果是访客数或者买家数，在拿到各个店铺的访客和买家数之外，如果将它简单汇总，就会出现无法去重的问题。所以需要根据指标逻辑来进行判断。

在日常的场景分析中，有常见的运营、推广、直播和行业四大场景主题，以下详细展开具体场景分析：

运营主题

运营场景分析，可以帮助企业了解经营情况，助力企业决策，推动业绩实现可持续增长。可以用大主题向下拆解的思路，将运营主题向下拆解，进行店铺、商品、流量的分析：

? 店铺分析，了解店铺的日常经营流量转化以及投放效率；

? 商品分析，看商品单品的日常运营，了解单品成交贡献和推广效果；

? 流量结构，从流量渠道、流量结构的维度看付费流量和免费流量的运营效果。

推广主题

通过推广场景分析，可以帮助企业在对的渠道，用对的策略，投对的产品，提升营销推广转化。推广主题分析可以从整体和部分两大块进行：

? 推广汇总分析，看整体的投放成交指标，投放效率和引流成本；

? 渠道推广分析，根据不同的渠道和类型来对比投放效果，同时可进行各推广计划效果对比。

直播主题

通过直播场景分析，可以有效地评估直播的效果，发现问题，优化直播策略，提高人气和带货效果。直播主题可以从流量、用户、渠道、商品等维度指标来分析：

? 自播、达播分析，看流量转化情况，以及直播效果；

? 直播商品分析，了解达人的带货情况、直播间的流量转化情况。

行业主题

通过行业主题分析，可以了解市场、品牌销售对比情况及趋势，获悉市场竞品发展情况，帮助企业打造更有竞争力的产品，提高新品上市成功率。行业主题，可以从大盘发展趋势、竞品维度来分析：

? 大盘发展趋势，了解行业和子市场品牌发展情况。同时，还可以进行品牌市占率的分析，但是需要注意的是：市占率的指标可能来自于不同的表单，不同的表单有不同的数据来源，通过建模或者是一些模型搭建之后，这些数据是否能实现指标的计算。

数据可用性诀窍

在确定了分析场景和分析框架之后，需要对数据的获取以及获取之后的可行性进行确认，观远数据总结了一套完整的数据可用性诀窍。

首先围绕调研对象、供应商、平台、获取方式、可用性这五个因素来进行展开数据源调研：

? 调研对象确定的调研内容完全不同，例如高层确认分析主题、看数维度，但不了解取数细节

? 从各个电商平台、系统后台确认需要的数据表单获取方式及维度指标是否可支撑调研内容

? 再通过供应商确认二方数据、三方数据的取数方案

? 继而明确数据的对接形式，数据库对接、API、RPA等等

? 最后对数据维度、计算逻辑做确认。

接着围绕以上五个因素，进行分步骤的调研内容。

? 在调研准备期，对高层管理了解分析主题，明确数据颗粒度；

? 调研执行期，协同数据部门确认数据来源及获取方式的开发内容；

? 调研结果梳理期，联合业务人员进一步确认数据报表可用性；

? 调研结果确认期，与数据部门产出数据清单，完成调研。

电商数据的获取和应用已经成为了商业领域中不可或缺的一环。在电商竞争日益激烈的环境中，通过深入挖掘和分析电商数据，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，优化产品和服务，提高销售和市场份额。同时，电商数据还可以帮助企业发现市场趋势和竞争对手的行动，从而及时调整策略和做出决策。

在数字化时代，电商数据成为商业领域重要的资源。目前，企业在许多平台上的数据最多只能保留3个月至6个月。对此，观远数据将为企业提供有效助益，长久地沉淀内外部的历史数据，并不断探索和创新数据收集、分析和应用的方法，助力企业能够更好地抓住市场机遇、应对挑战，获得持续的竞争优势。