电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

1. 电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

电商平台应该分析的数据和分析的规则如下：
1、网站运营指标：
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。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。
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。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。
2、经营环境指标：
这里将电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括网站的市场占有率，市场扩大率，网站排名等，这类指标通常是采用第三方调研公司的报告数据，相对于独立B2C网站而言，淘宝此方面的数据要精准的多。
网站内部购物环境指标包括功能性指标和运营指标（这部分内容和之前的流量指标是一致的），常用的功能性指标包括商品类目多样性、支付配送方式多样性、网站正常运营情况、链接速度等。
3、销售业绩指标：
销售业绩指标直接与公司的财务收入挂钩，这一块指标在所有数据分析指标体系中起提纲挈领的作用，其他数据指标的细化落地都可以根据该指标去细分。
网站销售业绩指标重点在网站订单的转化率方面，而订单销售指标重点则在具体的毛利率、订单有效率、重复购买率、退换货率方面，当然还有很多指标，譬如总销售额、品牌类目销售额、总订单、有效订单等等，这里并没有一一列出。
4、营销活动指标：
一场营销活动做的是否成功，通常从活动效果（收益和影响力）、活动成本以及活动粘合度（通常以用户关注度、活动用户数以及客单价等来衡量）等几方面考虑。这里将营销活动指标区分为日常市场运营活动指标、广告投放指标以及对外合作指标。
其中市场运营活动指标和广告投放指标主要考虑新增访客数、订单数量、下单转化率、每次访问成本、每次转换收入以及投资回报率等指标。而对外合作指标则根据具体合作对象而定，譬如某电商网站与返利网合作，首先考虑的也是合作回报率。
5、客户价值指标：
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。

扩展资料：
电子商务中使用分析数据的优点：
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。当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。
电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些客户可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户的扩展营销的可能性。
参考资料来源：百度百科-电子商务数据分析

2. 电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

我们在做电商运营中，常常会在网站设计上花费更多的精力，其目的是为了吸引更多的人驻足浏览，但有时候效果却事与愿违，造成这种结果的原因很多，如用户人群定位不准确，网页设计不合理，网站广告投放不合理等等，本期我们将对网页效果做个简单的阐述。
三个指标：
首先要了解影响页面效果分析常见的三个数据指标：网页项目分析（二跳率）、商品陈列分析、场景分析。二跳决定页面质量，商品陈列决定拜访内容，场景分析发现流失原因。
如何优化页面效果：
一、网页项目分析优化：
通过“网页项目分析”了解重点页面的页面质量.二跳率

所有重点页面的浏览量、用户数，二跳率、用户点击率数据。 其中浏览量、用户数等指标反映页面的流量大小，二跳率、点击量、 点击率、加载时间反映页面的质量，尤其二跳率越高页面质量越好。
二、商品陈列分析：
1.优化页面点击（如图）：

通过页面点击了解页面不同区块/位置的点击量大小，进而了解用户最关注的区域/位置。；了解页面或者区域内不同信息的点击量大小，进而了解用户最关注的内容。 页面点击的主要目的就是优化页面结构和布局 。
2. 产品类目优化：（如图）


对产品类目优化，关注大家热搜的产品是什么？哪些品牌受欢迎？最终转化率是多少？最终目标是为了很好的优化产品类目，合理分类。
3.用户性质-用户地域、时段、来源分析


某个网页项目的地域分布数据。，某个网页项目的流量来源与来源质量差异：包括站外来源，站内来源。网页项目分析时段统计用于查看时段或当天 24 小时，产生的浏览量和点击量，同时24小时可以和昨日、上周同日、上月同日做浏览量和点击量对比。 其目的是更好的优化来源途径。
三、场景分析
场景分析是为了更好的发现用户流失的原因，掌握每个购物环节用户是如何流失的。

购物流程：从单品页开始，直至订单成功（或者支付成功）。注册流程：一般仅为注册信息填写、注册成功两个步骤，少数会包含激活成功。活动参与/用户互动流程：从活动参与/用户互动的第一个环节开始，直至完成。
案例分析：
上述我们分析了如何对页面效果进行优化分析，下面我们以2个热点图为案例对上述进行分析。
图一：

