电商怎么分析数据

电商分析数据方法如下：

电商如何统计订单数据 怎样统计电商销售数据

电商如何统计订单数据 怎样统计电商销售数据

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。

电商数据分析需要统计哪些指标

分析数据需要的指标有：

常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。

渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。

用户的核心转化率。

用户使用时长的监测。

用户流失情况。

活跃用户动态。

用户特征描述。

用户生命周期的监测。 数据分析是什么

本词条由“科普”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

数据指标

1.电商总体运营指标

数据指标

电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

（1）流量类指标

访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分用户的方式则是按设备计算用户。

页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。

人均页面访问数，即页面访问数（PV）／访客数，该指标反映的是网站访问粘性。

（2）订单产生效率指标

总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。

访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。

（3）总体销售业绩指标

网站成交额（GMV），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。

销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。

注：无论这个订单终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。

客单价，即订单金额与订单数量的比值。

（4）整体指标

销售毛利，是销售收入与成本的值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。

毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升，从季度的10.0％上升至第四季度的12.7％，体现出京东盈利能力的提升。

2.网站流量指标

数据指标

（1）流量规模类指标

常用的流量规模类指标包括访客数和页面访问数，相应的指标定义在前文（电商总体运营指标）已经描述，在此不在赘述。

（2）流量成本累指标

单位访客获取成本。该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的访客数的比值。单位访客成本与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的问题。

（3）流量质量类指标

跳出率（Bounce Rate）也被称为蹦失率，为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。

页面访问时长。页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。

人均页面浏览量。人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

（4）会员类指标

注册会员数。指一定统计周期内的注册会员数量。

活跃会员数。活跃会员数，指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数。

活跃会员率。即活跃会员占注册会员总数的比重。

会员复购率。指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数。

会员平均购买次数。指在统计周期内每个会员平均购买的次数，即订单总数/购买用户总数。会员复购率高的电商网站平均购买次数也高。

会员回购率。指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比率。

会员留存率。会员在某段时间内开始访问你的网站，经过一段时间后，仍然会继续访问你的网站就被认作是留存，这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率，这种留存的计算方法是按照活跃来计算，另外一种计算留存的方法是按消费来计算，即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期（时间周期可以是日、周、月、季度和半年度）还继续消费的会员比率。留存率一般看新会员留存率，当然也可以看活跃会员留存。留存率反应的是电商留住会员的能力。

如何做电商数据分析

电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：

建立完整的数据体系

对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题

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：

搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据

搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据

社交媒体：社交媒体后台数据

展示类广告投放 广告投放平台数据 等 二、分析

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。

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GoogleAnalytics，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

电商如何查询全国各个城市的订单数量 php

如果你是搞这个开发的那就是根据条件写你的代码了

select from 订单 where city='城市';

如果你是用现成的程序，那程序里应该有这样的统计的

电商数据分析的基本流程？

电商数据分析的基本流程如下：

1. 明确分析目标：首先需要明确分析的目标，例如提高销售额、改善用户体验等。

2. 数据采集：收集与目标相关的数据，包括网站流量、订单数据、用户行为数据等。

3. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗、筛选，保证数据的准确性和完整性。

4. 数据处理：对数据进行处理和分析，例如数据统计、数据建模、数据挖掘等。

5. 数据可视化：通过图表、报表等形式，将处理后的数据呈现出来，更好地理解和分析数据。

6. 数据解读：对分析结果进行解读和总结，发现数据背后的规律和趋势。

7. 制定行动：根据分析结果，制定相应的行动，例如优化网站、改善用户体验、优化产品等。

8. 实施和：实施行动，并定期分析结果，不断进行优化和调整，以达到分析目标。

如何做电商数据分析

电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：

建立完整的数据体系

对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题

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：

搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据

搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据

社交媒体：社交媒体后台数据

展示类广告投放 广告投放平台数据 等 二、分析

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。

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。

电商数据分析是指针对我们再电子商务过程中获取的数据进行数据分析来指导自己做出政策的决策。如何做电商数据分析首先是你得知道自己想做数据分析的目的是什么，然后在针对完成该目的需要哪些方面的数据，再对这些方面的数据进行分析，从而发现存在的问题，然后解决问题，达到完成目的。

也是学徒级别，学习中！