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。

电商推送数据需要什么_什么是平台推送数据

电商推送数据需要什么_什么是平台推送数据

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！

产品员如何做好APP消息推送？

如果你用个推就会发现，个推会给用户打标签，对用户特征、地域、偏好进行细化，形成用户画像。单针对的活动，就只推送给地区的用户，无厘头地推送给广东的用户不就成了拉仇恨嘛。

2.从用户接受信息的场景反推消息推送的时间

现在的APP推送机制都由服务端进行控制，在推送时间上需要正确得把握。从用户使用场景出发，选择合适的推送时间。每到年前各大浏览器厂商都开始做抢票，必然涉及到给用户推送抢票日历，那么抢票日历的推送时间放在早上合适吗？仔细考虑一下这个使用场景，12306的放票时间从早上8点开始，等到抢票当天才提示用户需要抢票，会不会给用户一种突然措手不及的感觉？用户需要提前准备抢票设备（手机APP、网速较快的电脑、可信赖的浏览器等），所以选择在前一天晚上推送是不是更为合适？个推就有定时推送功能，这样就能设置在前一天晚上进行推送。

3.推送用户感兴趣的内容

永远只推送用户感兴趣，且选择与用户心理定位相符合的内容。

另外，推送技术服务者个推的Smart push可以基于用户行为数据进行用户画像分类, 可以为客户设定每一次消息推送的时间与方式，不但减少对非目标用户的打扰，同时带来更好的推送效果。比如在性别上他们可以为终端用户打上“纯爷们、男妹子、纯娘们、女汉子、其他”这样的标签，帮助开发者在后续基于标签做精准的推送。开发者可自定义标签并能够在推送过程中进行自学习，利用反馈回来的数据（如打开率、转化率等）帮助调整推送策略。此外，在实际作中，开发者可以在A/B 测试的时候为不同属性的用户群（基于标签的组合）做推送，从而判断不同A/B变量条件下，如何提高目标用户对文案、打开应用甚至到后续应用内行为（如购买）的转化率。而在A/B测试后开发者就可以面向更大的精准人群做高转化率的推送。

使用个推3.0产品，APP可根据自身业务需求，在全国范围选择商圈、酒店、学校、影院、火车站、机场等特定场景作为地理围栏范围（同时也支持自定义区域范围）；接着对目标用户进行属性筛选，比如基于用户性别、消费水平、职业、兴趣爱好等维度进行筛选，当符合筛选条件的用户进入指定的地理围栏区域时，便会触发消息推送，实现用户的精细化运营。典型的场景比如，电商APP可以实现在某热衷于的时尚女性用户进入特定繁华商圈范围时，推送女装品牌优惠信息给她。再比如，商旅APP可以实现在某商业精英进入机场或火车站时推送给他附近星级酒店的优惠信息。个推3.0助力于摒弃盲目推送，实现精准运营，并提高产品转化率。

所以，好的推送才是用户所需要的。

电商平台应该分析哪些数据？

在数据分析领域，“总注册数”、“新增注册数”指标本身是一个虚荣指标，该指标随着活动力度、形式等呈现短期暴增，他能够告诉你的活动传递并影响了多少“新用户”，这些新用户知道你在做什么，而并不意味你的产品一定对他有价值。显然要结合新用户的留存、转化等情况综合考量。科学的数据分析可以无限逼近客户真实意愿，数据分析可以指导员发现问题，找到弊病可能出现的原因，从而优化列表页的体验、提升首页流量分配效率、购买决策路径等，终提升用户的转化率。针对A的拉新活动，针对上述提到的拉新问题、活动效果评估不佳的情况，围绕拉新、留存与转化采取了相应措施。

电商需要掌握的数据分析要素有哪些?

1. 店铺的点击量数 这是能分析一个店铺运营结果的数据。一家销量高、推广效果好的店铺，通常点击率都非常高，这和店铺的营业额有直接关系，如果点击率不高，可以从这个数据中获取，从而分析原因，进而可以作为改善运营、提高转化率的一种方式。

2. 访客分析 只有全面分析客户，才能了解他的价值，进而进行有针对性的营销。需要注意以下几点：1。区域比例访客比较分析产品类别中搜索度较高的三个词，快速找出客户所在位置，完美投递。还可以分析主要客户群，根据客户群准确定位，做好客户需求。

3. 直通车公式分析 卖家可以通过直通车更准确的分析网店的数据，然后进行合理的调整。数据可以从以下几个方面进行分析：1 .转化率点击转化率=总交易量/点击量X100 %;2.投入产出比投入产出比=交易总额/成本;3.平均点击成本平均点击成本=成本/点击量;商家可以很好的利用这些方面的数据分析来准确的分析直通车数据。当卖家利用直通车做好对网店的流量、访客、各种数据的分析，就能让自己的网店运营更精准，销量也会稳步增长。

关于电商需要掌握的数据分析要素有哪些，环球青藤小编今天就先和您分享到这里了。如若您对互联网营销有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于文案优化、广告营销文案写作的方法及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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。

电商运营要关注哪些数据？如何获取这些数据

电商运营要关注的数据如下所示：1、订单数据：每天成交额、客单价等

2、用户数据：新老用户的登录、购买情况等

3、商品数据：商品销量、库存、价格数据

4、流量数据：PV/UV、流量分布，访问深度

5、咨询数据：咨询数据也是关注的，转化率多少

6、推广数据：推广渠道的点击、转化情况，筛选核心渠道，新客户获取成本要尽量越少越好

7、营销活动数据分析

电商网站每天产生哪些数据需要收集

营销数据，包括营销费用、打开点击用户数。人均费用、打开率等。

流量数据，包括流量量（PV）、访客数（UV）、登录时间、在线时长等基础数据。

注册或会员数据。

交易及服务数据。包括交易金额、交易数量、交易人数、交易商品、交易时间等。