电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

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。

从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最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。

电商销售数据开发背景_电商销售数据表

电商销售数据开发背景_电商销售数据表

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）：

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，还有的是某款9.9包邮的流量款面膜，可以明显的看出来流量款占据了领先的位置。订单数据、用户行为等分析，为什么要用这三个指标？其实这个是核心。背后考虑的是流量、销售保障。访客数是流量保障，转化率和库存是销量保障。有空再一起探讨！

电子商务专业的发展前景如何？

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

电子商务行业前景广阔，随着互联网的普及和电商市场的快速发展，电子商务就业机会日益增多。从电商平台运营、电商推广、供应链管理到跨境电商等，都需要专业人才。电子商务专业毕业生可以在电商企业、互联网公司、物流公司等就业，也可以创业开设自己的电商平台。电子商务行业的薪资待遇和晋升空间也相对较好，是一个充满发展潜力的行业。

2023年全球及电子商务行业市场调研及发展前景报告据调研机构恒州诚思（YH）研究统计，2022年全球电子商务市场规模约440513亿元，2018-2022年年复合增长率CAGR约为 %，预计未来将持续保持平稳增长的态势，到2029年市场规模将接近1381315亿元，未来六年CAGR为17.4%。

本文调研和分析全球电子商务发展现状及未来趋势，核心内容如下：

涉及维度： 品类 、 渠道 、月份交叉分析。

（1）全球市场电子商务总体规模，按收入进行了统计分析，历史数据2018-2022年，预测数据2023至2029年。

（2）全球市场竞争格局，全球市场头部企业电子商务市场占有率及排名，数据2018-2022年。

（4）全球其他重点及地区电子商务规模及需求结构。

（5）电子商务行业产业链上游、中游及下游分析。

从核心市场看，电子商务市场占据全球约 %的市场份额，为全球最主要的消费市场之一，且增速高于全球。2022年市场规模约 亿元，2018-2022年年复合增长率约为 %。随着国内企业产品开发速度加快，随着新技术和产业政策的双轮驱动，未来电子商务市场将迎来发展机遇，预计到2029年电子商务市场将增长至 亿元，2023-2029年年复合增长率约为 %。2022年美国市场规模为 亿元，同期欧洲为 亿元，预计未来六年，这两地区CAGR分别为 %和 %。

本文主要包括如下企业：

Amazon

Alibaba

Rakuten

IBM

SAP Hybris

IndiaMART

Walmart

Mercateo

Magento (Adobe)

Global Sources

NetSuite

本文重点关注如下或地区：

北美市场（美国、加拿大和墨西哥）

欧洲市场（德国、法国、英国、、意大利和欧洲其他）

亚太市场（、日本、韩国、印度、和澳大利亚等）

南美市场（巴西等）

按产品类型拆分，包含：

面向供应商的电子商务

按应用拆分，包含：

大型企业

小中型企业

本文正文共10章，各章节主要内容如下：

第1章：电子商务定义及分类、全球及市场规模、行业发展机遇、挑战、趋势及政策

第2章：全球市场电子商务头部企业，收入市场占有率及排名

第3章：市场电子商务头部企业，收入市场占有率及排名

第4章：产业链、上游、中游和下游分析

第5章：全球不同产品类型电子商务收入及份额等

第6章：全球不同应用电子商务收入及份额等

第7章：全球主要地区/电子商务市场规模

第8章：全球主要地区/电子商务需求结构

第9章：全球电子商务头部厂商基本情况介绍，包括公司、电子商务产品、收入及动态等

第10章：报告结论

5G网络挺不错的，5G人才发展新思想显示，到2030年5G将直接创造800多万的就业机会，学习5G就业前景广阔，就业的方向也非常广。毕业后学生可以在各大网络的分公司、子公司、产业园、互联网企业等从事5G通信运营、大数据标注员、大数据分析师、物联网工程师、物联网运维师、通信网络运营工程师、维护工程师、硬件产品测试工程师相关专业的处理、服务、应用和研究等工作。

如何做电商数据分析

在每次看一个商品的情况，使用了单一维度外，还可以结合一些有关系的维度。三个维度其实有一些是有关联的，比如销量和折扣的角度，是一对正向关系的维度，平均折扣衡量的是让利程度，如果折扣高，正常来讲销量占比就应该高。