通过图一我们了解到哪些内容的点击情况和预期差别很大？页面的重点内容是否为点击热点？ 页面各版块的点击情况如何？首页第一屏和第二屏的点击差别是否很大？放在不同位置相同内容点击差别是否很大？推荐区域的内容用户是否关注？
图二：

我们通过图一掌握的数据，对网页进行优化，产品板块如何设置，热点产品如何摆放等。
图三：
通过场景分析发现关键流程执行率低的原因，哪个环节流失的多，如何流失的？而从根据这些数据去优化设置购物流程，从而提升转化率。

综上所述，影响页面效果的因素很多，本期内容所阐述的三个指标是最基础的，但也是最关键的，就好比是大楼的地基，地基决定楼层高度，基础性的数据不做好，其它做更多也是枉然！

3. 电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。
一、时间维度
从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。


二、商品类别、价格维度
本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览
这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。


自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。
以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！

4. 电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

　　众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。
　　一、时间维度
　　从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。


　　二、商品类别、价格维度
　　本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：


　　这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。


　　自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。
　　以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！
注：数据图表来自BDP个人版！

5. 电商怎么分析数据

电商分析数据的方法如下：
1、对比分析我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来，这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期，有没有下降趋势，当然我们也可以以季度、月或周为单位。

2、转化分析，这里牵涉到一个问题，评判一家电商企业需要用到的一些日常统计指标：
（1）店铺的目标用户数量：一家店铺的成交量，反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度。
（2）平均消费金额：店铺每年平均每位用户消费了多少，以此来定位目标人群，确定是否达到盈利的指标。
（3）用户的复购率：判别产品满意度，假如用户购买过一次后，还会购买第二次，说明用户对于你的产品还是很满意的，这样既节省了市场推广费用，用户也会推荐给更多朋友来购买。

3、留存分析我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里，但是经过一段时间后，用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存。留存是产品的核心，用户只有留下来，我们的产品才能不断增长。如果我们什么都不做的话，用户很快的就流失了。
4、产品比价。这个时候就需要我们去搭建一个比价系统，这个比价系统的目的主要是为了去抓取各大电商平台商品的价格。通过各大电商平台的价格以及优惠额，来制定你自己的策略。

6. 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。

7. 电商平台应该分析哪些数据?

1. 总体运营指标
从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。
2.网站流量指标
即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3. 销售转化指标
分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4. 客户价值指标
这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。
5.商品类指标
主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。
6. 市场营销活动指标
主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。
7. 风控类指标
分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8. 市场竞争指标
主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。
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8. 电商平台应该分析哪些数据？

要想实现精细化运营，数据是必不可少的一个环节。电商网站要提高运营效率，至少需要五大关键指标：活跃用户量、转化率、留存、复购和 GMV。活跃用户量是一个基本的指标，有 DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）和 MAU（月活跃用户）三个层次；转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个品类 / SKU 的转化率；留存要从不同的时间周期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存；复购则要从 3 个角度去看，复购用户量、复购率和复购金额比；GMV 是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的。GMV = UV *转化率*客单价。商品运营：流量优化和品类优化，前面提到电商行业的一大特点是商品品类或者 SKU 非常多，那么如此多的商品该如何运营，这是三个电商 APP 的首页界面（各家 Web 端布局也比较相似）：前两个是京东和国美，属于平台型的电商；第三个是生鲜水果平台，属于垂直型电商。不难发现电商的产品在设计上非常类似，首页上面呈现的是轮播的 Banner ，下面是活动专区。在商品运营中，尤其是首页商品更新速度快，我们要格外重视转化，甚至要精确到不同时间区间、不同位置、不同商品的转化率。然后根据转化率，结合业务经验，不断调整运营策略。然而目前，即使是大型的电商网站，也没有很好地做到这一点，对于每个商品品类 / SKU 的转化率的分析仍存在一定的空缺。商品运营有一个非常大的优势：投入低，见效快，效果明显，商品运营的本质是通过不同坑位、不同活动、不同商品的分析来提高我们的转化率和 GMV。一个电商购买流程的主路径：首页——活动页——商品详情页——支付完成。从精细化分析的角度出发，我们关注转化路径每一步的转化率；通过分析不难发现最后一步“支付完成”的转化率偏低。