如何评价一个电商运营的效果
作为一个电商，表面上应该关注的四个基本问题：流量，动销（转化），成本，利润。本质上要关注的是：市场行业顾客竞争对手流量：顾客在哪里？我们怎样才能让顾客知道我们拥有物美价廉的产品？初次的流量很重要。动销：顾客来了之后，是否会购买？他们会买多少，客单价有多少？是否能形成高转化率？成本：从货品入仓终到消费者手里，我们将付出多少成本。我们有没有办法尽量的降低成本。所以判断一个电商运营的效果也主要看上边四个问题。但根本上看运营效果是要从整体出发，不能仅仅谈的是营业额，更重要的是四个问题所带来的“盈利情况”。所以一个电商运营效果的好坏，主要看店里盈利得情况。但这个情况怎么知道呢？我们可以用日事清，来记录总结每天的结余情况，不断调整措施，尽量让盈利效果化。
如何分析电商的经营状况_电商企业经营现状调查
如何分析电商的经营状况_电商企业经营现状调查
一、坚持学习。
做淘宝的都知道马云，似乎马云就是个神，但你发现没，神也很喜欢学习。但我们的太远，那就只能学习，通过从身边的人，互联网上学习，来提高自己的职业技能。
有句话是这么说的：因为长的的不够高，所以只能把过去踩在脚下。换个方式理解，就是说，要不断学习与积累。
二、多实践多总结。
只要做电子商务，你每天都会有很多事情要做，标题要优化、海报要制作，就是打个折扣，也要去寻找个合适的折扣工具，顺便还要看看自己的产品在搜索中什么表现，也看看竞争对手尤其是竞品有什么值得学习的地方。因此，你肯定会很忙，忙的多了，就有经验了，知道选款怎么选，知道主图产品应该用哪个，更知道了标题优化的时候应该注意什么？凡此种种，你需要的就是实践，但是，光实践是不够的，你要想到，运营不是你一个人在做，而是一个团队在做，即便你开个小店，你是否也需要总结一下，看看哪些做的好，哪些做的不够呢，尤其是团队的时候，有总结，就会让团队少走很多弯路。
一个人成长快的，便是总结和思考，在实践总思考。
大数据时代电商怎样做好运营数据分析
核心指标：UV、转化率、客单价、毛利率、推广ROI、重复购买率。
在核心指标的基础上，逐步对媒体、用户、商品、营销等对象做详细指标；同时在内部运营绩效方面进行：、商品、仓储物流等。
数据分析有两个层次：
，网站数据分析，针对产品来说。
就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美 。
同时收集并分析出目前销售占比的几款产品的转化率、流量情况、库存情况、补货周期、价格、及打折方式等等信息。
第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。
如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单！自己的能抓取到的原始数据有多少呢？
你要做好趋势分析
对比分析和细分分析
对某个电子商务网站进行经营分析
电子商务未来将呈现如下发展趋势：
，电子商务的深度将进一步拓展。目前受限于技术创新和应用水平，企业发展电子商务仍处于起步阶段。随着这两方面水平的提高以及其它相关技术的发展，电子商务将向纵深挺进，新一代的电子商务将浮出水面，取代目前简单地依托“网站＋电子邮件"的方式。电子商务企业将从网上商店和门户的初级形态，过渡到将企业的核心业务流程、客户关系管理等都延伸到Internet上，使产品和服务更贴近用户需求。互动、实时成为企业信息交流的共同特点，网络成为企业资源、客户关系管理及供应链管理的中枢神经。企业将创建、形成新的价值链，把新老上下游利益相关者联合起来，形成更高效的战略联盟，共同谋求更大的利益。
第二，电子商务将面临严峻挑战。电子商务是贸易发展的必然趋势，随着电子商务环境的规范和完善，电子商务企业必然走向世界，这也是进一步扩大对外经贸合作和适应经济全球化、提升企业竞争力的需要。而随着加入WTO，国外的电子商务企业也将渗透到国内，对电子商务构成严峻挑战。
第三，电子商务网站将会出现兼并热潮。首先是同类兼并。目前为数不少的网站属于重复建设之列，定位相同或相近，业务内容趋同。由于资源有限，并且在Internet“赢家通吃”原则下，终胜出的只是名列前茅的网站；其次是互补性兼并。那些处于领先地位的电子商务企业在资源、品牌、客户规模等诸方面具有很大的优势，但与国外电子商务企业相比还有很大距。这些具备良好基础和发展前景的网站要发展，必然采取互补性收购策略，结成战略联盟。由于个性化、专业化是电子商务发展的两大趋势，而且每个网站在资源方面总是有限的，客户的需求又是全方位的，所以不同类型的网站以战略联盟的形式进行相互协作将成为必然趋势。
