电商运营数据分析包括哪些内容？
构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。
电商经营分析表怎么做 电商经营指标
电商经营分析表怎么做 电商经营指标
1.总体运营指标：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。
2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。
5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。
6.市场营销活动指标，主要某次活动给电商网站带来的效果，以及广告的投放指标。
7.风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8.市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。
电商数据分析怎么做
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”。
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佳的“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。
如何做电商数据分析
目前我也从事数据分析，主要用到的是数据表；主要是提供一些报表供参考。其实我感觉应该用到了5W2H分析法，还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。
据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。
电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：
1. 建立完整的数据体系
2. 对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题
3. 针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进
一、首先建立数据体系。
电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据工具来实现：如Google Analytics， CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。
除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：
1. 搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据
2. 搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据
3. 社交媒体：社交媒体后台数据
4. 展示类广告投放 广告投放平台数据 等
从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题
三、提出解决方案
根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。电商数据积累的越来越多，人工处理分析很苦难，这就要借助大数据分析工具了，大数据可视化分析工具大数据魔镜，有5个版本，云平台版本，免费，基础企业版离线安装使用也是免费的，另外还有标准企业版，高级企业版和hadoop版，可以针对大数据的企业的需求定制解决方案，做的很专业。谢谢采纳也是学徒级别，学习中！经济基础环境（网络可达性、物流可达性、支付可得性）；
市场活跃状况及供需关系（网络活跃度指数、网络消费价格指数、网络经营价格指数、网络融资环境指数）；
经济规模走势（网络消费指数、网络投资指数、网络贸易指数）；
经济总量（电子商务经济增加值、电子商务就业量）
洛阳儒墨科技公司——产业电商经济数据监测、预测与政策模拟平台
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。
电商表格怎么制作
方法/步骤
vlookup是日常用的多的一个公式，做电商的都要学会它。
（1）Lookup函数是用于在表格或数值数组的首行查找指定的数值，并由此返回表格或数组当前列中指定行处的数值。
（2）VLOOKUP函数可以根据搜索区域内左列的值，去查找区域内其它列的数据，并返回该列的数据，对于字母来说，搜索时不分大小写。所以，函数VLOOKUP的查找可以达到两种目的：一是的查找。二是近似的查找。返回值对应就是0和1.
如下截图作，如我们要把后面拿到的商品编码和全国总出库销量，全国总库存数据根据商品匹配对应起来
作步，写公式=VLOOKUP(B2,F:G,2,0)
对应的分别是
查找值（B2列的数据是我要查找的）
数据表（F:H列的数据是得到的数据表信息）
2是序列号是表明我们要通过商品编码来查找到对应的销售数量
如果填3的话，那前面数据表就是要选择到F:H
0是返回值，一般很少填1，因为1是模糊查询，一般很少用
后总结按ENTER键返回就好
其他比较常用的公式还有：
（1）COUNTIF函数：计算特定数值在单元格区域中出现的次数。
“=COUNTIF(($D$31:$D$34,D31)”
（2） 公式：=ROUND（数字，指定位数）
如果指定位数>0，则舍入到指定的小数位；如果指定位数＝0，则舍入到接近的整数，如果指定位数<0,则在小数点左侧舍入。
（3）就是表，一般做大促活动后的返场分析和总结报告中会经常用到这个
（4）if条件也是多用于活动返场分析和报告总结中
（5）文本判断在C列填=IF(EXACT(A2,B2),"1","0")，A,B两列数据，如果返回值是1则是完成一致的，如果返回值是0则是有问题的