網購用戶滲透率「中國電商滲透率」

CNNIC第49次《中國互聯網發展狀況統計報告》表示，截至2021年底，我國網絡購物用戶規模為8.42億，較前一年增長5968萬。而我國網民總規模增長4296萬，網購用戶的增幅已經超過了網民的增幅，這意味著網購的滲透率已然接近天花板，電商企業們都需要圍繞這些用戶進行電商營銷。再想躺著吃流量紅利是不可能的了，但卻可以借BI電商數據分析實現精細化營銷。

以精細化的電商數據分析為基石，推動精細化電商營銷

電商精細化營銷的基礎是充分了解消費者。這一點完全可以通過精細化分析電商累積數據來實現。比如說可以通過分析訪客的網頁訪問、購買數據來了解指導網頁優化，提高網頁的點擊量、瀏覽時長、有效轉化率等；又比如說可以展開會員數據分析，參考零售數據分析將根據消費頻率將會員劃分為不同類型，然后對他們的消費行為、喜好等進行分析，為不同類型的消費者制定更具吸引力的電商營銷策劃，刺激消費，提高用戶粘性和消費額。

和線下零售行業相比，電商行業可累積的數據資產十分豐富且龐大，且每天都在不斷地增加，因此做電商數據分析還是得依靠可完成海量數據智能分析的BI軟件才行。

BI軟件做電商數據分析效果如何？

使用BI軟件做電商數據分析有三個顯而易見的好處，分別是高效率、多維立體、按需自助。

高效率

就以奧威BI軟件為例，它將線上線下電商數據平臺、系統上的數據夠整合起來，統一口徑后，通過分布式分布式大數據技術、內存行列計算模型等的緊密配合，可迅速完成海量數據的聚合運算、分析挖掘，實現海量數據秒響應、秒分析、秒呈現的效果。

多維立體

多維立體是BI電商數據分析中比較重要的一部分，它讓電商企業可以從多個分析維度展開電商數據可視化分析，更有利于管理層高效獲取豐富的數據信息，為決策提供更豐富的參考信息。

按需自助

電商企業可以通過任意終端設備做自助數據分析，從自身的數據分析思維和需求變化出發，按需分析。

這樣的電商數據分析才能及時地為電商企業的決策提供豐富的參考信息，助力電商企業實現真正的數字化運營管理。有興趣的話，可以點擊“電商數據分析報表體驗”去體驗下BI電商數據可視化分析效果。