第四，行业电子商务将成为下一代电子商务发展主流。电子商务进入迅猛发展时期的典型特征是风险资金、网站定位等将从以往的“大而全”模式转向专业细分的行业商务门户。代的电子商务专注于内容，第二代专注于综合性电子商务，而下一代的行业电子商务将增值内容和商务平台紧密集成，充分发挥Internet在信息服务方面的优势，使电子商务真正进入实用阶段。
第五，电子商务将催生新行当eASP——电子商务应用服务商。电子商务是将来的主要商务交易模式，但对于国内为数众多的中小型企业来说，将面临如建设投入大、运营成本高、见效周期长、效果不理想、缺乏标准化的应用系统、软硬件需不断升级等一系列难题。有了eASP，中小企业可以把上述问题转给他们解决，只专注于做好自己的产品和服务便可。3月中旬，网路科技有限公司宣布推出面向商业用户的电子商务服务方案——电子商务直通车；3月20日下午，作为IBM公司在国内支持的家基于AS／400平台的eASP，万维商通科技有限公司向业界进行了eASP商业模式发布暨eASP网站的发布。我国eASP的序幕已经拉开。
电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
电子商务平台需要分析的数据及分析规则如下：
一、网站运营指标：
网站运营指标主要用于衡量网站的整体运营情况。在这里，EC数据分析联盟暂时将网站运营指标分为网站流量指标、商品类别指标和供应链指标。网站流量指标主要用于考虑网站优化、网站可用性、网站流量质量和客户购买行为。
商品类别指标主要用于衡量网站商品的正常运营水平，与销售指标和供应链指标密切相关。这里的供应链指标主要是指电子商务网站的商品库存和商品配送，而不考虑商品的生产和原材料的库存和运输。
二、商业环境指标：
这里，电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括市场占有率、市场拓展率、网站排名等，这些指标通常使用第三方研究公司的报告数据。与的B2C网站相比，淘宝在这方面的数据要准确得多。
网站内部购物环境指标包括功能指标和运营指标（这部分与之前的流量指标一致）。常见的功能指标包括商品种类的多样性、支付配送方式、网站正常运行、连接速度等。
三、销售业绩指标：
销售业绩指标与公司的财务收入直接挂钩，在所有数据分析指标体系中起着主导作用。其他数据指标可根据该指标进行细分。
网站销售绩效指标主要关注网站订单的转化率，而订单销售指标主要关注具体毛利率、订单效率、重复采购率、退货率和汇率。当然，还有很多指标，如总销售额、品牌类别销售额、总订单、有效订单等，这里没有列出。
四、营销活动指标：
营销活动的成功通常从活动效果（收入和影响）、活动成本和活动凝聚力（通常通过用户注意力、活动用户数量和客户单价来衡量）等方面来考虑。在这里，营销活动指标分为日常市场运营活动指标、广告宣传指标和对外合作指标。
其中，市场经营活动指标和广告投放指标主要考虑新增客源数量、订单数量、订单转化率、每次访问成本、每次转化收益和投资回报。而对外合作的指标则由具体的合作伙伴来确定。例如，电子商务网站与返利网合作时，首先考虑的是合作的回报。
5、客户价值指数：
顾客价值通常由三部分组成：历史价值（过去消费）、潜在价值（主要从用户行为考虑，以RFM模型为主要衡量依据）、附加价值（主要从用户忠诚度、推广等方面考虑）。这里，客户价值指标分为总体客户指标和新老客户价值指标。
这些指标主要从客户贡献和购置成本两个方面来衡量。例如，我们使用访客数量、访客成本和从访客到订单的转换率来衡量总体客户价值指数。除了上述考虑之外，老客户价值的衡量更多的是基于RFM模型。
扩展资料：
电子商务中使用分析数据的优点：
数据分析体系建立之后，其数据指标并不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时的调整，调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。
一般来说，单个数据索引的分析并不能解决这个问题，而且每个索引都是相互关联的。将所有索引编织成一个网络，并根据具体需要找到每个数据索引。当用户在电子商务网站上有购买行为时，他们会从潜在客户转变为网站的价值客户。
电子商务网站一般将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息存储在自己的数据库中，因此，这些客户可以根据网站的运营数据来分析自己的交易行为，估计每个客户的价值以及为每个客户拓展营销的可能性。
参考资源来源：
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！
注：数据图表来自BDP个人版！
