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跨境电商卖家如何做数据报表？

我想你想问的是，做跨境电商的数据报表中要设计哪些变量和参考因素把？

一，你店铺中商品的销售数量，日，月，月，年

二，销售金额

三，下单集中的时间段，要日，周，月，年

四，用户流量来源

五，畅销商品所属的属性和分类

六，金额的一单，和小金额的一单

七，下单金额集中的价格区间

八，用户店铺点击量，日，周，月，年

九，花费的广告和宣传的费用和收益比

十，用户来源的地区

十一，用户下单因素

十二，畅销商品的页面陈列，和文字的占比。

十三，平均点击数量和成交后的总点击数量的比值

十四，性别统计

十五，订单量与特殊促销日有关联

十六，好评比

暂时，只想到这么多了，有些数据的获取是直观的，有些需要你自己去找，有些需要对比几种数据，总结出来的，，用可视化数据的表现形式出来，这样会更加直观的看出，一些隐藏的不同数据的潜在联系关系，希望对你有帮助。

电商运营要怎么统计数据？

一. 电商数据分析架构

首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二. 线上店铺管理分析

对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。

三. 线下门店管理分析

对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

电商运营需要精通excel表格的吗？

不一定要精通，但作为电商运营，excel的一些基础作还是要会的，有助于统计、上报和分析。

1、先说说函数

IF，SUMIF/SUMIFS，COUNTIF/COUNTIFS，VLOOKUP，DATEDIF，ROUND，MAX/MIN

IF，根据条件进行判断，可以多条件，可以嵌套多个条件；

SUMIF/SUMIFS，求和，根据条件求和，还可以用通配符；

COUNTIF/COUNTIFS，统计个数，根据条件统计个数，和SUMPRODUCT可以去重统计；

DATEDIF，计算年月日，=Datedif(开始日期,结束日期."y/m/d")

分别计算间隔年月日；

ROUND，四舍五入返回值；

MAX/MIN，MAX判断值，MIN判断小值；

函数重点说下VLOOKUP，这个真的很重要，百搭函数，强！对初级电商运营来说这个函数必须学会。

常见的用处：数据查找、表格核对、表格合并等功能。

用法，=vlookup（查找的值，查找区域，返回值所在列数，还是模糊查找）

作为重要的函数，还是简单的举个例子

根据商品查找销售量

这是基本的用法，实际应用例子太多了，还是要多作。

2、基础功能

分列，筛选，排序，这三个看似简单，实则很强大，

常常看见很多人问的问题，都可以用这三项自带功能解决的，根本不需要函数或者VBA（当然函数和VBA熟练的人可以无视我说的）

分列：可以将有规律（字符，符号，长度等等）的一列按照要求分为多列；

筛选：可以按照文本，颜色，包含，去重；

排序：根据自己的要求，进行排序，可以多次按照不同条件排序，和筛选自己去体会吧

3、常用功能

数据有效性：本来想把数据有效性放在2中去说的，想想，还是放在说，因为它可以防止录入出错，或者可以根据自己的要求进行录入；

条件格式：这个功能和IF很像，满足条件即改变单元格格式，可以是图形，颜色，填充条等等；

数据表：

excel中常用实用的强大功能，基础统计，然后在利用它的一些小功能与技巧进一步统计分析，运算。

配合切片器，可以实现对比，筛选，动态图表等功能

上面的图就是数据表简单的统计功能。

4、我做了几年的电商运营，图表和VBA，对我个人来说，用图表很少，运用的也不熟练，那些华丽美观的动态图表需要深厚的excel功力的，而VBA对我来说太难了，本人是不会的，只利用上面的这些函数与功能完全可以支持我的运营工作。

其他不多说，希望对你有帮助。

数据统计分析方法，如何做好数据统计？

数据分析是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息，集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律，并提供决策支持的一系列分析过程。数据统计分析方法已经应用到各行各业，在互联网电商的运用也非常广泛。在做网络推广时，一定要用数据分析作为基础。没有数据做支撑的推广是没有意义的。在这里介绍一些方法和工具。

