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。
电商页面产品分析怎么写_电商产品分类图
电商页面产品分析怎么写_电商产品分类图
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？终转化率是多少？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？首页屏和第二屏的点击别是否很大？放在不同位置相同内容点击别是否很大？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基础的，但也是关键的，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！
电商数据分析怎么做
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”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”。
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。
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
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。
电商网站数据分析的主要内容
电商网站数据分析的主要内容
网站在运营的过程中，数字化分析是非常有必要的，及时的掌握网站的动态并且根据网站的实际情况做出相应的分析，这个过程是就是电商数据分析的过程。那么，网站数据分析主要都有哪些分析指标呢？一、流量来源分析各渠道转化率，针对不同的渠道，做有效地营销，UV 代表推广力度，转化率代表效果；转化率的数据让我们很清晰的了解什么样的渠道转化效果好，那么以此类推，同样的营销方式，用在同类的渠道上，效果不到哪去，广告就可以去开发同类的合作渠道，成功经验。二、运营数据总销售额、订单数、客单价、订单转化率、退货率由于用户下单和付款不一定会在同一天完成，这些数据每周汇总，每周数据一定是稳定的。重点指导运营内部的工作，如促销策略、定价策略、产品推广。三、用户分析会员的地区分布、年龄分布、重复购买率。重复购买率提现的是电商的竞争力，是内功。这包括知名度、、、包装、发货等每个细节。没有好的重复购买率是没有任何前途的，所以很多大卖家投首页焦点广告，上硬广，就是获取用户次购买，从而获得长期的重复购买。否则花钱砸广告，就纯属烧钱行为。四、网站使用率PV/UV、在线时间、跳失率、深度访问率。这是基本的，每项提高都不容易，需要不断改进每个页面中，每一个发现问题的细节。就拿跳失率来说，高了肯定不是好事，但要知道问题出在哪里。在做活动或者上硬广的时候，跳失率会很高，意味着人群不精准，或者广告诉求和实际内容距很大，或者本身页面有问题。所以，运营核心工作，一方面就是做外功，提高转化率，获得消费者的次购买行为；另外一方面就是做内功，提高重复购买率。
以上是小编为大家分享的关于
web端商城竞品分析
线上购物的流程一般分为4个步骤：浏览商品、填写/确认购买信息、支付、收货。其中任何一个步骤的不流畅都可能导致用户停止购买行为，这篇文章主要分析了PP商城、乐视商品、小米商城、苹果商城的购买流程。
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！