可以分析很多数据呀，比如市场大盘数据、竞品投放/销量数据、转化率、点击率等等等等。
当然，一般电商平台可能不会提供大盘数据或者竞品数据等，需要领域内的辅助工具。
我从“竞品”来大概讲一讲吧。
首先必然得先找到竞品数据。
比如我是做“男士休闲衬衫”，那就先收集同类“男士衬衫”的数据。比如借助DataEye-EDX。
通过条件筛选商品得到相关产品数据。从下图数据我们主要可以从“文案”、“产品单价”、“平台”、“渠道”、“落地页”五个方向去考虑。
首先文案和落地页可以结合来分析首先康康使用次数较多的文案，其中像“”、“年轻”、“”、“降价”、“帅”等出现次数较多。
二类电商主要面向三线以下城市的中老年消费者，下沉市场群体本身对“价格”和“产品质量”比较敏感，而中老年群体倾向于提高生活品质的同时，对年轻、帅的词语也比较有好感。
再来看看“男士衬衫”的广告素材，多是以成年男性为模特，展示帅气强壮的形象，配以“降价”、“优惠”等文案来进一步吸引下佛诶这。
然后是产品单价以下面这款近期销量不错的“短袖衬衫”为例子，点开查看单品详细数据。
在价格上，主要以单件89元，两件优惠138元来用户多件购买。根据阿里巴巴的数据来看，单件衬衫的成本约在30元以下，单间售卖毛利50左右。
近期男上装的竞争力度相较两个月前要小很多了，在投放这块，或许仍有不小的利润空间可供作。具体的出价还是得看商家上手作后，以平台为准。
平台“男士衬衫”大多数上架的都是“鲁班”平台。可以尝试错开竞争，从其他平台比如“小店”、“度小店”等上架商品。
渠道投放渠道亦多是以巨量引擎平台为主，其中“今日”和“”是较多的。
其中部分原因在于今日用户属性垂直，多为24岁以上男性，匹配产品目标消费群。
以上只是较为粗略的分析。另外包括单品的投放趋势、竞品的竞品以及买家分布等度数据都是可以进一步分析的。
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！
注：数据图表来自BDP个人版！
卖家分析竞争对手，在选款或者市场竞争环境分析得到竞争小市场大的产品，其次是卖家本身很难看出自己的问题，或者只知道有问题，不知道如何去突破。通过多分析的竞争对手运营思路和爆款人气宝贝，不断从对手中学到好的打法，通过跟对手的距比较来发现自己的问题加以改进，店查查和淘宝的免费工具量子店铺经丶淘宝指数是很方便的工具，而且不用花钱。
一. 选择合适的对手：从淘宝搜索入手，找符合自己的目标的卖家：宝贝标题有特定的丶宝贝属性有特定属性词丶价格在自己标定范围，而且还有一个很重要的，等级和自己相近的，也就是说你是心级卖家去找金冠黄冠卖家来分析是毫无意义的，而且分析不是找销量大的而是找活力强的竞争对手
二丶竞争店铺分析
竞争店铺分析我们应该主要关注的指标是店铺创建时间丶主营类目丶dsr，那些宝贝是主销产品，这个店铺的类目销量分布丶动销SKU有那些，大家都可以很容易从图表中看到结果
三丶 竞争宝贝分析
1、跟踪对手数据的每天变化：销量丶收藏丶评论丶浏览量（C店才有）丶转化率丶收藏率丶宝贝创建时间（ 主要就是了解对手产品的起始周期）
2、价格丶运费策略丶促销策略的别
主要是折扣，或者有没有做VIP折扣，是否包邮这些，促销策略大家可以通过标题看到一些活动的踪迹，很多淘宝或者第三方活动都需要修改标题，大家从标题修改变化丶时间丶成交量这些来判断竞争宝贝做了什么活动，带来了多少销量等等
3、 买家购买行为分析
卖家购买时间丶购买频度丶数量可以分析竞争对手的客户粘度和回购率，很多店铺是靠回头客来形成大量销售的，特别是化妆品是需要定期购买的，单个宝贝的买家分析是不全面的，全店买家成交记录的提取可以更加客观看到这个店铺有多少忠实买家，当然对自己店铺买家成交记录分析也是相当实用，已经是CRM的基本功能了。我们以前还有一个做法，针对特殊产品的，比如狐臭净，这个产品是无法断根的，那些说能够断根的全是人，这种产品和化妆品都有一个特性，就是大量重复购买，一般两三个都会来买一次，我们采用一个方法就是将狐臭净价格范围选定，找销量前几页的宝贝，挑选出跟自家宝贝类似的，将他们的买家购买记录全部提取出来，专门安排一个去公关，送小样给他们试用。这些数据也可以分析出好些卖家的销量是否而来
很高兴你能关注你店铺的数据，那么你能坚持关注吗？坚持关注，去学习数据。你会发现运营的问题，你会让你的店铺发生改变。也许有一天你会成为用数据指导运营的高手，去坚持看数据，让这个好的习惯为你带来质的改变吧。你现在做的事情不是马上就能看到成果的，但你持续下去，一段时间以后就会看出效果来。
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。