1.比较分析法

是统计分析中常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上异和变化的方法。指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。

2.分组分析法

统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。

3.回归分析法

回归分析法是依据事物发展变化的因果关系来预测事物未来的发展走势，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。

4.因素分析法

因素分析法的功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。

淘宝货物的管理，线上线下的数据同步，怎么进行有效的数据统计和管理？

嗯，我不知道你那边的仓储规模到底有多大，我自己的电商公司规模中等，分几种情况吧，你且看看。

如果规模大的话，建议“对仓库所有的产品进行条形码编码，这样出库入库能做到准确。配合专业的库存管理系统，专业的人员，就能比较高效的运作。”这个，在这里问是没有任何意义的，需要请人来给你设计仓库管理的制度和配备的人员软件。

如果规模中小的话，有几个办法可能能帮助到你：

1、设立缓冲库存机制，也就是说你留一些库存藏好，不要动它，一旦发现仓库没货了，就再去找这部分缓冲备用库存，这样不至于立马缺货，并且在这时候你知道你自己要补货了，能及时补货。

2、仓库分区：设立多级仓库，比如仓库A区、B区、C区，整体的货物从C到A流动。举个例子，A区准备了100个苹果库存，A区发完后，B区的100个苹果运到A区，C区100个苹果运到B区，C区运完后没有了，就开始对C区补货。

其实，做淘宝我个人经验来说，有几个基本点注意的话，库存管理起来会轻松得多

1、入库出库一定要登记，一定要登记，不管是纸质表格还是电子表格，都是要记的。

2、入库出库尽量批量作，比如我一下子就出3000个杯子，这样够我发4天货，我登记的时候就记201X年X月X日出库3000个杯子，等我发完货了，我再出库3000，然后又再记，这样子省事省力，还是清楚，入库建议也同样是批量作。

3、库房跟发货区域要分开：很多电商公司特别是淘宝小企业，经常是库房和发货区是在一起的，这样子很容易搞混，不利于库存管理，一旦缺货，特别是上活动，缺货是件很头痛的事情。

淘宝行业数据分析方法有哪些？怎么分析？

想要把淘宝店铺经营得更好，那么就得学会使用淘宝行业数据分析的工具，另外也要知道到底什么才用，如果你们也想要来了解同行业的一些数据分析情况的话，那必须要来看看下文了。

店怪兽是专业的电商数据分析工具，专注于分淘宝店铺分析，为淘宝卖家，淘宝服务商以及电商从业者提供淘宝数据分析报告，淘宝竞争店铺数据分析，淘宝商品的市场分析等。（微信搜索店怪兽销售小程序就可以找到了哦）一个好的卖家不是自己有什么去卖什么，而是市场需要什么?我们才卖什么，如果不符合市场需求的产品，不符合消费者喜好和需求，那么再好的产品也很难买成爆款。

所以一个爆款的产品必须符合市场大部分消费者的需求，这一切不是凭空想象的，而是需要有真实的数据支持，这个工具已经很好的把淘宝上的大数据采集下来，精细化分析了。

能帮助我们快速分析出市场规律，看透淘宝背后的数据。来选择我们的款式和销售价格，做淘宝行业数据分析的工作。

怎么分析?

淘宝行业数据分析的方法有以下两种：

淘宝行业数据分析方法一：

百度搜索淘宝指数

打开淘宝指数网址网页，正式查询前，先登陆自己淘宝账号。

在主搜索栏输入想要查询的行业或者类目，以女装下连衣裙为例。点击搜索按钮。即可呈现整个行业的趋势和细分，可供小伙伴们使用噢。

淘宝行业数据分析方法二：

使用生意参谋工具，行业数据分析，产品的导入期，成长期，成熟期，衰退期，了解具体时间段寻找数据，打开生意参谋-市场行情-行业大盘，找出前一年或者前两年的打底裤的交易指数情况

只分析一个类目，一年的数据不需要做表格

若分析2-3个子类目，如女裤类目(休闲裤、打底裤)或者需要分析过去2-3年的年度趋势分析，做如下表格统计好数据后，生成折线图，看多个类目的产品的生命周期