【CDA干货】同样开电商，为什么你亏钱他赚钱？差距就藏在每晚的数据复盘里

抖音作为增长迅速的关键渠道，具备流量爆发快、内容形式多样、转化路径复杂等特点，可以说是当下市场上流量最大的带货直播平台。

如何实现抖店精细化运营并且大卖？数据分析必不可少！其实说白了，就是搞清楚三件事：商品是怎么卖出去的？钱是从哪来的？在哪一步漏掉了？

一、电商数据分析重点

在抖音电商中，流量、转化、利润的关系错综复杂，可能爆款销量高但不赚钱，可能投流消耗大却没转化等，数据分析的核心价值就是用数据打破凭感觉运营的误区。

比如，钱从哪里来：明确哪些渠道、人群、商品带来了核心收入，避免资源浪费；

钱往哪里漏：识别转化链路中掉队的环节，比如点击高但加购低，支付流失率高等；

未来钱怎么赚：通过趋势分析提前布局潜力商品或流量入口，占据运营先机。

完整的分析框架和分析重点可以参考如下：

二、推广方式数据分析

抖店运营推广方式主要有三种类型：直播带货、视频带货、精选联盟。整个抖店的订单来源大致有三种，视频、直播、橱窗。

①成交来源：钱从哪里来？

渠道拆解：自然流量 vs 付费流量，占比、转化、ROI 谁更优？

路径分析：用户是从首页推荐？商品详情页？还是搜索页进入？不同路径的转化效率如何？

②成交主体：谁在买？买了什么？

用户画像：年龄、性别、地域、消费能力、兴趣标签，搞清楚你的“铁粉”到底是谁。

商品表现：GMV、销量、客单价、利润率、点击-加购-支付转化率。哪些是引流款？哪些是利润款？哪些是潜力款？

③成交效率：转化链路是否顺畅？

漏斗分析：从曝光 → 点击 → 加购 → 下单 → 支付，每个环节的流失率高不高？

时间维度：哪些时段成交高峰集中？是否有明显的节奏规律？

以某次营销的数据为例，视频所带来的订单占近58%，直播所带来的订单占了39%，直接从橱窗下单的仅占3%，可以分析出相关商品的视频带货和直播带货为最佳销售渠道。

直播间数据的可视化形式可以使用指标卡、折线图、圆环图等，重点关注指标包括成交金额、成交单数、退款金额、退款单数、商品成交趋势、订单来源。直播带货的最重要的目标就是成交，成交能力是决定一切工作的基础，成交趋势可以来判断商品的密集成交数量。

货品数据的可视化形式可以用明细表、柱形图、圆环图来展示，重点关注指标包括商品红榜、商品黑榜、商品付款订单金额TOP、订单状态等。

关注货品数据就是持续寻找下一个爆品，比如“XX风衣”的订单数量较高，但实际付款订单数低了些，针对性地解决这个问题，提高下单转化率。

商品种类繁多复杂，如果每一件都去深入地分析是相当耗费时间和精力的，所以要有选择性地挑选可能成为爆款的商品去分析。

三、交易来源数据分析

日常业务复盘中，往往面临多个数据分析瓶颈，比如使用 Excel 手工留存分析，但因数据量大，常出现卡顿，分析效率低下；平台数据粒度有限，无法针对具体问题深入拆解指标等等。

可以构建灵活维度切换和粒度拆解的可视化数据分析看板，围绕“结果指标+过程指标”双线展开，反映整体经营成果，支持对问题环节的精准识别与优化。

比如市场数据监控部分，可以从竞品竞店的对比，做到知彼知己，了解在平台内的竞争力，掌握大盘波动和市场容量变化，判断自身是否紧跟行业发展节奏。

店铺销售趋势可以按时间粒度进行细分，组合多指标深入分析，判断运营调整效果，不同商品的销售情况。

引流渠道的访问量与成交占比等，可以为投放策略优化提供数据支持，明确哪些渠道性价比更高、引流更精准。

不同渠道需要多加关注，通过策划品牌相关的优质、高度传播性的视频内容，向客户广泛或者精准推送消息，提高知名度，从而充分利用粉丝经济，达到相应营销目的。

成交分析的核心是用数据找答案：先明确分析目的；再拆解分析内容，运用合适的分析方法；最终落实到具体行动。

四、电商分析基础方法

可以从周期分析、分层分析、漏斗分析这三种角度出发，驱动高效决策。

①周期分析：从比较杂乱的数据中提取到清晰的数据变化规律，帮助自身进行问题判断。常见的周期包括自然周期与生命周期。自然周期是指某一特殊时间段内的数据变化。

自然周期的数据通常会在两个时间点之间达到一个峰值，在峰值后又会呈现出逐渐下降的趋势。例如办公工具类的商品数据通常在工作日内较高。

生命周期则是指一件商品的预热、成长、稳定、衰退的四个生命周期。一般在预热与成长期，数据会出现快速增长。在达到稳定期后，数据增长会逐渐平缓，随后在衰落期开始下滑。

拉取数据时可以判断数据是否符合相应节点内的变化，并根据这些变化制定相应的优化策略。

②分层分析：避免数据上下限差距过大，从而影响到整体数据的平均值。可以将数据的极高值和极低值拆解开，进行分部讨论，差值越大的数据越值得进行分层分析。

例如，某客服团队平均接待量300人次，一个客服账号出现接待量达到每天500人次的情况，可以采用分层分析检查分流机制是否合理。

③漏斗分析：消费者的决策环节组成一个漏斗状的模型，在每个环节的流失可视化，帮助管理者准确定位问题环节，制定相应措施，提升消费者满意度和转化率。

做好漏斗分析，要确保流程之间有一定的关联性，每步流程都需要做好相应的数据记录，才能准确统计出漏斗数据。

了解抖店的数据分析，可以逐步提升精细化运营技能，CDA数据分析师认证体系包含数据模型、用户价值分析等多个实战框架，可以帮助我们在工作中更好地运用，提高电商运营的专业度。

CDA数据分析师证书，与CPA注会、CFA特许金融师并驾齐驱，其权威性与实用性不言而喻。在互联网行业中，应用数据分析是非常适配的，该行业数据量庞大、发展快。CDA数据分析师在互联网行业的数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了模型搭建的详细内容，对于数据岗的工作来说特别有帮助。

CDA数据分析师之所以备受青睐，离不开它广泛的企业认可度。众多知名企业在招聘数据分析师时，都会明确标注CDA持证人优先考虑。像是中国联通、德勤、苏宁等大型企业，更是将CDA持证人列为重点招募对象，甚至为员工的CDA考试提供补贴，鼓励他们提升数据处理与分析能力。这足以证明，CDA证书在求职过程中，能为你增添强大的竞争力，使你从众多求职者中脱颖而出。

CDA数据分析师在银行业的数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了模型搭建的详细内容，对于数据岗的工作来说特别有帮助，一些企业可以给报销考试费。