电商数据分析怎么做
电商分析数据方法如下：
电商商品分析纬度怎么写(商品维度从哪几方面)
电商商品分析纬度怎么写(商品维度从哪几方面)
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”。
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。
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
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。
商品分析-品类篇
近写了篇关于品类的分析，这里记录和分享下思路，刚才提前写了下品类之间关联性的文章，可以参考下：
的结果，貌似不太好，哈哈哈，好像没什么关联性，目前看来是这样的
这次做商品分析，其实想从单品、系列、品类展开的，我这里的系列和品类都是基于商品的维度，大概有这些
就是对商品的不同分类规则
开始写分析报告之前，先要有一个目标，就是确定写些什么内容，分析的维度/方向有很多，我们没有必要大而全，所有的内容都写，只要有一个点，或者讲明白我们这一次想要表达的内容就行，太多了，反而不突出重点
所以，这次一开始是想写商品分析，想着得写单品、系列、品类吧，写着写着发现，内容会很多，干脆，分成3篇好了，单品篇、系列篇、品类篇，一个主题，3篇内容，相互，又有关联，看不同篇的时候，心里也有些重点，容易理解。
当确定了些品类篇的时候，就要想想，关于品类，写哪些内容呢？
因为这次还是基于我们小程序来的，所以，想着，不如就看看19年，每个品类的表现情况吧，边做边探索，看有没有别的发现
因为主题，还是商品，所以，从商品来看，就有常用的指标：
有了这些基础指标，我们可以看看销量Top的商品，给商品分个ABC、也就是和用户类似的分层运营，因为商品的特殊性，我们选择这款商品上市，会先对它有个定位，比如引流商品，高毛利商品，等等等
再深入，其实就类似商品画像了，这个的话，是从单品角度看的，后面在单品篇可以说一下。
比如看看购买人数多的商品，销量、销售是不是也很高，购买率、复购率都怎样，平时的曝光如何？都是可以去探索的点
在写的过程中，还想到价格这个因素，可以看看购买人数集中在哪个价位，销售额都集中在哪个价位
本来是想从价格带的角度出发，展示话，因为品类也挺多的，所以一个品类一个品类的展示
偶然间呢，发现一个散点图，seaborn中的， 就来个了价格的分布图，感觉也够用了其实
这里不用关注每个单品，可以看出商品价格的集中性，不错
关于散点图，参考： seaborn实例-stripplot-散点图
这个就用这种面积图，加上个占比，就是帕累托图，应该就够了的
这里，就说明了，不同品类在这几个指标的表现情况
比如浏览人数多的品类，购买率高的品类
这里要关注表现好的， 也要关注表现的，好的，想想为什么好，的，为什么，的那些怎么改善
单纯从数据上，我们可以发现问题，但是更多的还是要结合运营，和运营的同学一起去探讨下，比如有些品类可能经常做活动，所以销售业绩好。
这里的话，我们可能会发现，有些品类，曝光度够了，但是购买率很低，这就是一个问题，还有相对的就是曝光很少，但是购买率很高，这类商品要是提高曝光度了，会不会是潜力股呢？
这都要推动运营去做，去测试的，我们只是发现了问题，但是运营策略如果不变，我们也不会知道
这里需要深入探索的品类，就可以从价格带角度来看看，结合价格，看看各项指标
这就要去看单品了，看是整体表现都不好，还是某几个单品的影响
这个好像叫象限分析法，可以识别不同品类的定位
类似的，还有购买率 VS 复购率
好了，品类篇大概写了这些内容，收工先。
电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析？
首先要构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标，即： 总体运营指标，.网站流量指标，销售转化指， 客户价值指标，商品类指标，市场营销活动指标，风控类指标，市场竞争指标。以上总共从8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析，当然，具体问题具体分析，每个公司的侧重点也有所异，所以如何分析还需因地制宜。
电商运营主要的数据指标有几大类，包括总体运营指标、网站流量类指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是销售环节。
电商平台的数据分析，应该关注关键数据指标和三个关键思路。关键数据指标是活跃用户量、转化、留存、复购、GMV；三个关键思路是商品运营、用户运营和产品运营。
运营分析，流量运营相关工作。参考资料（网站分析2.0,谁说菜鸟不会数据分析）工具：GA，WebTrends。流量获取，SEO/SEM/DSP/SNS/EDM，很多网站将流量获取与运营分析工作分的太开。许多网站的员与营销人员根本没什么交流。其实这两个部分如果结合得好的话，往往是1+1>2。CRM,ERP这个不是电商也能接触的，电商会有更深层次的发展！其他包含电商技术相关内容，如系统，检索系统，相关性系统，都是可以了解的，但是非常偏技术，尽力去了解好了！
大部分都是对行为类型做数据分组，这里说个不一样的思路。数据嘛，不是凭空来的，不是用户制造的数据，就是平台自有的数据，又或者市场的动态数据。这样的话我们可以从用户，市场，平台三个产生数据的主体去对数据进行分类汇总。从用户这个点来说，大致的也就是来源，行为和去向。
电商数据分析只需要分析三个数据：流量、客单价、转化率。首先你要了解电商的黄金公式 ：销售额=流量X客单价X转化率。
传统意义零售业会分析2个指标。我个人觉得电商可以加第三个。其他就别加了，加了你也分析不过来。什么市场占有率什么的也别算了，根本不靠谱，市场是多大，占有了多少，只能通过一个方法来分析，那就是说好听了叫估计，说难听了叫YY。这两个指标是: Basket Size和Return Rate。
指标很多，选择几个看重的关键指标，建立一个模型，每天更新指标数据，一段时间后就清楚店铺的一些具体情况，但是要坚持，因为这个需要不断跟进不断更新。
指标很多，选择几个看重的关键指标，建立一个模型，每天更新指标数据，一段时间后就清楚店铺的一些具体情况，但是要坚持，因为这个需要不断跟进不断更新。
电商怎么做数据分析
电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；度拆解法；对比分析法；设检验分析法。
1、逻辑树分析：逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法。
2、PEST分析法：用于做行业分析，是通过Politics，经济Economy，Society和技术Technology四个因素来分析宏观环境的方法，其应用领域有公司战略规划，市场经营规划，产品发展规划，撰写研究报告等。
3、度拆解法：目的是从多个维度思考问题，即从多个角度出发，把一个复杂问题拆解成多个简单的子问题去解决，其把问题整体拆解成多个部分，通过对比可以看出不同整体之间部分的异。
4、对比分析法：通过对比找异，从而业务是否存在问题的方法。使用对比分析法，要搞清楚两个问题，一是和谁比，二是如何比。
5、设检验分析法：归因分析，即分析问题发生的原因，其底层逻辑是逻辑推理，分为3个步骤，分别是：提出设，收集证据，得出结论。
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。