随着电子商务的蓬勃发展，数据已成为推动业务增长的关键动力。企业如何从海量数据中提炼出有价值的市场洞察，已成为电商领域关注的焦点。

在这一过程中，BI 分析师扮演着至关重要的角色：不仅需掌握数据获取的技能，还需具备构建有效数据看板的能力，以支持快速的决策。

因此，本文将带大家深入了解电商业务 BI 分析师在市场洞察方面所面临的挑战与机遇，并将探讨如何选择数据来源、构建分析思路，以及在实际项目中可能遇到的问题及解决方案。

无论你是数据领域的新手，还是资深专家，我们都希望能提供实用的见解和策略，助你在电商数据分析的征途上更进一步。

01、数据来源

在电商领域，数据来源的重要性不言而喻。数据源的颗粒度和质量是洞察市场、指导决策的关键。

市面上有多种数据源，其颗粒度涉及平台、类目、品牌、店铺、商品等。不同的品牌应一般需依据自己品牌所在的行业类目，选择适合自己的数据源。

例如，淘系平台会进一步细分为淘宝、天猫、天猫超市、天猫国际等。类目数据也会按照一、二、三、四级或叶子类目进行划分。

品牌数据通常关注 TOP1000 的品牌，而店铺数据则聚焦于 TOP100 的店铺。不过商品数据并非所有数据源都提供，需要与数据源的商务进行对接。

除了上述常见的数据类型，一些数据源还会提供额外的信息，如关键词、直播、达人、海外平台等。这些数据对于深入分析市场具有重要价值。

首先，需要了解数据源。

市场上的数据源多种多样，每个都有其特点和适用场景。在选择数据源时，我们需要考虑多个因素，包括平台覆盖范围、维护难度、数据干净程度、最小时间维度等。

例如，品牌方高层可能更关注行业趋势，对数据准确度要求不高，而运营人员则需要准确的数据来指导具体执行动作。

以下将逐一介绍常见数据源。这些数据源各有特色，但请注意，由于供应商会不断迭代更新，具体情况可能会有所变化，需要与供应商进行具体对接。

九谦中台

九谦中台的数据特点是提供了跨平台的类目对齐，这意味着不同平台的品类名称不一致时，可以通过九千的品类进行统一。这大大节省了后续的数据清洗和手工填报时间。

任拓情报通

情报通的特点是提供上月排名和上月上级目录的数据，方便进行直接对比和市占率计算。此外，它还提供直播分析功能。

魔镜洞察

魔镜洞察的价格优势明显，同时提供全品类数据。如果需要多个一级品类的数据，魔镜洞察是一个不错的选择。

知衣（炼丹炉）

知衣平台深耕服饰行业，提供的数据全面且准确。它还提供海外探款的能力，对于有出海需求的客户尤其有用。除了淘系、京东和抖音的数据，知衣还额外提供了小红书的数据。

飞瓜数据

飞瓜数据专注于抖音、快手和 B 站等平台的达人相关数据，包括直播、短视频等。它还提供消费者画像、团购和售后数据。

淘宝生意参谋

淘宝生意参谋是淘宝官方的数据平台，数据准确度极高。它还提供转化链路分析，帮助了解访客数、搜索数等转化流程。

多多情报通

多多情报通涉及拼多多的数据，特点是提供热门搜索词。

千瓜数据

千瓜数据涉及小红书平台，特点是提供热门搜索。

在选择数据源时，我们需要考虑多个因素，包括平台覆盖范围、维护难度、数据干净程度、最小时间维度等。

02、看板及分析思路

在电商业务中，市场分析是一个高频且重要的需求。高层管理者和运营人员都需要通过数据来洞察市场变化，以便快速做出决策，但是各自对市场数据的决策场景、数据质量、数据频率、数据颗粒度都有所不同。

