摘自:YiShop电商系统

数据在这个时候，转化率也好，还是回头率也好，它的意义都会非常重大。

数据分析可以勾画客户的属性，数据分成三块：一块是他社会的属性；第二是他直接表现在网站上，与网站之间的行为；第三，体现出来他的兴趣。你从用户的社会属性和他的行为属性，应该再往更高的层次去归纳这样的属性。结合这样的属性汇聚起来，你可以定义很多这样的规则，然后通过这些规则做营销。而且这些营销是精耕细作相当重要的一部分，而这种属性的定义，这种规则的定义全部都要依靠数据。

干货，深度解析电商运营

互联网企业拥有大量的线上数据，而且数据量还在快速增长，除了利用大数据提升自己的业务之外，互联网企业已经开始实现数据业务化，利用大数据发现新的商业价值。

以阿里巴巴为例，它不仅在不断加强个性化推荐、“千人千面”这种面向消费者的大数据应用，并且还在尝试利用大数据进行智能客户服务，这种应用场景会逐渐从内部应用延展到外部很多企业的呼叫中心之中。

在面向商家的大数据应用中，以“生意参谋”为例，超过 600 万商家在利用“生意参谋”提升自己的电商店面运营水平。除了面向自己的生态之外，阿里巴巴数据业务化也在不断加速，“芝麻信用”这种基于收集的个人数据进行个人信用评估的应用获得了长足发展，应用场景从阿里巴巴的内部延展到越来越多的外部场景，如租车、酒店、签证等。

因为客户的所有行为都会在互联网平台上留下痕迹，所以互联网企业可以方便地获取大量的客户行为信息。由互联网商务平台产生的信息一般具有真实性和确定性，通过运用大数据技术对这些数据进行分析，可以帮助企业制定出具有针对性的服务策略，从而获取更大的效益。近年来的实践证明，合理地运用大数据技术能够将电子商务的营业效率提高 60% 以上。

大数据在过去几年中已经改变了电子商务的面貌，具体来讲，电子商务行业的大数据应用有以下几个方面：精准营销、个性化服务、商品个性化推荐。

1. 精准营销

互联网企业使用大数据技术采集有关客户的各类数据，并通过大数据分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌，从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等。

当用户登录网站的瞬间，系统就能预测出该用户今天为何而来，然后从商品库中把合适的商品找出来，并推荐给他。图 1 显示了用户画像会包括哪些用户基本信息和特性。

图 1 用户画像

大数据支持下的营销核心在于，让企业的业务在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，推送给最需要此业务的用户。

首先，大数据营销具有很强的时效性。在互联网时代，用户的消费行为极易在短时间内发生变化，大数据营销可以在用户需求最旺盛时及时进行营销策略实施。

其次，可以实施个性化、差异化营销。大数据营销可以根据用户的兴趣爱好、在某一时间点的需求，做到对细分用户的一对一的营销，让业务的营销做到有的放矢，并可以根据实时性的效果反馈，及时调整营销策略。

最后，大数据营销对目标用户的信息可以进行关联性分析。大数据可以对用户的各种信息进行多维度的关联分析，从大量数据中发现数据项集之间有趣的关联和相关联系。

例如，通过发现用户购物篮中的不同商品之间的联系，分析出用户的其他消费习惯。通过了解哪些商品频繁地被用户同时购买，帮助营销人员从用户的一种商品消费习惯，发现用户另外的商品消费规律，从而针对此用户制定出相关商品的营销策略。图 2 显示了网站会根据用户画像为不同客户推荐不同商品。

图 2 精准营销

例如，某电子商务平台通过客户的网络浏览记录和购买记录等掌握客户的消费模式，从而分析并分类客户的消费相关特性。如收入、家庭特征、购买习惯等，最终掌握客户特征，并基于这些特征判断其可能关注的产品与服务。

从消费者进入网站开始，网站在列表页、单品页、购物车页等 4 个页面，部署了 5 种应用不同算法的推荐栏为其推荐感兴趣的商品，从而提高商品曝光率，促进交叉和向上销售。从多个角度对网站进行全面优化后，商城下定订单转化率增长了 66.7%，下定商品转化率增长了 18%，总销量增长了 46%。

