电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

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。

运营电商主要看的数据是什么 电商运营主要看哪些数据

运营电商主要看的数据是什么 电商运营主要看哪些数据

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！

电商平台应该分析哪些数据？

在数据分析领域，“总注册数”、“新增注册数”指标本身是一个虚荣指标，该指标随着活动力度、形式等呈现短期暴增，他能够告诉你的活动传递并影响了多少“新用户”，这些新用户知道你在做什么，而并不意味你的产品一定对他有价值。显然要结合新用户的留存、转化等情况综合考量。科学的数据分析可以无限逼近客户真实意愿，数据分析可以指导员发现问题，找到弊病可能出现的原因，从而优化列表页的体验、提升首页流量分配效率、购买决策路径等，终提升用户的转化率。针对A的拉新活动，针对上述提到的拉新问题、活动效果评估不佳的情况，围绕拉新、留存与转化采取了相应措施。

电商数据分析要掌握哪些数据指标?

【导读】在电商行业当中，通常涉及到六大部门，且各个部门当中，业务框架以运营为导向。那么，在电商数据分析中，我们需要掌握哪些数据指标呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

运营模块

运营的主要职责是达成销售目标，同时控制运营成本。所以在这一模块我们主要关注三个数据指标：业绩达标率、业绩增长率、销售利润额。这三个指标非常好理解，主要是用来综合评估运营水平。

商品模块

这一模块主要涉及两个职能，商品企划和商品运营。

商品企划的主要职能是在一个销售周期内，对商品的品类、价格带、风格、销售进度进行整体把控，避免使用单一产品冲业绩。

商品运营的主要职能是负责商品的上架、入库以及主推策划，通常流程是：测款-养款-爆款-返单。当然，一个店铺也不能打造过多的爆款，爆款的增多会损害品牌调性，到这一旦折扣下降就会引起消费者流失的局面。

市场模块

市场模块是仅次于运营的第二大模块，同时又和运营的工作密不可分。主要包括市场推广投放、会员维护、活动包装等等。

其中，推广是一个店铺的重中之重，也是我们数据分析的主要对象，推广包括包括付费和免费两种渠道，付费渠道比如我们熟知的直通车、钻展等等，免费推广如微博、贴吧等等。定时的进行会员维护会促进会员沉淀，活跃的会员可以有效的节省推广费用。

视觉设计模块

这部分模块中，我们主要分析的还是店铺流量的漏斗转化路径。主要涉及的包括：页面逻辑、标签分类、主推商品。这部内容对应的就是我们常说的流量分析，分析客户的访问路径，并结合漏斗模型，看看那部分的转化对终的转化率影响并进行优化。

关于电商数据分析要掌握哪些数据指标，小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

电子商务运营数据一般分析哪些？

一、浏览、创建订单，支付订单转化；

二、商品浏览，加入购物车，提交购物车，创建订单，支付等五步转化趋势；

三、商品两个时间区间的销量、金额、客单价对比分析；

四、网站首页、频道页对商品浏览、创建订单，支付订单转化；

五、网站首页、频道页对商品浏览，加入购物车，提交购物车，创建订单，支付等五步转化趋势；

六、网站页面广告位对商品浏览、创建订单，支付订单转化；

七、自定义商品组功能，重点对商品活动、商品类目进行统计分析。流量转化数据，来访ip的到访页面，可以通过第三方工具Topbox电商的来源渠道转化数据；搜索引擎免费/付费关键字转化数据；广告转化数据；以及对EDM，SMS进行和分析。访客量（UV）、页面的浏览量（PV）、转化率

同时还有同期相比，和往日相比。

一般就这五个数据。期它的看不看都没有什么。这个说起来就比较多了。比如说用户细分分析，页面浏览情况分析，营销效果的与分析等等。运营需要做的工作都可以用数据来指导，重点是自己能不能够收集到正确的数据以及发掘数据背后的信息。

电商数据分析是什么

电商数据分析包括了大行业大平台的数据状况，也可以是小到店铺、单品、sku的某个某个维度详细数据分析。

除了常规的商品型号、商品价格、促销信息、店铺名称等，还可以自定义其他维度、可以说说是做到了全方位展现渠道违规行为，满足多样化的巡检场景需求。

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。

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。

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。

电商运营的基本数据指标有哪些

电商运营的基本数据指标四个指标，如下：

个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲，商品集中度越高越方便下单和追单，也就是补货更加容易，但是同时也暴露优质商品较少，有潜在风险，尤其季节性快消品类目，一旦处于换季边缘，集中度高的商品不给力，整个销售业绩将受到重挫，所以要联系所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”;

第二个指标：商品动销率，商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数，动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数；

第三个指标：库销比，库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售，其中库存和销售可以是数量亦可以是金额；

第四个指标：客户重合度，现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强)，为了使新品牌更快更有效的启动和成长，通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌，加速其生长，这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度，以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑，让其行走。

过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良，过晚撤走流量可能致使多品牌同质化，品牌定位无区隔，不能有效产生增量市场。当然，成熟品牌与新品牌重合客户的异和特质只用“重合度”一个指标显然是不够的，我们可以这样来比较两个品牌，设成熟品牌是A，新品牌是B：

(1)两个品牌的客户重合比例是多少?

(2)在(1)的基础上，计算重合客户的重复购买率?

(3)在(1)的基础上，计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例?

(4)在(1)(2)(3)的基础上同时满足，客户的比例是多少?

这里必须着重强调一点：数据指标的统计务必保证的准确性。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度，更体现了数据的权威性，尤其关键指标的统计倘若经常出现池，会让所有人对数据失去信任，对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了。在电商运营中，常见的网店运营指标有如下几个点：

1.流量类指标访客数(uv),指访问电商网站的不重复用户数....

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....

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).