电子商务的后端指的是什么啊？能用名词解释更好！
电子商务后端就是，现在就是利用大型的后端进行数据的采集与分析，然后得到大数据，在以后的网络就就有了庞大的数据支持了。希望我的回答能帮到您。
电商后台数据是做什么的 电商后台数据主要有哪些
电商后台数据是做什么的 电商后台数据主要有哪些
后台？ 一般是上运行的后台程序+数据库
电商数据分析师的主要工作？
岗位职责： 1、借助平台数据（情报通、数据银行、策略中心、京东后台等），为品牌提供全方位的数据赋能服务，定期提供行业、竞品数据跟踪，分析并挖掘机会点； 2、全面支持电商团队的数据需求，通过内外部相关数据分析，为公司运营和决策提供充分的数据支撑； 3、运营数据、解读运营数据的波动，从而发现问题，并提出相应的解决方案，洞察业务动作，提供决策基础； 4、优化数据统计维度，与相关产品对接后台数据统计功能优化。
电商后台（商品中心）
一、商品的基本概述
SKU：库存量单位，库存控制的小可用单位。
SPU：标准化产品单位，是一组标准化信息的组合。
类目：分类树。电商常用的有两层类目：前台展示类目和后端商品类目。前台类目指的是展示给消费者看的类目，会根据季节、销售策略、活动进行变动；后台类目属于基础数据，不可随意变动，添加SKU时都需要选择后台类目，进行绑定。
属性：分为关键属性、销售属性、非关键属性。关键属性是指能够确定产品的属性，是必填项。销售属性时组成SKU的特殊属性，或称为规格属性。下图为商品模块组成：
二、类目管理和品牌管理
【类目管理】
后台类目面向商家或供应链人员，商品属性、销售属性及品牌等很多数据都是在基础类目上进行管理；前台类目面向用户，方便用户查找商品，还可以随着运营需要去调整。
类目管理的作用：
（1）方便快速发布及管理商品，供应链人员或平台商家更好进行商品管理
（2）标准化商品服务，对于电商平台，品类定义基本确定平台的商品服务范围
（3）有利于仓库管理，合理地商品类目管理还能方便仓库中库位分区管理商品
（4）日常运营需要，在电商运营中，需要进行商品聚类，科学的类目管理可以减少运营管理的工作。
从渠道的维度上讲：
（1）前台类目可支持不同客户端的设置.。PC/H5/APP端等渠道由于用户全体有所异，可分别设置前台类目，运营。
（2）支持平台商家自定义店铺前台类目。每个商家的产品和定位不同，有不同的类目运营需求。
从前台类目定义的维度上来讲：
（1）前台类目对应后台类目，可一对一、一对多、多对多，自由组合，动态调整。
（2）前台类目直接对应品牌、商品，适合商品较少的小商家
（3）前台类目对应后台的叶子类目和某项属性的组合
前台类目不同于固定的后台类目，编辑很灵活、可重叠、可删除、可随时变动、定时生效
【品牌管理】
品牌管理流程：
需要注意的是以下两点
（1）新建品牌，其相关字段一般有：Logo、中文名、英文名、产地、备注、状态（可用、不可用）
（2）将品牌关联到类目上，关系也是一对一、一对多、多对一。
品牌关联类目的好处在于：提升发布商品的便捷性，避免出错；品牌管理标准化；在搜索筛选商品时更加快捷。
三、属性管理
（1）关键属性：能够确认“产品”的属性。关键属性可以是一个属性，也可以是多个属性的组合。
（2）销售属性：也称为规格属性，其是组成SKU的特殊属性，它会影响买家的购买和卖家的库存管理。
（3）非关键属性：除关键属性、销售属性外的其他属性。
属性的定义对于良好的消费体验有着至关重要的意义，对于搜索、索引、筛选都能起到至关重要的作用。商品搜索能力，处理标题、类目，很大程度依赖于商品属性，条件筛选1的基础数据也是商品属性和规格属性。完善商品属性对于现实良好用户体验至关重要。
属性包括属性名、属性值，一般懂事挂载具体类目下，设置为必填或非必填。
【商品属性系统的设计】
属性编辑：
属性编辑主要是定义当前分类的商品具有哪些属性。在属性管理上，有两个产品方法可以使用，属性分组和属性继承。
四、SKU与SPU
SKU与SPU关系示例：
还有一个比较特殊的概念：组合SKU，主要是解决出售组合商品的问题。组合SKU的属性都继承主SKU。组合SKU不同于套装促销。套装促销在订单中会展示多个商品，而组合SKU在前台是一个商品。组合SKU的应用场景主要是添加赠品、组合售卖，与前台的商品套餐有所区别。在订单解析成发货单时，组合SKU需解析成单一SKU，方便仓库发货，更新库存。
【编码问题】
在电商系统中流转的是系统生成的SPU编码和SKU编码。
在仓库的条码方案以下有两种。在编辑商品时，一般会有个条形码字段需要填写，就是系统中的SKU对应69码，这个条形码主要在采购、出入库时使用。
（1）全部自建条码。采用自己的SKU编码管理商品，需要入库前重贴标，成本较高
（2）有69码的商品沿用69码，无69码的商品以及无法指定到单一的商品重新贴SKU编码。在仓库管理时做相应的条码映射。
五、商品编辑
在添加商品时，通过销售属性去关联SPU与SKU，同一SPU在前台显示时可以共用同一商品详情，只是通过规格属性映射到具体的SKU上。通过供应商去关联采购，进而影响仓库中SKU的库存。供应商在添加SKU时也不可选择，可以在采购系统中添加关联。真多商品的关键属性和属性值，可以在采购系统中添加关联。针对商品的关键属性和属性值，可以在商品搜索和筛选时用上，良好的属性定义对于顾客决策树的缩短有着至关重要的作用。