本章将从高层与运营的不同视角，分别来解读如何搭建市场洞察的看板。

品牌方高层关注的是行业是否出现萎缩，是否需要改变行业投放和品牌策略。商品研发策略是否需要调整，以及是否需要开拓新行业或子行业。

代运营高层除了关注行业数据，还关心是否有新的品牌代理机会，以及代运营数据是否高于品牌整体数据。运营方则更关注具体的执行动作，如叶子类目的趋势、竞对数据对比等。

品牌方高层市场总览

品牌方高层在看数据时，首先会选择查看的月份和平台，以及一级类目。他们会关心行业市场的总览，如市场容量、品牌数量和商品数量的变化趋势。通过波士顿矩阵（气泡图）展示类目的市场容量和增速，找到目标类目，并分析其历史数据和趋势。

代运营高层的需求

代运营高层关注的是行业市场动向、子市场情况，以及市场中的 TOP 品牌和正在运营的品牌分布。他们会分析代运营和品牌整体的对比情况，以及运营的品牌在 TOP 品牌中的位置。

运营方的市场竞争数据

运营方首先关注的是一级类目下的二级类目和叶子类目的趋势，以及竞对品牌的分析。同时，也会通过品牌排名、趋势对比和店铺数据分析，找到竞品的具体情况，并制定相应的策略。

03、实战经验

行业市场数据体量大，数据质量较企业一方数据较差，且计算逻辑相对复杂且具有定制化特点。我们在过去的电商项目中，总结了一些容易踩坑的经验，整理成以下具体问题和相应的解决策略，希望对大家在搭建市场洞察看板时有所启发。

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跨维度筛选的实现难度

在进行数据分析时，业务方常常需要进行跨维度的筛选，例如，他们可能希望根据一个标签来筛选多个月份的数据，或者根据一二三级类目进行筛选。在 ETL 过程中实现这种灵活的多维筛选功能是一项挑战。

它要求数据模型具有高度的灵活性，同时后端处理逻辑也需要相应的复杂性。为了解决这个问题，我们可能需要增加开发人员的工作量，或者优化数据模型，以便更好地支持这种多维筛选。

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产品功能限制

在实际应用中，可能会发现产品功能无法满足所有的业务需求。例如，某些数据平台可能不支持多选月度的环比计算，或者计算方式与业务预期不符。

这种情况需要与业务方沟通，解释技术限制，并寻找可行的替代方案，或者调整产品功能以满足业务需求。

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数据质量问题

数据质量是数据分析的基石。具体项目中，常常遇见脏数据核对清洗费时；指标名不一致导致环/同比值异常；同指标跨表单不一致；跨平台品类对齐需要大量手工表与对数等数据质量问题，可能会导致项目进度延误，甚至影响最终的决策质量。

为了解决这些问题，我们需要投入更多的时间和资源进行数据清洗和验证，确保数据的准确性和完整性。

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数据量大导致的性能问题

当处理的数据量过大时，可能会遇到性能瓶颈。

例如，如果一次性加载过多的数据，可能会导致系统响应缓慢，甚至崩溃。此外，大数据量的处理也会对服务器性能提出更高的要求。

我们需要优化数据处理流程，采用分批处理、数据压缩等技术，或者升级服务器硬件以提高性能。

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指定指标算法的调整

在项目中，需求方可能对某些指标的计算方法有特定的要求。

例如，市占率的计算可能需要根据特定的分子和分母进行调整。这种定制化的指标计算可能会涉及到复杂的数据处理逻辑，增加了开发的复杂性和工作量。

我们需要与需求方紧密沟通，确保理解他们的具体需求，并在技术上实现这些定制化的算法。

04、结语

通过以上内容，我们了解了电商市场洞察的数据来源、看板及分析思路，以及在项目中可能遇到的问题。希望这些内容能够帮助大家更好地理解和运用市场数据，从而在电商业务中做出更明智的决策。

最后，请记住：数据是电商业务中的重要资产，正确地获取和分析数据，将为你的业务带来巨大的价值。

如需了解更多电商分析实践干货，请通过浏览器查看视频回放：

https://www.dkmeco.com/events/review/e-commerce