在美国的沃尔玛大卖场，当收银员扫描完顾客所选购的商品后，POS 机上会显示出一些附加信息，然后售货员会根据这些信息提醒顾客还可以购买哪些商品。沃尔玛在大数据系统支持下实现的“顾问式营销”系统能够建立预测模型，例如，如果顾客的购物车中有不少啤酒、红酒和沙拉，则有 80% 的可能需要买配酒小菜、作料。

2. 个性化服务

电子商务具有提供个性化服务的先天优势，可以通过技术支持实时获得用户的在线记录，并及时为他们提供定制化服务。

许多电商都已经尝试了依靠数据分析，在首页为用户提供全面的个性化的商品推荐。海尔和天猫提供了让用户在网上定制电视的功能，顾客可以在电视机生产以前选择尺寸、边框、清晰度、能耗、颜色、接口等属性，再由厂商组织生产并送货到顾客家中。这样的个性化服务受到了广泛欢迎。

类似的定制服务还岀现在空调、服装等行业。这些行业通过满足个性化需求使顾客得到更满意的产品和服务，进而缩短设计、生产、运输、销售等周期，提升商业运转效率。

企业要为用户提供理想的个性化服务，首先必须通过数据充分了解用户的个性，其次是合理地掌控和设计服务的个性。了解用户个性是为用户提供他们想要的产品和服务的基础。企业需要在庞大的数据库中，找出最具有含金量的数据，然后，通过数据挖掘方法对用户进行聚类，再依据用户类型的特征设计针对性的服务。

个性化分散的单位可大可小，大到一个有同样需求的客户群体，小到每一个用户都是一个个性化需求单位。企业必须掌握好个性化服务的粒度，过于分散的个性化服务，会增加企业的服务成本和管理的复杂程度，所增加的个性化成本和实际收益需要成正比。

图 3 提供个性化旅游服务

携程的大数据应用从用户的角度岀发，分析基于携程所有用户的数据，包括用户在查询、浏览、预订、出行、评论等一系列旅行前后行为中所产生的数据。携程在剔除无效数据的同时，保证用户所留下的数据的真实性，然后将大量的数据进行实时筛选、分拣与重新组织并应用到用户的出行前、出行中、出行后的个性化需求中，如图 3 所示。

要做到个性化，明确用户的目标需求是至关重要的，不仅要看订单，还要关心用户所关心的内容。例如，同样是预订五星级酒店，有些用户对酒店设施十分敏感，有些看重酒店位置，有些则更在意酒店服务，对此，携程会根据用户的需求推荐不同的酒店。

美国塔吉特（Target）百货设立了一个迎婴聚会登记表，并对登记表中顾客的消费数据进行建模分析。他们发现，许多孕妇在第二个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜，在怀孕的最初 20 周会大量购买补充钙、锌之类的保健品。

塔吉特最终选出了 25 种典型商品的消费数据，构建了“怀孕预测指数”。通过这个预测指数，塔吉特能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，从而就能在合适的时间把孕妇优惠广告寄发给顾客。

“Nike 跑鞋或腕带传感器”使耐克逐渐成为大数据营销的创新公司。运动者只要穿着 Nike 的跑鞋运动，与之关联的 iPod 就可以存储并显示运动日期、时间、距离、热量消耗值等数据。

Nike 通过跑步者上传的跑步路线掌握了主要城市最佳跑步路线的数据库，而且组织城市的跑步活动效果更好。目前，Nike 的运动网上社区有超过 500 万名活跃用户每天不停地上传数据，Nike 借此与消费者建立了前所未有的牢固关系。同时，海量的数据对于 Nike 了解用户习惯、改进产品、精准投放和精准营销也起到了不可替代的作用，Nike 甚至掌握了跑步者最喜欢听的歌是哪些。个性化服务离不开顾客的主动参与和分享，来源于客户的数据也能更精准地服务于客户。

“三只松鼠”近几年的快速发展，一方面是依靠品牌推广，另一方面是在数据分析的基础上不断完善细节，包括个性化的称呼、“三只松鼠”的卡通形象、赠品的差别化、不同的顾客标签分类以及用户体验等。“三只松鼠”通过 ERP 系统能够了解所有顾客在商城的购买记录，通过 CRM 系统能够准确抓取用户的评价，一些不经意的留言和评级会反映出他们的需求。