SKU组成：
用户平常购物接触多的就是商品显示页，商品列表页、商品详情页的基础信息都是从商品中心获取。电商网站的商品产品结构大同小异，淘宝、天猫网站的商品以SPU形态显示，京东上以SKU形态显示，两种处理方式各有优劣势（淘宝切换规格时商品详情不变，京东切换规格时标题及详情页会改变）。
后台在编辑商品信息时，设置存储的也是这些内容：类目、标题、品牌、商品属性、规格、价格、库存、SKU信息，商品图、商品详情描述、物流信息。
【规格、价格信息】
需要注意的是，在设置规格时，主要包括颜色、尺寸。为了支持多样化的用户需求，选择之后可以编辑规格。规格一对一确定之后。可单独设置价格。规格一对一确定之后，可单独设置价格、库存、商家SKU，淘宝或天猫也可添加条形码，也可设置统一价，统一库存。填写商家SKU主要是为了方便对应到具体的SKU。对于自营电商，这里填写的就是SKU编码，库存无法设置，直接同步仓库中的SKU库存。系统中的SKU名称和商品名称是由区别的，SKU名称是方便在系统中进行管理流转，而商品名称是有一定得营销性质。
平台上会针对商品设置平台价和市场价。平台价主要是当商品具有不同规格、价格时，出现在搜索、筛选列表中只显示一个价格，相当于商品的均价。毛重、长宽高等数据主要是为了物流而设置的，自建仓库的自营电商一般在SKU数据层就会录入这些数据，直接调用。货号即商品编码，在商城购物时会扫描的条形码就是货号。货号不等同于SKU编码，同一商品编码的商品可能是不同SKU，有着不同的规格，所以不能直接拿货号来管理SKU
【商品图、商品详情描述、物流信息】
除了不同规格对应的商品缩略图，商品图还包括商品主图，一般要求质量较高，包括整体图和细节图。商品主图是吸引顾客眼球的必要利器，不论是列表页还是活动页，顾客除了关注价格，主要就是商品主图，运营上架时需谨慎选择商品主图。
商品详情页现在一般会区分电脑版和手机版，由于两者的使用场景和设备不同，侧重点页不相同。为了更好的展示产品特点，可提供不同的产品详情页模板，也可支持富文本编辑。
选择运费服务时，要选择对应的物流模板，在订单处理方面是按照具体的物流模板计算运费。
电商运营后台数据有什么用？
1、通过数据指导后续一些运营动作规划；
2、通过数据发现问题并提出优化解决方案；
3、通过数据设定新的运营目标；
4、通过数据进行用户分层管理营销。
电商运营后台数据有什么用？
刚好这个问题我可以回答你，电商运营后台数据可以使用旺店通erp系统，电商运营后台数据主要用于帮助商家更好地管理电商平台，提高运营效率和销售额，旺店通erp系统是一种广泛应用于电商后台数据分析的管理系统，可以帮助商家集成企业各种资源信息，包括人、财、物、产、供、销等方面的管理，实现企业信息化集成，提高运营效率和降低成本。 有不明白的可以再问我
电商数据分析是什么
电商数据分析包括了大行业大平台的数据状况，也可以是小到店铺、单品、sku的某个某个维度详细数据分析。
除了常规的商品型号、商品价格、促销信息、店铺名称等，还可以自定义其他维度、可以说说是做到了全方位展现渠道违规行为，满足多样化的巡检场景需求。
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。
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。
电商运营后台数据有什么用？
电商运营后台数据在分析的时候是很麻烦的，尤其是比较大的商家，做起来更困难，而且也很容易出错，在这种环境下电商erp就应运而生了，但市面上做erp的实在太多了，所以一定要选择一家特别靠谱，特别专业的erp商家，就比如旺店通。。如果满意我的回答，可以给个大大的赞不。
电商运营后台数据有什么用？
电商数据运营的实质是管理和分析经营反馈的数据，这能在很大程度上提高项目的。和传统行业的数据分析相比，电商运营要更加简单易懂，只要明白简单的逻辑推理和加减乘除运算就可以在这方面做到。
商家要对自己同行业的数据有一个大致的了解。了解的目的首先是为了搞清楚自己的网店能不能赚到钱，其利润空间大不大。其次是商家应当分析同行业其他商家的具体数据(包括日销价、活动价、竞品的成本等），然后和自身的资源评估、存货空间进行对比，根据投入的大小制定一个可以实现的目标。
数据化运营终要达到的结果是训练基本功，通过引流后达到的转化。
在店铺的日常化经营中数据化起到的作用是非常显著的。例如，商家对产品反馈的数据进行记录，对阶段目标的完成情况进行分析，按照时间分析完成的情况，然后再适时进行调整。
规划只是一个大概的方向，在实际执行过程中存在着很大的偏，当出现错误时必须要及时进行调整，但是数据可以我们及时调整方向。因此，商家应当关注流量和转化率，不管是推广数据还是产品数据，都必须要完整保留，对全店的产值进行，保证其处于良性循环的状。
店铺运营过程中，数据化运营起到的作用可见一斑，因此对于商家而言，做好数据化运营是拼多多店铺成功的关键。