①数据驱动的产品研发
如今，消费者比以往拥有了更多选择和控制权，选择过多从而导致更高的期待。作为店铺，需要更快速地提升竞争力来跟上加速增长的期待值，因此通过数据掌握消费者喜好和厌恶的信息，并在产品开发过程中利用这些知识，是创造出消费者喜爱的产品的关键。
②优化产品组合
店铺中所卖产品中每个产品组合中都有最好和最差的——这很正常。电商分析之所以不仅仅是数字呈现，是因为能够利用这些数据来分析出哪些是最畅销的产品，哪些是不畅销的产品。我们可以更深入地挖掘，找出一些产品永远卖不出去的原因，并利用分析洞察来优化产品组合。
③提升库存管理
一家店铺的可持续性取决于它的库存管理有多好。知道产品在什么位置，最合理的补货时间是什么时候，将为你省去许多麻烦。另外，电商数据分析还可以帮你预测和计划未来的库存，降低卖不出去货而导致的损失。
2.帮助提升用户体验
①收集用户行为数据
作为电商卖家，我们必须掌握消费者快速变化的偏好和期望，而最好的方法是收集用户行为数据，了解他们的需求、期望和痛点。如果你想和他们保持同步，就必须采取消费者至上的心态。
②个性化的产品推荐
在电商领域，面对需求，“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究显示，当品牌提供个性化体验时，80%的消费者更有可能进行购买，90%的消费者表示他们觉得个性化很有吸引力。新世界的规则里，个性化远远不止是简单地分类定制，而使用电商数据分析，能够预测消费者个体的需求，并提出相关的产品建议。
③参与用户体验
如今，客户体验是新的“品牌通货”。除了价格和质量，我们还需要提供吸引人的用户体验来保持客户的兴趣。而通过数据分析，我们可以看到客户在网站上花费了多少时间，哪些特性吸引了他们的注意力，以及可以改进哪些方面来创建独特、有趣、简单、无障碍的用户体验，以满足客户不断变化的需求。
3.帮助提高产品销量
①交叉销售和向上销售
很多电商卖家往往低估了给现有客户交叉销售和向上销售的力量。根据福布斯的报道，吸引新客户的成本是留住现有客户的5倍。最重要的是，一家公司65%的业务来自现有客户，因此利用电商数据进行重定向战略可能有更大的利润空间。
②最大化广告开支回报率
使用电商数据分析可以帮你发现企业是否像一个正在漏水的桶，可以做些什么来最大化广告支出。与其把钱浪费在不起作用的广告上，你可以专注于针对正确目标受众的广告。