通过分析顾客过去在商城的购买习惯，用户的购买评价，来判断哪种口味的产品在哪个地区卖得最好，哪种产品是消费者最乐于接受的，从而进行更有针对性的产品首页推荐。同时，他们会对顾客进行个性化、人性化的标签分类和细化分析，从而根据这些分类，推送不同的产品类型。例如，爱老婆型顾客购买的产品主要是以老婆食用为主的，“三只松鼠”会在包裹里放上书信，以“松鼠”的口吻代替顾客给他老婆写一封信。

3. 商品个性化推荐

随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。

个性化推荐系统通过分析用户的行为，包括反馈意见、购买记录和社交数据等，以分析和挖掘顾客与商品之间的相关性，从而发现用户的个性化需求、兴趣等，然后将用户感兴趣的信息、产品推荐给用户。

个性化推荐系统针对用户特点及兴趣爱好进行商品推荐，能有效地提高电子商务系统的服务能力，从而保留客户。

1）电子商务网站

随着电子商务的蓬勃发展，推荐系统在互联网中的优势地位也越来越明显。

在国际方面，Amazon 平台中采用的推荐算法被认为是非常成功的。在国内，比较大型的电子商务平台网站有淘宝网（包括天猫商城）、京东商城、当当网、苏宁易购等。

在这些电子商务平台中，网站提供的商品数量不计其数，网站中的用户规模也非常巨大。据不完全统计，天猫商城中的商品数量已经超过了 4 000 万。

在如此庞大的电商网站中，用户根据自己的购买意图输入关键字查询后，会得到很多相似的结果。用户在这些结果中也很难区分异同，难于选择合适的物品，推荐系统能够根据用户兴趣为用户推荐一些用户感兴趣的商品。电子商务网站利用推荐系统为用户推荐商品，方便了用户，从而也提高了网站的销售额。

2）电影视频网站

个性化推荐系统在电影和视频网站中的应用也很广泛，能够帮助用户在浩瀚的视频库中找到令他们感兴趣的视频。在该领域成功使用推荐系统的一家公司就是 Netflix。

Netflix 原先是一家 DVD 租赁网站，后来开始涉足在线视频业务。Netflix 非常重视个性化推荐技术，并且在 2006 年开始举办著名的 Netflix Prize 推荐系统比赛，希望研究人员能够将 Netflix 的推荐算法的预测准确度提升 10%。

该比赛对推荐系统的发展起到了重要的推动作用：一方面该比赛给学术界提供了一个实际系统中的大规模用户行为数据集（40 万用户对 2 万部电影的上亿条评分记录）；另一方面，在 3 年的比赛中，参赛者提出了很多推荐算法，大大降低了推荐系统的预测误差。

图 4 是 Netflix 的电影推荐界面，包含了电影的标题和海报、用户反馈和推荐理由三部分。Netflix 使用的是基于物品的推荐算法，即给用户推荐和他们曾经喜欢的电影相似的电影。Netflix 宣称有 60% 的用户是通过其推荐系统找到感兴趣的电影和视频的。

图 4 Netflix 电影推荐

YouTube 作为美国最大的视频网站，拥有大量用户上传的视频内容。为了解决视频库的信息过载问题，YouTube 在个性化推荐领域也进行了深入研究，现在使用的也是基于物品的推荐算法。实验证明，YouTube 个性化推荐的点击率是热门视频点击率的两倍。

3）网络电台

个性化网络电台也很适合进行个性化推荐。首先，音乐很多，用户不可能听完所有的音乐再决定自己喜欢听什么，而且每年新的歌曲在以很快的速度增加，因此用户无疑面临着信息过载的问题。其次，人们听音乐时，一般都是把音乐作为一种背景乐来听，很少有人必须听某首特定的歌。对于普通用户来说，听什么歌都可以，只要能够符合他们当时的心情就可以了。因此，个性化音乐网络电台是非常符合个性化推荐技术的产品。

目前有很多知名的个性化音乐网络电台。国际上著名的有 Pandora 和 Last.fm | Play music, find songs, and discover artists，国内的代表则是豆瓣电台。这 3 个个性化网络电台都不允许用户点歌，而是给用户几种反馈方式：喜欢、不喜欢和跳过。经过用户一定时间的反馈，电台就可以从用户的历史行为中获得用户的兴趣模型，从而使用户的播放列表越来越符合用户对歌曲的兴趣。

