这不是数字游戏！

作为传统渠道市场，由于市场庞大、信息分散、调查手段局限等原因，数据分析会存在片面性、延时性和失真率高等问题。因此，在中国化妆品市场，数据结果往往被用作决策的不必要参考，从而更多地根据经验行事。这个习惯推广到电商就会遇到挫折。

因为对于化妆品电商市场来说，数据分析非常重要。

第一，由于互联网可记录、可追溯的特点，网络营销数据往往可以得到全面系统的收集和整理，为营销决策提供相对全面真实的依据。虽然网络中有一些不实信息，但总的来说，信息是真实有效的。比如购物者处于什么市场，购买力和购买习惯等。可以通过互联网上的软件进行有效的监控和收集。

第二，互联网信息传播速度非常快，决定了品牌营销决策者必须快速反应，做出有科学数据支持的决策。否则很容易‘盲人骑瞎马’或者‘刻舟求剑’，使品牌营销行为混乱甚至失败。

第三，互联网具有信息庞大复杂的特点，品牌营销信息很容易迷失在海量的数据中。只有通过详细、准确、系统的数据分析以及基于此的品牌营销行为，才能将品牌信息准确展示给其目标消费群体，从而实现品牌与消费者的完美沟通。

如何进行数据分析？

我们可以从三个方面入手来进行数据分析。

第一，把握数据分析的频率，设置时间维度。也就是电子商务的营销行为，可以按照日、周、月、年来设置相应的数据收集和分析标准。

二是把握数据分析的类别，设置项目维度。比如流量类、销售类、趋势类、服务类都有相应的数据类别要求。

三是把握数据分析的尺度，建立自然维度。如定性分析和定量分析。

我们以会员数据分析为例。

首先，可以从时间维度来做。比如会员增加数据，那么每天、每周、每月、每年都会有变化，从而发现是稳定增长还是波浪式发展。

从图1可以看出，这个品牌的会员增长处于稳步上升的趋势，证明了这个品牌的营销行为是正确有效的。

其次，可以从项目维度进行。比如对会员购买频次的分析，从而得出普通会员、重要会员、核心会员的分类，也为品牌更应该关注哪些会员提供了精准的数据支持。(见图表2)

显然，只有达到3次以上的会员，才能给品牌带来更多的销量。那么，品牌是否应该考虑如何增加顾客的购买次数，如何回馈那些忠实会员呢？

第三，可以从自然维度进行。比如会员订单的变化是一个定量分析，因为都是有相应数据支撑的；而成员除了功能需求之外的情感或价值需求，要在数据的基础上进行定性分析甚至推测。

当然，会员数据分析不止于此，还有很多。

电子商务市场，不再是传统的做决策的市场，必须科学、准确、快速。

把握数据，把握未来。