首先我们知道，做网上商城系统运营，每天都要跟数据打交道。数据可能说谎，但做任何的决策必须要有数字基础支撑，否则决策就成了空中楼阁，对运营不利。
数据分析对公司而言，是重中之重，而且很快能带来经济上的效益。比如说利用数据分析做市场以及会员的精准化营销；利用数据分析去发现并解决当前问题，让顾客有更好的购物体验；其他挖掘用户需求，深耕数据的方方面面就更不必赘言。
下面介绍数据分析的几种方法。
1、RFM模型
RFM模型用用来分析客户关系的，用以衡量客户价值和客户创利能力。
R即近期购买行为；F及近期购买次数，M即近期购买金额。着三项指标能够分析出该客户的整体价值意义。通过分析我们可以给会员建立等级关系，发现流失客户和休眠客户，可以针对最优客户做一些回馈活动，从而提高用户的忠诚度。
2、关联分析
大家都听过啤酒与尿布的故事。沃尔玛对其顾客的购物行为进行关联规则分析后发现：啤酒与尿布经常被一起购买，从而出乎意料地创造了新的零售奇迹。但是实际上，这种方法再目前的运营过程不是很实用，纷繁复杂，决策者也很难挖出相关性和商业价值。
3、聚类分析
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。在商城运营中，聚类分析就是挖掘出具有相似消费习惯的人群，从而做精细化的决策。这个分析方法不需要得到算法额外的支持，只需要根据系统的已经有的商品分类，把购买过相同商品类别的顾客划分到一起。如把购买了鱼竿的客户归到一类，那么营销活动就可以设置推送野营/鱼饵/野外探照灯等品类，这对企业的营收起到积极的作用。
综上所述，网上商城系统的运营还是需要运营人员不断地积累数据，用多种方法去分析数据。数据可能会说谎，但看不懂数据，不可能看得到运营的真相。
