据估计，国内的蹦失率，即用户只浏览第一页就离开网站的比例介于90%~99%之间，而欧美的蹦失率则是70%左右。这其中除了国内的网络营销环境的影响，最重要的是企业对营销背后的数据分析工作的不重视。如果企业没有精确定位有效的客户群，会导致大量的信息展示给不相关的人，降低企业的营销效率。那如何才能最有效地进行电子商务数据分析呢？

1、  数据分析需要商业敏感

企业的数据分析师就像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。如果数据分析师缺乏商业意思，不知道收集到的数据对企业意味着什么，不知道数据之间彼此的关系，那他就不知道该用什么样的逻辑分析，也就无法预测市场发展，无法为企业的战略制定提供依据。

2、  数据分析需要注重实战经验

数据分析的本质是企业在了解用户的需求、行为后，开发出用户体验良好的功能与服务，制定扩展营销的策略及附加功能的推广服务等等，因此电子商务的数据分析要注意实战经验的积累，能够从数据分析中精确地找到用户的需求，帮助企业更好地营销。

3、  数据分析需要重视设定衡量指标

指标是让企业更好地从数据量化的层面来了解运营的状况。企业需要根据产品和目标客户群的不同，采用不同的指标来衡量，现在，PV、UV、转化率都是运营监督的基本指标。企业只有设定好适合企业的衡量指标，才能更好的、更有效率的进行数据分析。

4、  数据分析需要重视分析指标异常变化原因

指标的异常变化是外界市场的一次变化的客观反应，数据分析需要重点关注。对于一些数据的异常增加或减少，一定要分析其产生的原因和市场时机，这对企业的发展和政策制定有非常重要的借鉴意义。

5、  数据分析需要重视客户购买行为分析

当用户有了购买行为之后，就从潜在客户变成企业的价值客户，企业需要保存用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库中。对于这些用户，企业可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位用户的价值及针对每位用户的展开营销的可能性。