美国互联网零售业电商业务长势迅猛

这1000家美国互联网零售商中的前五强分别是：亚马逊、苹果、沃尔玛、戴尔、梅西。

电商部门团队构成

细观互联网零售1000强公司的电商业务部，我们会发现他们的电商业务下面通常会有这样几个团队：

• 产品团队 Product Team：电商团队的产品指的就是公司的电商网站和App，比如丝芙兰的网站/App就是丝芙兰电商部门产品团队负责的最重要的产品。产品团队需要保障电商网站的所有元素都顺利工作，并且传递出整个公司的愿景。产品团队通常会有一个VP来总负责，在VP的下面有多个产品经理，每人负责网站的不同部分。

• 采购销售团队 Merchandising Team：这个团队负责管理SKU（在连锁零售门店中有时称单品为一个SKU，中文译为最小存货单位，英文全称为Stock Keeping Unit，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU通常表示规格、颜色、款式），确保产品描述是准确的等等。这个团队需要确保内容管理系统中的所有东西都准确无误，这是电商中非常重要的一环。

• 数据分析团队 Analytics Team：几乎所有公司都在增加对数据分析团队的投入。电商部门的数据分析团队包括了传统的网站分析（Google Analytics/Omniture）以及优化（A/B测试），也包括高阶的分析包括用户分层、预测模型、营销分析与归因模型。

• 营销团队 Marketing Team：营销团队负责多个不同的功能包括CRM、忠诚度（Loyalty）、获客（Acquisition）和数字营销（Digital Marketing）。数字营销通常管理各种渠道，包含邮件营销（邮件营销一般是个大组，因为它是电商/零售业至关重要的一环，想想你的多少次购买都是因为收到了促销邮件）、搜索引擎优化与搜索竞价广告（SEO/SEM组）、网盟（Affiliate Marketing）、社交媒体。

• 根据业务和公司大小的不同，还有UX、运营、IT、客服、项目管理、财务等团队。

• Industry-specific domain knowledge 行业专属领域知识（比如电商行业特定的KPI关键指标、电商类型、电商商业模式）

• E-commerce tools and platforms 电商专用的工具与平台（比如Segment.com/Mixpanel/ Amplitude/ Kissmetrics/ Heap Analytics/ Google Analytics/ Adobe Analytics）

• 帮助产品、营销、财务团队确认测量目标与优化机会（Optimization，这里一般指的网页优化或是漏斗优化）

• 创建并管理追踪（tracking）以测量产品表现或特定功能的表现

• 设计标记（tag）方法、数据收集、标准化、测试原型（testing）来确保一致性

• 与工程团队紧密合作，将商业指标翻译成工程要求来驱动测试（一般是A/B测试）的实施

• 将战略性的分析洞察呈现在数据报表（dashboarding）与事后分析中

• 分析用户行为在浏览器与app中的转变
  

  
  

• 抓取电商KPI并分析趋势
• 深入分析具体的KPI来理解潜在影响销量的因素
• 为每一个领域决定KPI并为团队建立标准化报表
• 优化网站、渠道表现与客户分层（optimization, funnel, segmentation)
• 高阶点击流分析（clickstream analysis）
• 负责主页和登陆页的追踪（tracking）、报表、分析，并建立测试与实验（A/B测试）以优化数字营销以及网站销售规划

看了这些职位描述，就算是专门学数据分析的学生，也会感叹：隔行如隔山！电商行业强大的行业特征与生态环境，使得门外汉们就算懂数据分析，也未必找得到电商的工作。

因此，MarTechApe携手美国互联网零售电商公司Moda Operandi的高级数据分析经理，开设《从0到1：手把手入门电商数据分析》课程，带你掌握电商数据分析的必备技能与行业知识！

Sunny：美国奢侈品电商Moda Operandi高级数据分析经理（Senior Analytics Manager）。6年美国数据分析行业从业经历。

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