电商数据分析的作用有：分享线上活动成效，考核相关人员绩效(KPI)，监控推广的投入产出(ROI)，发现客服、营销等方面的问题，预测市场未来趋势，帮助改进网站UED。

数据分析贯穿于产品的整个生命周期，包括从市场调研到售后服务的各个过程，都需要适当运用数据分析，以提升有效性。

站内搜索：根据以往经验以及对比正常消费者在购买环节的操作行为，进入商品页面，需要停留一定时间，最好是三分钟以上，最好能做收藏店铺以及商品(最好能浏览店铺里其他商品)。

淘宝交易：通过旺旺和卖家进行聊天后，下单交易。这里需要注意的是，旺旺聊天时不要用暗语来表明身份，请使用其他聊天工具确认刷单，这时候QQ的作用就凸显出来了。

真实发货：发货时，不要使用购买来的单号，因为不知道是否是淘宝单号，也不知道那人卖给过多少人这个单号，淘宝现在和四通一达的单号都是联网的。更不要自己编写虚假单号。发货方面最好的方法是发空包，但是不要真的发一个空的包裹，因为花了快递费，别人也看了店铺，至少做下推广吧，送上一张售后卡，发上一张店铺优惠券，这样在获得小恩惠之后，好评也就显得很自然、顺心。

确认好评：交易确认请买家在48小时后进行确认收货。通过旺旺聊天工具确认5分评价后再放款给买家。

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。