Pandora 的算法主要是基于内容的，其音乐家和研究人员亲自听了上万首来自不同歌手的歌，然后对歌曲的不同特性（如旋律、节奏、编曲和歌词等）进行标注，这些标注被称为音乐的基因。然后，Pandora 会根据专家标注的基因计算歌曲的相似度，并给用户推荐和他之前喜欢的音乐在基因上相似的其他音乐。

Last.fm | Play music, find songs, and discover artists 记录了所有用户的听歌记录及用户对歌曲的反馈，在这一基础上计算出不同用户在歌曲上的喜好相似度，从而给用户推荐和他有相似听歌爱好的其他用户喜欢的歌曲。同时，Last.fm | Play music, find songs, and discover artists 也建立了一个社交网络，来让用户能够和其他用户建立联系，以及让用户给好友推荐自己喜欢的歌曲。Last.fm | Play music, find songs, and discover artists 没有使用专家标注，而是主要利用用户行为计算歌曲的相似度。

4）社交网络

社交网络中的个性化推荐技术主要应用在 3 个方面：利用用户的社交网络信息对用户进行个性化的物品推荐，信息流的会话推荐和给用户推荐好友。

Facebook 保存着两类最宝贵的数据：一类是用户之间的社交网络关系，另一类是用户的偏好信息。

Facebook 推出了一个称为 Instant Personalization 的推荐 API，它能根据用户好友喜欢的信息，给用户推荐他们的好友最喜欢的物品。很多网站都使用了 Facebook 的推荐 API 来实现网站的个性化。

著名的电视剧推荐网站 Clicker 使用 Instant Personalization 给用户进行个性化视频推荐。Clicker 现在可以利用 Facebook 的用户行为数据来提供个性化的、用户可能感兴趣的内容“’流”了，而更重要的是，用户无须在 Clicker 网站上输入太多数据（通过评分、评论或观看 Clicker.com 上的视频等方式），Clicker 就能提供这样的服务。

除了利用用户在社交网站的社交网络信息给用户推荐本站的各种物品外，社交网站本身也会利用社交网络给用户推荐其他用户在社交网站的会话。每个用户在 Facebook 的个人首页都能看到好友的各种分享，并且能对这些分享进行评论。每个分享和它的所有评论被称为一个会话，Facebook 开发了 EdgeRank 算法对这些会话排序，使用户能够尽量看到熟悉的好友的最新会话。

除了根据用户的社交网络及用户行为给用户推荐内容，社交网站还通过个性化推荐服务给用户推荐好友。

5）其他应用

因为电子商务企业基本上实现了业务流程的各个环节的数据化，所以可以充分利用大数据技术对这些数据进行挖掘分析来优化其业务流程，提高业务利润。除了前面介绍的几个应用之外，大数据在电子商务行业还可以应用在其他许多方面。

① 动态定价和特价优惠

电子商务企业可以通过使用数据构建客户资料，并发现用户喜欢花费多少费用和喜欢购买什么产品，从而通过跟踪客户的消费行为，使用大数据分析来开发灵活的定价和折扣政策。例如，如果分析显示用户对特定类别商品的兴趣飙升，则电子商务企业可以提供打折或买一送一优惠。

② 定制优惠

电子商务企业可以通过使用数据来确定客户的购买习惯，并根据以前的购买方式向他们发送有针对性的特价优惠和折扣代码。数据也可以用于在客户中止购买或只看不买时重新吸引客户，例如，通过发送电子邮件提醒客户他们查看过的产品或邀请他们完成购买。

③ 供应链管理

电子商务企业可以使用大数据更有效地管理供应链。数据分析可以揭示供应链中的任何延迟或潜在的库存问题。如果某个项目存在问题，则可以立即将其从销售中删除，以免破坏客户服务问题。

④ 预测分析

预测分析是指利用大数据技术分析电子商务业务的各种渠道，帮助企业制定未来运营的业务计划。数据分析可能会显示电商企业在线商店部门的新购买趋势或销售减缓的商品。

使用这些信息就可以帮助规划下一阶段的库存，并制定新的市场目标。随时了解电子商务的最新趋势具有一定的挑战性，但是利用大数据技术可以大大提高企业的利润，并帮助企业建立一个成功的前瞻性思维业务。如果不利用挖掘大数据的力量，就可能会错过市场成功的机遇。

