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。
电商考核的数据有哪些类型 电商考核kpi
电商考核的数据有哪些类型 电商考核kpi
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！
电商运营的基本数据指标有哪些
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。
以电商企业为例,常用的数据指标可以分为基础指标？
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。
三、电商数据指标1、用户用户是电商”人-货-场”体系的根基,没有人来,再优质的货,再豪华的场,也没有任何意义。把用户运营好,才有可能形成转化。1)用户基本属性年龄性别省份城市类型:例如用户的当前身份,为学生、白领等风险等级:在...
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。
三、电商数据指标1、用户用户是电商”人-货-场”体系的根基,没有人来,再优质的货,再豪华的场,也没有任何意义。把用户运营好,才有可能形成转化。1)用户基本属性年龄性别省份城市类型:例如用户的当前身份,为学生、白领等风险等级:在...
电商数据分析指标都有哪些？该如何进行分析？
此文是对近学习的电商相关知识点做一个巩固
传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。
传统零售是小数据，电商是大数据。
传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。
传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。
传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。
传统零售的主要成本是房租和人工成本，电商的主要成本是物流和营销成本。
总结：电商和传统零售虽有千万种别，但总归都是零售，融合是二者注定的趋势，即现在火热的新零售。
传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化
电商数据来源广泛，常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。
1、百度统计：包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。
2、谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。
3、Crazy egg热力图：主要特色是对页面热点分析的热力图。
4、CNZZ数据专家（友盟）：包括站长统计、全景统计、手机客户端、云、广告管家、广告效果分析和数据中心等。
还有一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。
以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标，总共包括六大类
对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据指标可以网页进行改进
这里需要注意两个点
1）影响因素不同：UV 价值更受流量质量的影响；而客单价更受卖的货的影响；
2）使用场景不同：UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力；客单价可以用来比较品类和商品特征，但一个页面客单价高，并不代表它创造价值的能力强，只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。
如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析
从注册到成交整个过程的数据，帮助提升商品转化率。
对于一个新电商来说，积累数据，找准营运方向比卖多少货，赚多少钱更重要。这个阶段主要 关注流量指标 ，指标如下：
对于已经经营一段时间的电商，通过数据分析 提高店铺销量 就是首要任务。此阶段的重点指标是 流量和销售指标 ，指标如下：
对于已经有规模的电商，利用数据分析 提升整体营运水平 就很关键。重点指标如下：
数据指标分为指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是出来的，其次是分析出来的，后才是绩效考核出来的。销售自然是按天、按时段说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主、以年为辅。
执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。
1、无流量不电商，对于流量分析，我们常用漏斗图来做分析，几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。
2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程，通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。
3、漏斗图的弱点，就是反应一条转化路径的形态，我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。
1、流量的质量分为质和量两方面，只有质没有量的流量是没有多少实际价值的，流量的质体现在不同的营销目的上，例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。
2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图，其中象限的流量应该是高质量的，流量和转化率均高于平均值；第二象限渠道的流量转化率高，但量不大，通过搜索来的流量大部分属于此类；第四象限流量属于质低量高，站外购买的流量这种情况比较多；第三象限属于质低量低的双低流量，不用特别维护，任其发展即可。
3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI（单元产出）等进行对比分析。
四象限分析图中，X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。
4、散点图的四象限分析可以结合趋势，或者演变成四象限气泡图，气泡图的大小为ROI，这种四象限图信息量更大。
1、电商的销售针对比传统零售复杂很多，主要复杂在流量的多层次多渠道上，互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来，然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图，是一个类似杜邦分析的图，从值（图中红色）和率（图中蓝色）两个方面，订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次，每个层次间具有加或乘的逻辑关系。
2、销售额是一个结果指标，图中的20个指标是过程指标，每个指标的变化都会影响终的销售额，基本都是正相关。（折扣和销售额的关联会稍微复杂一些）
3、通过上图，使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。
参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》
电子商务运营数据一般分析哪些？
一、浏览、创建订单，支付订单转化；
二、商品浏览，加入购物车，提交购物车，创建订单，支付等五步转化趋势；
三、商品两个时间区间的销量、金额、客单价对比分析；
四、网站首页、频道页对商品浏览、创建订单，支付订单转化；
五、网站首页、频道页对商品浏览，加入购物车，提交购物车，创建订单，支付等五步转化趋势；
六、网站页面广告位对商品浏览、创建订单，支付订单转化；
七、自定义商品组功能，重点对商品活动、商品类目进行统计分析。流量转化数据，来访ip的到访页面，可以通过第三方工具Topbox电商的来源渠道转化数据；搜索引擎免费/付费关键字转化数据；广告转化数据；以及对EDM，SMS进行和分析。访客量（UV）、页面的浏览量（PV）、转化率
同时还有同期相比，和往日相比。
一般就这五个数据。期它的看不看都没有什么。这个说起来就比较多了。比如说用户细分分析，页面浏览情况分析，营销效果的与分析等等。运营需要做的工作都可以用数据来指导，重点是自己能不能够收集到正确的数据以及发掘数据背后的信息。
电子商务数据分析的电子商务数据分析的五个指标
重要的就是这几个了：
1 、商品数据分析：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，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；
2、访问流量分析：渠道质量、流量多少、转化率等；
3、订单数据分析：成交额、成交率、客单价等；
4、用户行为分析：新老用户购买情况、复购率、活跃率等；
5、营销活动分析：ROI、活动效果、营销成本等；
以上可视化图表的制作工具为BDP个人版
电商数据分析需要统计哪些指标
分析数据需要的指标有：
常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。
渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。
用户的核心转化率。
用户使用时长的监测。
用户流失情况。
活跃用户动态。
用户特征描述。
用户生命周期的监测。 数据分析是什么
本词条由“科普”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
数据指标
1.电商总体运营指标
数据指标
电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：
（1）流量类指标
访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分用户的方式则是按设备计算用户。
页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。
人均页面访问数，即页面访问数（PV）／访客数，该指标反映的是网站访问粘性。
（2）订单产生效率指标
总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。
访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。
（3）总体销售业绩指标
网站成交额（GMV），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。
销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。
注：无论这个订单终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。
客单价，即订单金额与订单数量的比值。
（4）整体指标
销售毛利，是销售收入与成本的值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升，从季度的10.0％上升至第四季度的12.7％，体现出京东盈利能力的提升。
2.网站流量指标
数据指标
（1）流量规模类指标
常用的流量规模类指标包括访客数和页面访问数，相应的指标定义在前文（电商总体运营指标）已经描述，在此不在赘述。
（2）流量成本累指标
单位访客获取成本。该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的访客数的比值。单位访客成本与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的问题。
（3）流量质量类指标
跳出率（Bounce Rate）也被称为蹦失率，为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。
页面访问时长。页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。
人均页面浏览量。人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。
（4）会员类指标
注册会员数。指一定统计周期内的注册会员数量。
活跃会员数。活跃会员数，指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数。
活跃会员率。即活跃会员占注册会员总数的比重。
会员复购率。指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数。
会员平均购买次数。指在统计周期内每个会员平均购买的次数，即订单总数/购买用户总数。会员复购率高的电商网站平均购买次数也高。
会员回购率。指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比率。
会员留存率。会员在某段时间内开始访问你的网站，经过一段时间后，仍然会继续访问你的网站就被认作是留存，这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率，这种留存的计算方法是按照活跃来计算，另外一种计算留存的方法是按消费来计算，即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期（时间周期可以是日、周、月、季度和半年度）还继续消费的会员比率。留存率一般看新会员留存率，当然也可以看活跃会员留存。留存率反应的是电商留住会员的能力。