随着互联网技术的不断发展和普及，电商行业在过去几十年中取得了巨大的发展和变革。从供小于求的“以商品为主”阶段，到享受时代红利的“以流量为主”阶段，再到重视消费者体验的“精细化运营”阶段，电商市场正在进入以消费者为中心精细化运营时代，这要求电商企业从存量市场中挖掘潜力，从增量市场中寻找机会。
电商行业的数据驱动目标是利用数据来指导和支持业务决策，以实现提升营销效果、优化运营效率、提升用户体验、发现商机和创新等目标。
但随着电商行业的数字化发展，电商行业的数据驱动中有三个特别明显的问题：
1、电商数据获取难
电商平台众多，每个平台的数据获取接口各不相同，这导致了企业在获取数据时面临困难。缺乏统一的数据接口和集成方案，使得企业需要花费大量的时间和精力去从各个平台手动导出数据，这不仅效率低下，还容易出现数据遗漏和不准确的情况。
2、数据加工整合难
电商数据分散在各个平台、系统和部门中，没有统一的储存地方和标准化处理方式。这导致了数据加工整合的困难，需要耗费大量的时间和资源来进行数据清洗、转换和整合，以形成可用于分析和决策的统一数据集。
3、数据业务分析难
电商数据分析需要与实际业务场景相结合，以赋能企业在决策和运营中发挥数据的价值。然而，许多企业在这方面还存在不足，缺乏有效的数据分析场景和工具，无法将数据转化为实际的业务洞察和行动计划。
面对电商行业中的各种困境和挑战，寻找切实可行的解决方案成为了企业前进的关键。只有通过合理的策略和有效的措施，才能解决问题，实现数据驱动电商精细化运营的目标，推动业务的持续增长和发展。
解决方案框架
对于电商企业的数据需求，我们从数据到应用的框架出发，拆解得到如下三个层面：
1、首先在数据底层，我们需要建立健全的数据基础架构，包括数据采集、存储和处理等方面。
确保数据的准确性、完整性和及时性。整合各类数据源，包括电商平台数据、用户行为数据等，以支持全面的数据分析。
2、其次在指标中层，我们需要将不同平台的指标映射到统一的标准指标，确保它们具有相同的定义和计算方式。
并建立相应的指标体系，选择合适的指标进行跟踪和监测，例如销售额、订单转化率、用户活跃度等。确保指标准确、可比较和可衡量。
3、最后在业务顶层，整合和标准化后的指标数据可以在数据仪表板和报告中进行展示和分析。通过数据仪表板，可以直观地查看不同平台的指标趋势和关联性，帮助电商基于数据分析结果，深入理解业务运营状况，并制定相应的业务决策和优化策略。
帆软结合以往落地客户的最佳实践，针对客户需求，拆解出从数据源到指标体系、最终到数据应用级别的产品功能框架：
在数据底层，通过RPA+API的方式，实现全自动的数据抓取，能够覆盖包括电商平台数据、业务系统数据、行业数据在内的全域电商数据，释放大量人工整理数据的精力，为各个场景的分析提供了高精准度、广范围和细粒度的数据支撑。
对于从各平台获取的全域数据，进一步进行数据清洗和加工，对不同平台的含义相同但命名方式不同的字段进行关联整合，消除不同平台之间的指标差异，建立一个统一的指标体系，并构建通用的、及各个场景下的业务数据分析包，以确保数据的准确性、一致性、可用性。
在电商企业内，不同层级的用户，视角及关注点均不相同，决策层及管理层大多分析维度由宏观至明细，定位经营异常；操作层用户多关注明细数据，进行实际业务整改——所有用户都需要在特定场景下进行特定的数据分析。
针对分析场景化，在通用场景的粗粒度指标外，需要固化不同的分析场景下的指标体系，支撑特定场景下的数据分析。
在业务顶层，主要是将底层的原始数据和中层的整合指标与业务目标进行对接，从而帮助企业实现数据驱动的业务增长。E数通提供电商精细化运营全场景包，通过标准化的报告，将关键指标和绩效结果呈现给决策者和相关团队，以支持业务决策和优化。
另外，对于有一定分析基础的企业用户，还可以通过自助分析创新工具，为企业和组织个性化打造分析思路，在不同场景下，通过数据分析和展现，快速发现问题并推进解决。
帆软E数通作为电商数据分析的平台，能够提供以下能力：
1、全面——数据汇总和整合：整合全面的数据源，包括电商平台数据、业务系统数据、广告数据、用户行为数据等。为用户提供全局的数据视角，以了解整个业务运营情况
2、标准——数据储存和标准化处理：统一储存、整理数据，确保全维度的数据准确；标准化+定制化底层数仓模型，将多平台、多维度数据标转化整理，满足数据分析需求
3、直观——实时场景数据监控：提供电商场景包，通过可视化的方式，进行各个场景的数据洞察、监控、复盘；帮助用户理解和利用电商数据，实现精细和智能的运营管理
4、领先——前沿工具和功能：满足企业不断变化的数据分析需求，创新的算法和模型能力，以及智能化的数据处理和预测功能，使企业能够做出更准确和具有竞争力的决策