电子商务运营的含义？

一个合格的运营不仅要有老板的责任心、美工的审美、推广的市场洞察能力，还需要具备客服的一丝不苟。可以说，运营是电商的灵魂，在如今这个电商发展如日中天的时代，只要你敢说自己是运营，那绝对是非常的抢手，所以如何成为一个合格的运营呢？只要从这五大核心出发，你的运营思路就会变得特别清晰！

产品

产品为王，这个老生常谈的问题，想必朋友们都知道，一件好的产品直接决定了销量，而产品品质也直接影响了客户体验。同时，还决定了店铺的DSR/评价等等。而这些指数对后期店铺发展起到非常重要的作用。这里把产品中需要注意的部分主要归纳为以下几点：

?选货：好的货源，主要要考虑货的品质/供货的稳定性/价格等等。

?选款：首先，你选择的款式必须符合市场的需求，如果没有需求量一切都是白搭，有需求才有市场。

?测款：很多中小卖家都没有去做到这点，认为凭借自己的选择就可以了，其实若这个环节错了，后面所有的都是错的。

?定款：确定主推，引流，利润款，只有明确的制定策略才能够让整个店铺销量提升，而不是某款宝贝。

?定价：要先从人群定位开始，要符合店铺的利润空间，也要契合市场的价格，永远要记住，再贵的东西也有人觉得便宜，再便宜的东西有人也觉得贵，而且会很挑剔。

展现量

先有展现，才会有访客，有了访客，才有转化成交。简单的说，做好免费流量的SEO优化，另外，用付费流量来辅助，精准的定位人群才能获取更多的流量，合格的运营虽然不必精通具体操作方法，但对于思路和原理上的原理还是要懂得，并且要把中心放在店铺整体的运营走向。比如，运营可以不会开直通车，但必须懂得直通车的基本原理和推广模式。只有这样才能指导美工和推广部门进行更高效的协作。

点击率

同样的展现量，点击率越高，在有限的展现量当中获取的访客也就越多，流量也就越多。而影响点击率中很重要的因素是主图，或是推广图。某些商家认为，做淘宝其实就是在卖图片，这个观点虽然并非百分百正确，但是就点击率而言这个观点却是非常契合的。其实，除了主图还有其他因素影响点击率，主要因素包括以下几点：

?主图：最直观也最重要的，运营不仅是执行者，很多时候其实是一个协调者，需要有更多方面的能力。比如美工没有运营思路，而运营需要做的是把想法或方案准确表达给美工，而不是直接让美工来作图或做详情，反过来再以各种挑剔或不满来进行指责，运营就是一个掌控全局的舵手，需要协调各部门，尽量做到零差错。

?价格：价格要符合市场，才会有人点击，当然标新立异的价格也有一定可能创造不同的效果，那就要看你具体的运营思路了。

?DSR：其实在搜索结果页上是可以看到的，也就是卖家综合评分系统，商家至少要做到三项飘红。

?包邮：在筛选和搜索时都可以选择包邮，所以产品是否包邮对于商家的点击率也会有影响。

?标题：也就是搜索关键词，关键词如果不是太匹配也会影响点击率。

?排名：排名越靠前越容易获取点击。

?销量：销量权重无论再怎么弱化，对于买家的冲击还是非常大的。

?打标：打标商家决定了商家的资质，有资质的商家也就更容易获取买家信任。

?千人千面：千人千面对于点击率带来的影响也是很大的，买家会受到影响再去访问收藏加购过的店铺。

转化率

影响转化率的因素有很多，包括标题，主图，详情页，DSR，评价，价格，销量，客服，信誉度等等，我们需要了解并分析这些数据，作为电商运营，对于这些数据不仅要明确其确切含义，更要明确这些数据的应用意义。因为，店铺是个整体，任何一部分数据出问题都会反映出一些问题。而电扇运营要做的就是，汇总观察数据，并根据数据得出结论， 为下一步的优化解决方案提供支持。比如，店铺流量上升和下滑，如果我们不去分析原因，那以后就不能避免再犯类似的错误，更不能提升我们的运营能力。

