电商运营要做什么数据分析 电商运营汇报哪些数据


电商运营如何做数据分析?

一.电商数据分析架构

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电商运营要做什么数据分析 电商运营汇报哪些数据


首先需要承认的是,数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解,并能提出具有建议的数据分析方法,以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二.线上店铺管理分析

对于一家店铺的用户而言,一个完整的购买流程:看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢?针对此,下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。

三.线下门店管理分析

对于电商企业而言,过去是以线上店铺为主,随着业务的扩张,现在这些企业通过不断拓展线下门店,弥补线上用户体验的缺失,融合线上线下,从而扩大用户规模。为此,永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系,通过线下门店拓展分析、店铺选址分析,帮助电商企业选择合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

电商平台,在用户运营上有哪些数据分析指标

对于大部分业务而言,动作的精度有限,所以不需要分析的精度太高,同时,统计方法的量化模型无法用业务逻辑进行解释,只能预测。对于实类业务意义不大电商运营的基本数据指标四个指标,如下:

个指标:商品集中度,表示的销售额或者销售量之中,占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲,商品集中度越高越方便下单和追单,也就是补货更加容易,但是同时也暴露优质商品较少,有潜在风险,尤其季节性快消品类目,一旦处于换季边缘,集中度高的商品不给力,整个销售业绩将受到重挫,所以要联系所处品类的行业参考值,合理观察“商品集中度”;

第二个指标:商品动销率,商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数,动销品种数:店铺里有销售的商品种类总数;

第三个指标:库销比,库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售,其中库存和销售可以是数量亦可以是金额;

第四个指标:客户重合度,现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强),为了使新品牌更快更有效的启动和成长,通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌,加速其生长,这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度,以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑,让其行走。

大数据时代电商怎样做好运营数据分析

核心指标:UV、转化率、客单价、毛利率、推广ROI、重复购买率。

在核心指标的基础上,逐步对媒体、用户、商品、营销等对象做详细指标;同时在内部运营绩效方面进行:、商品、仓储物流等。

数据分析有两个层次:

,网站数据分析,针对产品来说。

就围绕产品如何运转,做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美 。

同时收集并分析出目前销售占比的几款产品的转化率、流量情况、库存情况、补货周期、价格、及打折方式等等信息。

第二、研究客户的访问焦点,挖掘客户潜在需求。

如果是以交易为导向的电子商务网站,就是要研究如何高效的促成交易,是否能出现联单!自己的能抓取到的原始数据有多少呢?

你要做好趋势分析

对比分析和细分分析

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,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!

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