之前的几篇文章给大家讲解了数据分析中常用的数据指标以及数据分析方法，本章内容带领大家一起感受一下数据分析实战项目，当我们接到一个业务部门的需求项目的时候，应该从哪里入手，从哪里结束，下面将要为大家揭晓答案。
店铺诊断分析
店铺数据分析最终的目标是获得更高的销售利润。我们拿到一个项目之后，首先要做的就是看一下历史销售数据，从用户数、人均消费、复购率三大指标着手，进行3——5年的数据对比，观察数据趋势，对未来的数据成果有一个基本的认识和了解，在此基础上进行下一步的操作。
店铺流量分析
店铺的盈利从哪里来？肯定是从人方面来，人就是流量，营业额的缺口本质上是流量的缺口，所以下一步就要对店铺流量进行分析。首先要分析的是，流量是从哪里过来的，其次要分析，哪里的渠道比较好，转化率比较高，哪个渠道可以作为拉新渠道，哪个渠道可以作为维老渠道等等。
最后，我们还要了解，这些渠道分布是否合理，如果渠道分布不合理，那么我们就要设法改善。
店铺商品分析
流量分析完成之后就进入到了商品分析，所谓商品分析就是要了解我们的商品，知道哪些是引流款，哪些是高客单，同时还要区分新老客商品、商品关联、新客二购商品等等。同时还要分析本店产品与竞争店铺产品的差异，知道客户为什么会选择我们的产品而不去选择竞品。
分析商品还有一个方法是屏效分析，本质上是通过不同产品在同一个页面上进行组合，分析页面流量数据，判断客户对产品的兴趣程度。
店铺用户分析
用户分析的主要目的是进行用户分层，主要依据用户的活跃程度以及价值高低，判断这两个指标主要依据RFM模型，即总计消费金额、累积购买次数、最近一次购买时间三个指标，来反映用户的价值。
通过这些指标我们可以把用户大致分为：
活跃用户 沉睡用户 即将流失用户店铺活动分析
为了拉新或提升复购，各个行业都会定期或不定期的举办一些活动，电商行业最大的活动就属于双十一了。
我们可以基于历史数据看出，双十一总共由三个成交高峰时段，分别是凌晨0-1点，早上8-9点，以及晚上10-11点，另外，我们还可以分析出不同时间段占成交额的比例，如果说第一个高峰时段没有达到我们的预期，那么剩下两个高峰时段就是我们补救的时间了，同时也可以依据第一个高峰时段的数据预估整天数据情况。
促销活动的一个常用手段就是发放优惠券，优惠券的发放也是很有讲究的，首先是平均客单价设置法。
优惠券额度 = 平均客单价 + 搭配产品价格 - 可承受的折损
还有一种设置方法叫做价格带宽度设置法，顾名思义是给不同购买力以及产品偏好的客户设置不同的优惠券，这样做的好处是可以满足大多数客户的购买需求。优惠券发放之后我们还要进行ROI的计算。
ROI = 优惠券带来的销售额 / 优惠券发放金额
理论上来说，只有这个数值大于15的时候，本次的活动才能算是及格。
以上就是我们接到一个项目之后开展工作的完整流程，当然，各个流程当中都有很大的细化空间，这个大家可以结合自己的实际工作内容进行补充，希望对你有所帮助。
