有很多卖家运营小伙伴都跟小九交流过，平时在数据分析中，除了最基础的一些毛利、转化率、点击率等加减乘除的计算，其他分析就不知道该从何下手了。
其实，每一个数据分析者不仅需要熟练地掌握分析工具，还需要掌握一些常用且有价值的数据分析方法和模型。
为了帮助大家更好地上手数跨境BI，小九整理了几个常用的数据分析方法和模型，并附上了可复用的模板，轻松掌握各类高大上数据分析，大家一起学起来吧！
在分析销售情况时，可以使用购物篮分析模型，是零售和电商里比较常见的一个数据模型，将每个消费者的一次购物行为中购买的所有商品组合视为一个“购物篮”，然后对购物篮中的不同商品组合进行数据分析，以揭示商品之间的关联关系。
购物篮分析的关键衡量指标有三个：
1. 支持度、2.置信度、3. 提升度
为了让大家更好地理解购物篮分析，小九给大家举个例子：假设某一超市在一个月内卖出了100件商品，其中A商品有5单，B商品有10单，同时购买A、B商品的有3单。
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购买A商品的概率：P(A)=(5/100)*100%=5%
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购买B商品的概率：P(B)=(10/100)*100%=10%
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同时购买A、B商品的概率：P(A∩B)=(3/100)*100%=3%
通过购物篮分析，我们可以吸引客户从只购买一件产品转换到购买多件产品，从而提高整个购物篮的销售金额，最大限度地实现销售增长，也可以发现一些新的交叉销售和捆绑销售的机会：
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考虑是否有搭配销售的可能性；
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针对几个产品设置Coupon, 互相导流的同时还能增加销售额；
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做针对性广告，考虑关联位置广告；
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上下游产品开发。
在进行购物篮分析时，我们只需要记录商品的sku及订单情况，通过简单的概率计算，即可得到各类商品的支持度、置信度、提升度，从而优化产品布局及推广策略。
RFM模型是一种数据分析模型，用于衡量客户价值和创利能力。该模型记录客户的RFM：
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R：最近一次购买的时间（Recency）
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F：在一段时间内的购买频率（Frequency）
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M：一段时间内的消费金额（Monetary）
这三项指标的组合可以帮助企业对客户进行细分，并识别出高价值的客户群体。
在跨境卖家中，通常使用RFM分析更好地了解客户的消费行为，挖掘用户对商品或服务的需求及兴趣点。同时，也可以根据客户的复购情况，判断店铺需要重点提升的方面。随着业务的逐渐壮大，复购率分析可以起到锦上添花作用。
在进行RFM分析时，我们只需要记录客户的购买时间、购买频率及某一段时间内的消费金额，进行统计计算，即可根据RFM分值判断客户类型。针对不同类型的客户产出相应的营销策略。
漏斗模型也是非常常用的分析模型之一。一般来说，漏斗模型是用户行为路径所要经过的核心流程步骤，整个漏斗模型就是
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先将整个购买流程拆分成一个个步骤，
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然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，
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最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，
从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体转化率的目的。
广告数据分析时常会运用到漏斗模型：反映了广告活动从展现、点击、加购，直到订单过程中的客户数量。通过从最大的展现量到最小的订单量，漏斗模型直观地展示了客户流失过程。
在分析商品质量时候，可以结合广告数据和退货数据使用波士顿矩阵进行商品分析。波士顿矩阵是利用二维四象限将产品分成了明星、金牛、瘦狗和问题四种类型。
我们可以根据波士顿矩阵的方式制定平台的产品矩阵，在分析商品时，衡量广告商品的单个订单成本和ROI表现
根据这两个维度分析，将广告商品划分为四个象限，划分的中线为单个订单成本和ROI的均值，可以发现越往左上角的广告商品效果越差，因为这些商品有着很高的订单成本和偏低投资回报率；而越靠近右下角的第四象限的广告商品，则能通过更低的成本带来很高的ROI，证明其价值最高，可以持续增加投入。找到属于我们自己的明星和瘦狗产品。
以上的几个模型都可以帮助跨境电商卖家针对不同的分析目标得出更精准的结论，制作更结构化和体系化的数据分析过程，实现高质量的分析。
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