电商数据分析的意义在于：

发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。

基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持。

第一、RFM模型

通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。

第二、RFM模型

这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。

第三、Spss分析

主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。

第四、网站分析

访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。

抖音数据分析对于运营来说尤为重要，可以从数据分析中找到抖音号运营的关键点，及时调整运营策略，助力抖音涨粉、上热门和流量变现。

自己抖音账号的数据，如视频播放量、新增粉丝数、主页访问人数、粉丝数据和作品数据等可以通过抖音APP的数据中心直接查看；他人的抖音账号数据可以借助专业的抖音第三方数据分析平台进行查看。