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电商数据分析只需要分析三个数据：流量 客单价 转化率
今天听了一个新加坡本地电商公司里数据科学方面的探索研究的分享。来的有Shopee，Lazada，Carousell，Zalora和Sephora等公司的Data Science/Business Intelligence的lead。这几个公司都是新加坡本地乃至东南亚最大的电商平台之一，也是在地区互联网行业颇具影响力的角色。…不过可能都是老实人吧，讲得一点都不fancy。下面做一波总结，给题主一个不一样角度的参考。数据科学及分析技术的应用场景几个公司都在公司业务环节中使用了不同程度的机器学习/深度学习技术。最普遍的应用场景就是通过对用户行为数据（behavioral data）的分析，寻找最优化用户点击率，转化率的模型。一个简单的例子，比如怎么样通过调整页面画风，按钮颜色，一些信息摆放的位置来提高用户的点击率，为网站的某个区域或者活动导量。数据分析师会和技术团队一起把不一样的版本同时上线，通过网络路由切换，把流量分别导到不一样的版本上；然后再通过如Google Analytics收集的数据，分析什么方案会最大化优化方向。这种通过分流统计比较用户行为的方法，是这类公司中最最常用的A/B Testing。另一个大多数公司都会涉及的问题是搜索结果推荐算法。对于有自营广告业务（比如carousell的搜索结果付费排行），或者相关产品推荐功能的公司（比如电商常有的猜你喜欢），他们的数据团队都有对如何提高这些广告/推荐的点击率的分析研究。Lazada和Zalora表示他们在图像识别的领域应用了深度学习的技术，对商品样图加标签。标签加的越准确越多，就能把非文本数据最大程度转化成文本数据，这样一来，搜索预处理的数据索引（Indexing），搜索结果相关性的计算，重复内容的识别排序剔除精确度都能够得到提高。Carousell也应用了图像识别技术。作为一个二手交易平台，他们选择在买卖方用户中更侧重卖方的体验，从而提高市场中二手货的流动性（liquidity）。他们业务中对深度学习的一大应用是优化卖方上架新货物时的用户体验。他们的深度学习模型能准确地从上传的物品图片中提取相关性最强的关键字，自动填写上架表单上的内容，自动加上分类标签，减轻用户发帖时的“负担”，改善卖方用户体验。Carousell的另一个比较大的数据研究方向是识别同一个用户的多端多账号。为了保证用户在多个端上的体验一致，他们会跟踪用户的机器码，并和系统中有过的数据比对，在用户登陆的账户基础上试图通过一个内部的ID标识出相关度大的账号，把他们当成同一个用户来处理。在这个过程中，如何在用户登陆数据中寻找相关性（Correlation），就是解决问题的关键。同样的，他们也在使用机器学习和深度学习来寻求突破。Zalora是一家类似京东的自营性网上商城，他们的数据分析相对更传统一些，应用上更侧重供应端的仓储优化，比如研究寻找各种货物的最佳的仓位，研究商品推销时对同类产品间cannibalization的问题。数据收集和用户隐私要分析用户数据，免不了要收集用户的数据，这自然而然会导致用户隐私保护方面的争论。几个公司都不可避免地不同程度地收集存储用户数据。新加坡对网站收集用户数据有较严格的要求，比如匿名化。Shopee存储的用户数据中例如年龄的储存就只有加密过的值，只有到数据分析的程序内部才会将真正的年龄解码出来，进行统计分析。各家公司的生产环境数据都遵循严格的按需查询的规则（Need-to-Know Rule），管理数据读取的权限。有观众发问时提到，他们会使用Tor，或者代理服务器来阻止网站对用户的数据收集。但是在当场的调查中，这样操作的用户虽然存在，但是数量不到5%。Panelist也都表示在现阶段，他们尚不担心收集不到数据的问题。有趣的是，Lazada的Lead提到了他们恰恰是通过这些隐瞒自己轨迹的访问特征，加上异常的大额频繁的交易，来识别交易欺诈，洗钱等违法行为。另一方面，他也认为相比起来用户自己上报的数据（Reported Data），比如个人背景资料(Demographics)，用户本身的行为产生的数据（Behavioral Data），比如浏览过的页面，收藏的产品，点击的按键，远远更有价值。上报的数据真实性很难保证，但是用户行为兴趣习惯所产生的数据，却能够准确直观地反应用户的特征，为网站的个性化推荐或者针对性的促销提供实质的帮助。所以即使用户拒绝主动提供demographic资料，他们还是能做出有效的个性化定制。数据技术团队架构Shopee，Lazada，Carousell和之前了解到的印尼O2O领域独角兽Go-Jek都选择了15-20人的数据团队，不知道是巧合还是行业的best practice。Lazada和Carousell都有很明显的团队上下游层次，将团队划分成Data Engineering，Data Science和Data Analytics三个组，人员比例大概3/3/4。大多数团队在成立初期都不约而同选用了第三方的数据分析SaaS提供商，在云平台上完成从数据收集到分析建模的操作。随着业务增长，和定制化研究需求增加，公司工程团队开始搭建自主平台做collection，warehouse，pipeline，团队占比开始上升，并将数据分析的业务慢慢往内部平台上迁移。Data Science组一般规模都不大，但只找学术和产业界的精英，针对性开发公司业务使用的数据模型。Data Analytics一般相对大一些，更多是与业务部门直接接触，做偏运营方面的常规数据支持，提供重数据的分析报告。Shopee的架构更扁平一些，使用了小团队多目标的模型。他们相对平行地把16个人分配到大概10个不同的研究项目上，做更自主的数据研究。每个人手中一般同时有两个项目，每个项目也一般有两个人相互配合。公司会有定期的分享会，促进不同组员间的交流借鉴。当被问到在研究选题上top-down还是bottom-up的选择中，所有公司都更认同top-down的领导方式。Shopee认为他们现阶段遇到的待分析问题远多于团队所有的资源，在选题时根据不同问题的优先级来决定命题。Lazada则认为他们暂时达到了一个有一点自主空间的阶段，团队老板也鼓励团队在完成命题研究的基础上去挖掘数据中被忽视掉的点。
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上面有很多真大神说了很多，我也说下我个人的见解吧。马云都说了，现在是大数据时代，信息爆炸，各种各样真的假的数据眼花缭乱。
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看着各位大神的回答就够了
电商运营主要的数据指标有几大类，包括总体运营指标、网站流量类指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是销售环节。
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