電商行業相對于傳統零售業來說，最大的特點就是一切都可以通過數據化來監控和改進。通過數據可以看到用戶從哪里來、如何組織產品可以實現很好的轉化率、你投放廣告的效率如何等等問題。當用戶在電商網站上有了購買行為之后，就從潛在客戶變成了價值客戶。我們一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的數據庫里，所以對于這些客戶我們可以基于網站的運營數據對他們的交易行為進行分析，以估計每位客戶的價值，及針對每位客戶擴展營銷的可能性。

對于電商行業來說，數據分析工作是非常重要的，也是確實能夠帶來實際效果的。比如說利用數據分析做用戶畫像以進行精準化營銷；利用數據分析來改進現有產品的結構，讓用戶有更好的購物體驗；利用數據分析來管理用戶的生命周期，提高用戶的忠誠度，減少用戶流失；根據用戶的購買數據，挖掘用戶的潛在需求，提供精準化服務，擴大影響力等等。

在這到處彌漫著電商氣息的社會里，人們依靠電商讓生活變得簡單而便捷。那么作為電商數據分析師，我們需要在海量電商數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息和規律，這也要求我們具備數據洞察和匯總能力，運用數據挖掘模型和算法，結合電商業務經驗，進行市場定位、賣點挖掘和營銷推廣。以下是CDA數據分析研究院總結的三個電商行業常用的數據挖掘模型及算法：

RFM模型：RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要方法。通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花費金額三項指標來描述該客戶的價值狀況。R(Recency)表示客戶最近一次購買的時間，F(Frequency)表示客戶在最近一段時間內購買的次數，M

(Monetary)表示客戶在最近一段時間內購買的金額。在電商數據分析中RFM模型被廣泛運用，一般的CRM分析著重對于客戶貢獻度的分析，RFM則強調以客戶的行為來進行客戶細分。

給三個變量不同的權重或按一定的規則進行分組，然后組合使用，即可分出很多不同級別的會員。利用

RFM分析，我們可以建立會員金字塔，區分各個級別的會員，如高級會員、中級會員、低級會員，然后針對不同級別的會員施行不同的營銷策略，制定不同的營銷活動；發現流失及休眠會員，通過對流失及休眠會員的及時發現，采取營銷活動，激活這些會員；在短信、EDM促銷中，依據會員的精細化細分，更精準定位用戶和挖掘用戶需求；維系老客戶，提高會員的忠誠度。

關聯分析：關聯分析最經典的案例來自于沃爾瑪的“啤酒與尿布”。它的基本思想就是買了A商品的很多用戶又買了B商品，那么我們就可以認為A、B兩個商品的關聯性比較高，通過這種分析進行捆綁銷售或相關陳列。

聚類分析：電商行業的聚類分析主要是指將具有相似購物行為的用戶進行群體的細分，以支持精細化的營銷活動，帶來更大的營銷效果，從而節省成本。聚類分析是進行會員精細化管理，精細化營銷的基礎，可以構建用戶畫像實現精準化營銷。