亚马逊 数据分析拆分5个步骤

1、业务思维

想清楚当前的核心目标是什么，为什么是这个目标，影响这个目标的关键因素是什么，达成目标的关键路径是什么。

比如，我以前负责一个分销的产品，我们希望通过分销员给商家带来更多的GMV，而那一年我们的主要目标也是GMV，我们希望通过分销员带来的GMV能占到25%。

我们的商业模式是，商家入驻到供货市场，然后分销员来选择商家和对应的商品。分销员再通过自己的社群、朋友圈等途径进行卖货。

由于我们是电商平台，所以在商家数、商品供给方面，我们是有足够的优势的。所以我们定位的主要发力点在分销员侧，通过优化分销员这个点来提升gmv的占比。

2、目标导向

明确业务当前重点方向后，我们需要带有一定的目标来设计我们的分析思路。

分销员gmv=分销员人数 x 分销员活跃率 x 人均分享商品数 x （用户流浏览量 x 成交转化率 x 客单价）

影响分销员GMV的核心因素有：分销员人数、分销员活跃率、人均分享商品数

用户流量量 x 成交转化率 x 客单价 是另外一个团队负责，所以这里我就不说了。

那接下来我就从分销员人数、分销员活跃率、人均分享商品数，这3个关键点开始来细化分析内容。

3、流程化思维

确定好目标之后，可以通过流程化的方式来拆解每一个关键因素，这也和做产品设计一样，需要一定的流程化思维。

那我首先梳理下分销员相关的核心产品链路：

老分销员发起邀请：我们的分销员是需要定向邀约的不能随便加入新分销员入驻入驻后筛选商家或商品选择合适的商家或商品进行推广分销

那根据这个流程我分析了整体的转化漏斗，看看在哪些环节可以提升或存在问题。具体的细节balabala

4、精细化思维

有了我们要分析的核心指标和关键流程，我们还需要对分析的内容进行精细化拆分，这里也更能体现一个人对数据分析的敏感性。

比如，我会按照分销员月收入进行分层