用戶畫像是用戶信息的標簽化。通過收集用戶的社交屬性、消費習慣、偏好特征等維度的數據，對用戶或產品的特征進行表征，並對這些特征進行分析統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶信息的全貌。
首先，妳需要創造用戶對妳品牌的認知，並把他們引到妳的店門口。例如，通過宜信ABI，妳可以看到網站訪問者的人口統計信息，如年齡和性別。還有地理位置，興趣，表現等數據。這些洞察可以幫助妳做用戶畫像。
2.根據渠道數據分析用戶來源。
對於電商賣家，分析？訪客數量？最重要的是分析？流量來源？。分析不同的流量來源？數量？然後呢。支付轉化率？，了解壹下？支付轉化率？更高的流量來源和提高的方法不僅可以提高？訪客數量？還能提高整體嗎？支付轉化率？。這時候使用數據分析工具可以提供不同渠道的表現概況，並給出目標轉化率。
說到有機搜索，分析搜索量、關鍵詞排名等壹些指標可以幫助妳獲得更多的洞察，比如廣告預算花在哪裏，如何讓用戶更容易搜索到妳等等。
3.店內轉化率的數據分析
用戶到店，我們要想辦法把他們變成顧客，但是眾所周知，並不是每個到店的用戶都會點擊添加購物車按鈕。即使加入購物車後，妳也可能會改變主意，離開網站。
4.提高營銷推廣的投資回報率
對於店鋪來說，流量已經進入存量時代，營銷渠道分散復雜。賣家更需要根據數字營銷提升RIO的推廣，通過數據分析加強線上營銷的精準性，拓展新的線下營銷場景，利用數據智能完成全場景、全鏈路的布局，實現高效轉化和產品效率的結合。
5.用戶保持數據分析
聰明的商人知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶會給妳帶來長期的收入。永遠記住，獲取新用戶的成本遠高於留住老用戶的成本。研究表明，用戶留存率提高5%，可以帶來25%到95%的利潤。
6.用戶推薦數據分析
對於賣家來說，我們需要識別哪些用戶是妳的真愛。他們不僅愛妳的產品，還想推薦給家人朋友。他們只是妳的品牌大使。成功的電商會密切關註現階段的指標，並及時做出反應。
7.產品數據分析
(1)產品數據分析
①整體分析:分為銷售業績和購物行為兩部分。銷售業績包括每件商品的收入、至少購買過壹次的用戶數、平均訂單價格、數量、退款次數等等。購物行為，可以看到瀏覽過商品詳情頁並加入購物車的用戶數量；或者瀏覽商品詳情頁後最終下單的人數。
這裏的另壹個重要數據是平均訂單價值，是指壹個客戶購買(壹件或多件商品)的平均價值。毫無疑問，提高平均訂單價值會增加銷售額。平均訂單值通常是代表營收增速的最直接指標之壹，甚至比轉化率的優化更重要。在產品頁面、購物車頁面和結賬後頁面添加少量相關內容可能會產生重大影響。
2購物行為分析？我們可以根據更多與商品相關的數據來分析用戶的購物行為，比如商品瀏覽頁面的訪問量、商品詳情頁的訪問量、購物車中添加/移除的商品、進入結算階段的商品、購買人數等。
同樣，這裏我們主要關註壹個數據，就是客單價。？客單價？推廣主要看商品單價和相關銷量:第壹，同等流量下，盡可能把流量引導到？單價高？然後呢。轉化率高？這貨，還有降價的嗎？單價低？然後呢。轉化率低？商品的流動，可以直接提高銷售額和客單價；其次，優化寶貝介紹、營銷活動、滿贈規則、客服技巧等。，並從客戶的需求出發，盡量吸引客戶購買更多的寶貝。他們買的越多，單價就越高。
(2)銷售數據分析
我們可以從後臺數據分析中了解收入、稅費、運費、退款金額和銷售數量。其中總銷售額是以金額的形式呈現的，這是對我們網店經營狀況最好的衡量？總體主要指標？(OMM)，可用於衡量業務的整體增長和發展趨勢。
這個指標幾乎反映了所有電商運營環節的效果？比如營銷、流量積累、產品優化、產品叠代等。只要我們的銷售額逐月增長，就基本可以確定我們的策略是正確的。
需要註意的是，在跟蹤總銷售額的過程中存在潛在的陷阱，確保銷售額的可持續長期增長對我們來說是最重要的。如果只關註短期效果，可能會誤以為戰略是正確的，反而不利於整體業務。但通常情況下，當我們以總銷售額(總收入)為核心指標時，是不會出現錯誤的。