电商数据复杂、繁琐，可以分为“内部数据”和“外部数据”。

　　“内部数据”包括：电商平台和系统数据，涉及到天猫、京东、拼多多等多渠道多店铺数据，尤其是天猫生意参谋和推广数据。

　　“外部数据”包括：情报通、看店宝这样的付费工具，以及淘宝PC端搜索页这样的数据获取渠道。

　　电商数据分析报告整体流程较为清晰，但是细节繁杂。

　　首先要获取数据，然后进行数据清洗、数据存储、数据建模和数据可视化这四个步骤，最后形成分析报告。针对在获取数据环节，电商行业呈现数据来源零散情况，并且电商平台数据保护的力度越来越严格。

　　目前行业现状是本末倒置的。

　　数据分析师80%的时间被数据搬运工作占据，仅20%时间花在数据分析上。事实上，更多的时间应该花在数据分析这个价值输出环节，而不是“沉迷”于在数据搬运工作上重复的、机械式的人力消耗。

　　一般而言，电商的数据分析可以分为以下四大模块。

　　模块1: 常规报表数据分析

　　模块2: 电商平台相关数据分析

　　模块3: 货品数据分析

　　模块4: 新项目可行性数据分析

　　总结起来，大多数电商公司数据部门都面临一个问题——“人少活多”，事实上这个问题完全是可以通过软件机器人来解决的。不要让很多重复的事情来消耗公司资源和人工成本。

　　RPA怎么解决呢?

　　RPA可以实现24小时实时监控收集数据，竞品监控、生意参谋数据爬取、用户投诉自动处理、客户绩效考核、渠道价格管控、智能物流分析等一系列数据能力，都是可以通过影刀一键获取。

　　影刀RPA可以作为数据搜集和数据沉淀的工具，搜集数据做成报表，方便运营部门进行参考。

　　当然，影刀，不仅仅是“数据工具”，它能做的比这多得多。

　　电商领域中，影刀能够参与从营销、运营到客服、物流的各环节全流程600多个电商场景中。

　　营销推广【大促活动自动申报、聚划算活动报名、旺旺信息批量发送、优惠券批量生成、淘抢购报名】

　　会员管理【物流关怀、催付提醒、会员等级权益、信息批量发送、企业微信自动添加客户、自动发红包】

　　订单管理【插旗备注、自动回复评论、自动退款、评价管理、客服转接】

　　数据监控【竞品监控、生意参谋数据整理、用户投诉处理、客服绩效考核、渠道价格管控、智能物流分析】

　　商品管理【新品发布、自动上下架、批量修改、活动换图删图、防止超卖、违禁词检查】

　　在完成以上动作的同时，还可以会对其数据进行分析与梳理。