客户体验

许多商家整天想着如何转化，却把客户体验给忽略了。其实产品和服务是做好一家店铺的两大核心要素。服务不仅仅说的是售后，同样包括客户咨询时客服的服务积极性，响应速度，响应频率，要有主动服务意识，同时，发货后的物流等也会影响客户体验。

一名合格的运营需要了解互联网各种网站的盈利模式，常分析别人的经营之道，营销之道。看看自己网站有没有什么可以切入点，不要为了运营网站而运营。要有能力带领团队运营网站，并产生利润。

当然，运营必备的能力并不仅仅是小编上面列出来的这几种，随着平台的变化，必然会对运营提出更大的挑战。而我们需要做的就是要不断学习、不断磨练。

对于电商运营来说什么是最重要的？

从大的方面来看，电子商务运营是一个太大的范畴，可指一切与企业电子商务运营相关活动的总称，包括平台建设、技术、美工、市场、销售、内容建设等等，甚至企业电子商务战略、物流建设等皆属于电子商务运营的范畴；从小的方面来看，企业电子商务平台的运营却是独立于技术、销售、市场、物流等工作内容而存在的。在内容的设置上，对电子商务运营的界定重点局限在“网络平台商务信息运营与管理”，体现为“真正能够针对企业需要、既有在线方案和计划，利用公开的网络工具进行在线相关信息搜集与整理、在线信息的基本制作和加工、在线信息发布与维护、客户问题解答以及产品的营销推广等”。电子商务运营已经完全网络化、电子化，需要更精细的管理，日事清高度契合电子商务的管理需求，适合电子商务高效管理和精细化操作。

“人靠衣装马靠鞍”，一个合适的平台显然能为自媒体带来较好的发展和生存空间。随着新媒体时代到来，数以万计规模不一的平台雨后春笋般涌出，它们都有不同的特征、风格和受众群体。那么我们该如何选择合适的新媒体运营平台进行推广发展呢？

一、清楚自身卖点，定位受众群体

清楚自身卖点是首当其冲需要关注的。因为你的卖点决定了你的受众群体，也决定了你今后的收益渠道。现在大致的新媒体运营工作者，主要分为几类：

1.企业店铺类推广

企业店铺类推广多以活动策划互动交流为主，兼顾线上线下的运营推广，有区域性、时效性等特点。拿一家服装店举例，服装就是他们的卖点。所以可以尝试地推，宣传商品活动等突出产品，推动销售。若是网店推广，建议寻找专业的新媒体运营公司进行打理宣传和活动策划，没有专业团队打理比较艰难，浪费人力物力，性价比也不高。

2.企业文化类推广

企业文化的受众较少，多为小群体，一般是在产生利益关系后才关注。除了发布一些活动策划外，多是介绍公司的企业文化、新闻热点等。

3.个人类推广

简称自媒体，也是现在比较流行的一种新媒体运营方式，运营的类目也五花八门，受众群体涵盖较广，具有很高的经济价值。所以现在很多企业除去企业号外，经常会注册一些个人自媒体号，向外宣传推广，并向企业引流。

二、分析各平台优势

新媒体时代到来，各平台一个接一个地涌出，比如头条号、百家号、微信公众号等。但这些平台的受众群体不一，风格和特征都有区别。那么找到合适的新媒体运营平台，就显得尤为重要。

以微信公众号举例。现在的微信公众号曝光率较低，粉丝获取途径单一，不适合新媒体运营的新人和自媒体。但其受众稳定，具备强大的购买力，是一个良好的“养粉”平台，也是每个企业所需的平台。

三、“广撒鱼网”式养号

在进行正式推广前，要进行大量尝试性推广，不仅可以先一步获取流量获得粉丝，也可以观察出哪个平台更适合你，然后进一步加大投入。

大多数新媒体运营平台的推广方式和运营策略都不同，若是只在单一平台进行推广效果有限。因此大多企业会把宣传推广的工作交给专业的运营公司和运营团队，比如宁波奥凯网络，这样不仅可以降低风险，减少人力和物力的投入，还能带来效益。

以上就是关于数据分析对电商来讲有哪些重要意义全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！