小型电商如何进行大数据分析？

还是那句：有干货。该问题原本就在我写作规划中。这里简单说一下：

首先，任何数据分析都必须有明确的目的。分析这些数据你是为了营销，还是为了做产品调研、还是地域分析等等。这样可以倒推出需要从这些数据里得出什么（结论，或二次加工后的新数据）。

举例，顺着题主说的小型电商手头只有普通订单数据的例子来说：

二楼君曾服务于一家零食类天猫旗舰店（行业TOP10），每到新品上架或大促前都需要群发短信来把相关活动推荐给老客。如何在只有订单数据情况下做一些简单分析达到更好的短信点击阅读率，店铺达到率呢？（注：淘宝天猫订单信息一般只包含顾客姓名或称谓、手机、收件地址）

典型的做法有按地域划分、一二线城市划分等。同时根据店铺特点我们认为男女顾客的零食诉求，促销兴奋点是不同的，因此希望短信能区分男女来发送。问题就变成：如何从收件人、手机、地址里分析出性别？显然只有对收件人姓名或称谓进行分析处理了。

如果有BI系统做数据分析是最好不过了，不过对于小型电商，如果数据量不大，基本的数据透视表也是可以的。

我个人觉得对于客户关系管理的分析，RFM模式的应该还是相对比较广泛的。在RMB模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。要利用好RFM分析就必须先做好以下几件事情：

1、整合数据，小型电商企业一般会有对接很多平台，而且各个平台的数据基本都很分散，没有统一的管理。所以要做数据分析的第一步，就必须要把各个平台的数据整合到一起；

2、建立会员金字塔，将会员按照高级、中级、低级会员进行区分，然后针对不同层级的会员实施不同的营销策略，定期推送不同的营销内容；

3、对于流失的或者会休眠的客户，要利用有效的营销活动激活会员；

先了解你老板想用大数据的意图，支持运营是主要大方向。细化场景应用如下：

场景一、想要推出新品、希望了解目前市场的爆款商品信息

可以通过通过查询观测细分市场最新爆款产品的销售、均价趋势、核心技术、产品规格、用户评价等维度挖掘产品共性，发现产品短板、再根据自身产品受众，优化新品规格细节，满足用户新需求，增强新品竞争力。