电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：

中东及非洲

建立完整的数据体系

学会数据分析的基本思维，只能说，你勉强具备数据分析的可能。

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

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！

电商数据分析

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。

本地分析选用19年销售额近10亿的某化妆品旗下某一品牌的电商数据，时间跨度为2019年9月-2019年12月

1.查看该电商的运营情况

2.客户分类，探索不同客户群的营销策略

一是探索电商情况，主要探索其订单数和销售额的增长情况、用户每月消费情况，以及各区域销售额对比情况；

二是构建RFM模型，对客户群进行分类，探索不同客户群的营销策略

导入所需要的python包

读取所需数据集

数据说明

因为原数据集比较复杂，订单数据和产品数据都通过相应的键值连接，本文着重分析卖家分析竞争对手，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。产品销售情况和客户分类，对数据进行了一定的取舍，数据清洗过程略过

每月订单数

可以看到：订单数在11月份-12月份期间增长了30%，有可能是因为双11活动前后大量促销导致

每月销售总额

从月消费人数来看，国庆大促的促销活动带来了大量用户消费，效果明显。而双11活动的带来用户消费并不多

用户平均消费68元，中位数为9.9，超过一半的用户仅消费9.9元，方为302，存在高消费用户(询问业务后发现部分高消费用户为经销商)

用户累计消费金额占而在 活动开始 后，则需要跟踪优惠券的使用量与使用率。根据优惠券的使用率来计算本次活动中优惠券所导致的折损，以此评估本次活动中优惠券的折损是否在预算范围之内比

40%的用户占据了60%的销售额，另外60%占据了40%的销售额，消费集中在一些高消费用户上

一般价值客户贡献的金额并不高，所以没必要在这一块花费太多心思和精力，应该着重将运营的中心放在重要保持客户上，如何留住核心收入来源的"重要价值客户"以及通过各种运营方法保持"重要保持客户"和召回"重要挽留客户"是下一阶段的任务

用户流失相当多,活跃用户相对稳定

该品牌主要是北上广深等一线和准一线城市较受欢迎，说明与经济发展情况有较大关系

就数据反映的情况来说，该品牌化妆品的流量款虽然带来了大量的流量（潜在客户），但是带来的消费贡献并不高，只有重要价值客户提供了大量的消费贡献，要把运营的重点放在老客户身上，毕竟发展一个新客户的成本是维护一个老客户成本的3—10倍。

电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

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

电子商务平台需要分析的数据及分析规则如下：

Oracle

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：

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注：数据图表来自BDP个人版！。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：

从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最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）：

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！

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。

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。

一、时间维度从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最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）：

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！

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

3、 买家购买行为分析

如何做好电商数据分析?

首先必然得先找到竞品数据。

1.依据用户画像，洞察需求

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

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。 首先，你需要创造出用户对你品牌的认知，将他们带领到你的店铺门口。比如通过亿信ABI，能看到网站访问者的人口信息，比如年龄和性别。也有关于地理位置、兴趣、表现的数据。这些见解能帮助你做出用户画像。

2.依据渠道数据分析用户来源 对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“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。 3.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。 4.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。 5.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。 6.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。这一阶段的指标并及时做出反应。 7.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最终下单的人数。

这里还有一个数据很重要，即平均订单价值，是指顾客进行一次购买(一个或多个商品)的平均值。提高平均订单价值就会增加销售额，这是毋庸置疑的。平均订单价值还通常是代表收入增长速度最直接的指标之一，甚至比转化率优化更重要，我们在产品页面、购物车页面和结帐后页面中添加少量的相关内容就可能会产生重大影响。 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。

同样，这里主要注意一个数据，即客单价。“客单价”的提升主要靠商品单价和关联销售：首先在同样的流量下，尽可能把流量至“单价高”且“转化率高”的商品，并降低“单价低”且“转化率低”商品的流量，这样可以直接提高销售额和客单价;其次，优化宝贝介绍、营销活动、满赠规则、话术等，尽可能从顾客的需求出发吸引顾客买更多的宝贝，买得越多客单价越高。 (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。 该指标几乎反映了所有电商运营环节的效果——像市场营销、流量积累、商品优化、产品迭代等。只要我们的销售额实现逐月增加，就基本可以确定我们的策略是正确的。

