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跨境电商的形式一般分为两种：平台电商和独立站电商。所谓平台电商，就是依托于如亚马逊、Temu、eBay等电商平台（类似于国内的淘天京拼）去开设自己的店铺。
从传统的线下零售（百货商店-连锁商店-超级市场），到前几年火热的线上电商零售（综合、垂直电商-社交电商），再到这几年线上线下结合的新零售模式，零售行业的运营模式发生了巨大的变化。
前几天搞电商的小白找到我，说最近发现自己家的店铺浏览量很高，但成交率很低，不知道是什么原因，想让我帮忙分析一下。老李虽然对数据分析很熟，但确实也没搞过电商。
有三个维度： 1.R：最近一次消费 Recency 2.F：消费频率 Frequency 3.M：消费金额 Money 可分为 5 类： 一般针对电商模型。
6）漏斗模型：漏斗模型用于跟踪用户在转化过程中的流失情况。通过分析漏斗模型，企业可以确定在用户转化路径上的瓶颈和问题，并采取措施来提高转化率。
自动生成图表 给个gif图简单感受下：（左上角选择图表类型后，中间自动生成数据分析图表 可做50+图表类型：柱形图、折线图、饼图、金字塔图、子弹图、词云等 无论是月、季度销售数据趋势分析，还是用户转化漏斗等都能找到最合适的图表类型
象限法应用很广泛，像RFM模型、波士顿矩阵都是象限法思维。 下面这个RFM模型就是利用象限法，将用户分为8个不同的层级，从而对不同用户制定不同的营销策略。
一般业务或者领导要求你从数据分析的角度给出原因以及优化策略时，你结合4P模型分析了过往的数据，觉得自身产品还是有些竞争力，价格定位也很合理，经常促销不符合产品定位，但发现产品渠道走的更多是线下，于是建议可以拓宽线上渠道
昨天，有个搞电商的朋友向我抱怨，说用Excel处理数据实在太难了，不仅加载慢容易崩，而且改一下字段就要重新传输，麻烦的要命！ 天天用Excel做表的朋友们应该深有体会。
本文将深入探讨零售行业中常用的几种用户分析模型，包括转化漏斗模型、AARRR模型、RFM模型、留存分析、复购率分析以及用户粘性分析等，这些模型能够帮助企业在不同的业务场景中实现数据驱动的决策。
电商类公司的收入是由一个个订单堆出来，由用户购买相关的商品或服务产生，可以说电商数据分析思路里，用户和商品或服务为订单的两大基本元素，公司收入下降、增长、异常最终都可以追踪到用户与商品这两大元素上。
1. 概述1.1 概念转化漏斗模型，是分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化效果的方法。转化分析的本质是为了促进企业的核心业务的流通，最大化每个营销漏斗的转化率。在理想情况下，用户会沿着产品设计
谁有电商大屏
【电商】电商数据怎么展示实时和日结
统计各个电商平台销售额应该如何做表
请问各位大佬FineBI仪表盘有没有关于电商收益这块的demo啊
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