电商如何看预售情况数据电商如何看预售情况数据图

拼多多怎么看预售商品

点击拼多多进入到首页后，点击商品往下浏览就可以看到预售商品了。

拼多多是一个专注于C2M拼团购物的第三方社交电商平台，隶属于上海寻梦信息技术有限公司，于2015年9月正式上线。

拼多多以独创的社交拼团为核心模式，主打百亿补贴、农货上行、产地好货等，于2018年7月在美国纳斯达克证券交易所正式挂牌上市。

拼多多小百科：

拼多多成立于2015年9月，是一家专注于C2B拼团的第三方社交电商平台。用户通过发起和朋友、家人、邻居等的拼团，可以以更低的价格，拼团购买优质商品。其中，通过沟通分享形成的社交理念，形成了拼多多独特的新社交电商思维。

2018年7月25日，纳斯达克上市前夕被一家纸尿裤公司“爸爸的选择”以商标侵权为由在纽约南区联邦提讼。7月26日，拼多多正式登陆美国资本市场，发行价19美元，市值达到240亿美元。

8月31日，拼多多(PDD)公布上市来首份财报，2Q营收同比增2489%。10月，拼多多发布了商家公告，对销售影音会员商品的准入条件进行了调整。调整后，商家在拼多多二级分类“音乐影视”下发布各大影视平台会员类商品。

2020年2月9日，拼多多上线“评小圈”，对商品评价系统进行调整升级，严打虚好评。用户在购买商品和发表评价后，可以自主选择是否向好友分享自己的评价内容，为好友提供购物决策参考。8月6日，天津市与新电商平台拼多多达成全面战略合作，同时上线启动“天津优品馆”。

10月，拼多多正式在APP内上线“多多买菜”。12月31日，拼多多市值超越美团市值，仅次于腾讯、阿里，成为第三大互联网公司。

京东预售怎么设置

预售是电商很重要的一个销售形式，好的预售能够缓解我们产品库存压力，减轻资金负担，同时还能给我们带来很大收益。今天我们就先来介绍一下京东的预售设置

首先需要打开京东后台，然后登录进入管理页面

然后在左手边的促销管理有一个预售管理，点进进去

然后点击创建预售，进入创建页面选择需要预售的产品

然后进入进行批量设置规则，可以多个产品也可以单个产品

然后设置规则，京东长能设置45天时间的预售哦

产品要记得上架哦。在首页-订单管理-预售订单查询即可看到你的预售订单情况哦

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”。

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，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。

如何查询竞争对手的天猫淘宝店铺销售额销量数据？

做电商的，特别是开淘宝的，在你开始运营你的产品之前，你要知道你的宝贝在市场上有没有市场，要知道你的竞争对手如何等诸多问题。那么如何找到竞争对手，又如何竞争对手呢？

步：先确定你的竞争对手是谁

第二步：分析竞争对手的流量来源

第三步：在这些流量来源上面，自己是否能超越竞争对手。能干过，开炮！干不过，下一个！

下面以我经常使用的这个工具为例，店怪兽——新时代数据分析工具，这个小程序可以分析任意类目的店铺数据，并且可以每天把店铺的数据报表推送到你的手机，非常方便。

比如说我以这个店铺为例子，通过店怪兽数据，可以查询到店铺的开店时间、信誉、粉丝数、月销量、商品数等详细数据，还能查询到整个店铺的销售数据，比如成交笔数、平均客单价、平均日销售额、近30天上新、月销售额等等数据。

根据这些数据，大概可以判断出竞争对手店铺的大概情况，判断这个店铺大概的一个水平有多少。

然后我们继续往下拉，我们可以分析出这个店铺的所有宝贝详情，并且这里系统自动判断宝贝是否有开淘宝客。

我们点击上新，这里系统会自动显示店铺近上新宝贝，这个对于非标品的卖家就非常友好，因为我们做非标品，对手是竞争会上新宝贝的，这样的话我们也可以随时随地跟踪对手的新款。

微淘分析，这个就可以分析店铺的微淘发布情况，如果你也在做微淘的内容营销，可以根据这个数据对手发微淘的数据。

学习竞品，就是学习对方的优势、短处、再结合自己的宝贝的特点，找出异化的突破口，快速打造爆款。

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，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。

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！