电商数据分析

电商怎么做数据分析

电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；多维度拆解法；对比分析法；假设检验分析法。1、逻辑树分析：逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法。2、PEST分析法：用于做行业分析，是通过政治Politics，经济Economy，社会Society和技术Technology四个因素来分析宏观环境的方法，其应用领域有公司战略规划，市场经营规划，产品发展规划，撰写研究报告等。3、多维度拆解法：目的是从多个维度思考问题，即从多个角度出发，把一个复杂问题拆解成多个简单的子问题去解决，其把问题整体拆解成多个部分，通过对比可以看出不同整体之间部分的差异。4、对比分析法：通过对比找差异，从而追踪业务是否存在问题的方法。使用对比分析法，要搞清楚两个问题，一是和谁比，二是如何比。5、假设检验分析法：归因分析，即分析问题发生的原因，其底层逻辑是逻辑推理，分为3个步骤，分别是：提出假设，收集证据，得出结论。

如何进行电商运营数据的分析，都有哪些方法？

挑几点来讲。第一，必须明确运营的目标是什么，有了这个目标，才能知道你到底应该分析哪些纬度，用哪些方法去分析。第二，有哪些数据可以分析。对电商而言，用户的行为数据和交易数据都是很关键的。做用户行为分析的工具很多，市面上常见的有 GA、神策等，做交易数据分析的比如 Ping++ 增长智能系统（GI）。工具和方法有很多，但最关键的是数据化思维，这是每一个运营人和营销人都必须具备的基本技能。

电商怎么分析数据

电商分析数据方法如下：一、依据用户画像，洞察需求用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。二、依据渠道数据分析用户来源对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。三、店内转化率的数据分析当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比。四、提高营销推广的ROI对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。五、产品数据分析1、产品数据分分析①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数；或浏览产品详情页后最终下单的人数。②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。2、销量数据分析我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。六、用户留存数据分析聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。七、用户推荐数据分析对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友推荐，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

电商数据分析要掌握哪些数据指标?

【导读】在电商行业当中，通常涉及到六大部门，且各个部门当中，业务框架以运营为导向。那么，在电商数据分析中，我们需要掌握哪些数据指标呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!运营模块运营的主要职责是达成销售目标，同时控制运营成本。所以在这一模块我们主要关注三个数据指标：业绩达标率、业绩增长率、销售利润额。这三个指标非常好理解，主要是用来综合评估运营水平。商品模块这一模块主要涉及两个职能，商品企划和商品运营。商品企划的主要职能是在一个销售周期内，对商品的品类、价格带、风格、销售进度进行整体把控，避免使用单一产品冲业绩。商品运营的主要职能是负责商品的上架、入库以及主推策划，通常流程是：测款-养款-爆款-返单。当然，一个店铺也不能打造过多的爆款，爆款的增多会损害品牌调性，到这一旦折扣下降就会引起消费者流失的局面。市场模块市场模块是仅次于运营的第二大模块，同时又和运营的工作密不可分。主要包括市场推广投放、会员维护、活动包装等等。其中，推广是一个店铺的重中之重，也是我们数据分析的主要对象，推广包括包括付费和免费两种渠道，付费渠道比如我们熟知的直通车、钻展等等，免费推广如微博、贴吧等等。定时的进行会员维护会促进会员沉淀，活跃的会员可以有效的节省推广费用。视觉设计模块这部分模块中，我们主要分析的还是店铺流量的漏斗转化路径。主要涉及的包括：页面逻辑、标签分类、主推商品。这部内容对应的就是我们常说的流量分析，分析客户的访问路径，并结合漏斗模型，看看那部分的转化对最终的转化率影响最大并进行优化。关于电商数据分析要掌握哪些数据指标，小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

电商数据分析需要统计哪些指标

简单来说，你需要一下几个指标

①网站使用：PV/UV、在线时间、跳失率、访问深度、转化率等；②流量来源分析：各渠道转化率、ROI、自然流量比重趋势等；③运营数据：总销售额、订单数、客单价、人均消费、单均商品数、订单转化率、退货率等；④用户分析：会员的地区分布、年龄分布、重复购买率、注册时长。

另外，下方是比较详细的说法，您可以看一下，毕竟对于电商数据指标的研究越深刻，越有利于后期运营及活动的开展
电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。
　　网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及（虚拟）供应链指标等几个二级指标。经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。销售业绩指标则根据网站和订单细分为2个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。
　　1.网站流量指标
　　网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。
　　2.商品类目指标
　　商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平，这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。譬如商品类目结构占比，各品类销售额占比，各品类销售SKU集中度以及相应的库存周转率等，不同的产品类目占比又可细分为商品大类目占比情况以及具体商品不同大小、颜色、型号等各个类别的占比情况等。
　　3.供应链指标
　　这里的供应链指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面，而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。这里主要考虑从顾客下单到收货的时长、仓储成本、仓储生产时长、配送时长、每单配送成本等。譬如仓储中的分仓库压单占比、系统报缺率（与前面的商品类目指标有极大的关联）、实物报缺率、限时上架完成率等，物品发送中的譬如分时段下单出库率、未送达占比以及相关退货比率、COD比率等等。 一个客户的价值通常由三部分组成：历史价值（过去的消费）、潜在价值（主要从用户行为方面考虑，RFM模型为主要衡量依据）、附加值（主要从用户忠诚度、口碑推广等方面考虑）。这里客户价值指标分为总体客户指标以及新、老客户价值指标，这些指标主要从客户的贡献和获取成本两方面来衡量。譬如，这里用访客人数、访客获取成本以及从访问到下单的转化率来衡量总体客户价值指标，而对老顾客价值的衡量除了上述考虑因素外，更多的是以RFM模型为考虑基准。
　　数据分析体系建立之后，其数据指标并不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时的调整，调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。通常，单独的分析某个数据指标并不能解决问题，而各个指标间又是相互关联的，将所有指标织成一张网，根据具体的需求寻找各自的数据指标节点。