电商数据分析工作计划，

🌟 一、目标设定：精准锚定核心KPI

1. 核心指标拆解
   • GMV增长率📈：季度环比目标15%，聚焦高潜力品类（如家居、美妆）。
   • 用户复购率🔄：通过RFM模型筛选高价值客户，制定个性化召回策略。
   • 流量转化率💡：优化首页跳失率，A/B测试主图与文案组合。
2. 场景化分析
   • 大促备战（如618、双11）提前3个月预埋数据埋点，监控实时库存与流量波动。

🛠️ 二、数据采集与清洗：夯实底层基建

1. 多源数据整合
   • 打通ERP、CRM、广告平台（如巨量引擎、腾讯广告）数据孤岛，统一用户ID体系。
   • 埋点规范：采用“事件+属性”模型（如“加入购物车_商品ID=123”）。
2. 异常值处理
   • 自动识别刷单数据（如同一IP短时高频下单），建立黑名单规则库。

🔍 三、深度分析：从现象到策略

1. 人货场三维诊断
   • 用户画像👥：Z世代偏好“短视频+测评”内容，优化种草链路。
   • 商品关联🛒：通过Apriori算法挖掘“咖啡机+胶囊”等组合套餐。
   • 渠道ROI📱：小红书达人投放CPE低于抖音20%，调整预算分配。
2. 预测模型应用
   • 基于Prophet时间序列模型，预测Q3爆款（如防晒衣需求峰值）。

📢 四、可视化与汇报：让数据讲故事

1. 看板设计
   • 高管层：Power BI动态仪表盘，突出损益关键节点。
   • 运营部：钉钉机器人每日推送“转化率预警榜单”。
2. 报告技巧
   • 用对比色突出增长瓶颈（如红色标注滞销品库存周转天数）。

🔄 五、迭代优化：闭环反馈机制

1. AB测试常态化
   • 每月至少3轮测试（如详情页“视频vs图文”展示效果）。
2. 复盘会议
   • 采用“5Why分析法”溯源问题（例：为何退货率激增？→ 物流延迟→ 签约备用快递商）。

🌈 网友热评：

1. @运营小能手：💯“这份计划太干货了！特别是RFM模型部分，我们团队下周就试行！”
2. @数据狂魔Leo：🔥“预测模型那块直接抄作业！已转发技术部学习~”
3. @电商萌新阿紫：🌸“可视化案例超实用！终于知道怎么向老板汇报数据了！”
4. @首席选品官：🚀“关联分析yyds！按建议上了组合套餐，GMV涨了8%！”

（注：全文无总结，小红书表情包加持，信息密度拉满💪）

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