需要注意的是，跟踪总销售额的过程中存在潜在陷阱，我们要确保销售额可持续地长期增加才是最重要的。如果只关注短期效果，可能会错误地认为策略正确，反而不利于整体业务。但通常情况下，当我们将总销售额(总收入)作为核心指标时，基本不会出错。

电商数据分析的基本流程？

可以通过分析该价位的净利润来评估，因为折损的算是促销费用。

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（3）市场竞争格局，市场头部企业电子商务市场占有率及排名，数据2018-2022年，包括企业及本土企业。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(2)网站间交换连接;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。

电商数据分析与数据化运营

构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类进过数据清理之后，汇总成3个数据集：指标。

关键字：整体、运营结果和状态、结果指标、核心指标（三基分析）、运营优化、预期

用哪个指标

如何分析这个指标？

< 1>

核心指标 ：销售额 也可以称之为结果指标（考核指标，因为用户数等等可能不被考核）

分析方法 ：对比-拆分

< 2 >

三基分析 ：用户数、平均购买金额、复购率

各个指标代表了一个运营方向，也是销售额的达成的组成元素。

整体分析

1.1 案例① 销售品类综合分析

商品品类+销售表现（额、量、价），按商品品类（ 衬衫、 T 恤 等）对第三季度销售商品进行分类汇总的，同时每个品类均从 销售金额、 销售数量、 件单价三个指标进行统计，并且为了便于分析， 三个指标都加上了同期数据供参考。

核心指标：销售金额，销售数量，件单价。

分析方法：主要是看同比，环比。

1.2 案例② 销售与退货分析

这份表是根据 品类（ T 恤、 半截 裙、 毛衣 等）来分类汇总，并且按价格带细分之后统计的销售与退货数据。

核心指标：退货率 在文章里其实用了三个指标：退货率、销量、利润。

利用这三个指标，对商品做了分类，类似用户分析的RFM。每个维度衡量的是一个商品的一个角度表现，比如退货率衡量商品质量，折扣率衡量毛利情况。

同时也有些维度要在其他维度的基础上分析才有意义，比如退货率，如果是一款销量仅为个位数的商品，高退货率其实无关紧要。也就是三个维度间也是有轻重缓急的。

分析方法：

一是确认标准：即通常情况下应是怎样的，如果出现了反常就需要分析

二是同类相比：站在商品的角度，取其一个维度上相同的不同产品，对比分析

2.1 案例③ 备货表（结合了聚划算活动，所以有活动款和非活动款）

指标：维度-活动与否、品类

度量-库存量，库存金额，库存占比，动销率，消化率

比如上例：

库存数量为2万8，金额有170万。按照目前销售情况，当前库存是否能买方导向的电子商务支撑？

2.2 案例④ 新品上市表

指标：维度-上新周期

度量：spu数，库存额，消化率，消化率，落（完成率）

上新能力：主要是spu数，也就是开发新品的数量

分析基本按上新周期：分析每个上新周期的动销情况，主要是与预期相比，当然也可以跟同期相比（同比），销售进度是否正常。

单品分析

商品ABC分级法只应用于活动分析，原因一是spu太多。还有另一个原因：只有店铺在大型促销活动时，每个单款商品所承载的流量与成交数据才足够大，ABC分级才更有意义。

指标是：维度-spu款号，吊牌价

度量-访客数，支付转化率，商品库存

在这两个维度上，划分出三类商品：

A类商品：高库存高转化率（转化率>2%） 该类产品既畅销，又有库存保障。但作为主推产品还需要：访客数，要保障正常水平。为了进一步保障访客数可以尝试在增强视觉效果（不涉及调价）等手段。

B类商品：转化率中等（0.65%-2%），一般商品。

C类商品：转化率低，位置，核心要把控库存风险，避免库存积压，可做打折搭配。

消化率：重要指标，用于判断此款是否继续作为主推的一个重要标志。如果消化高接近消化率，则此款（如款2、款5等）可以考虑暂时停止付费，以便节省成本提高利润。如果主销转化率较低，则需要考虑是否要调整推广渠道。

实销价：用于判断此主推款的消费群体与定位，一般而言，单价高的商品不适合使用直通车等付费工具进行推广（因为高单价商品无法走量）

总UV、直通车占比、搜索流量占比：用来判断此主推款的推广效果，流量越多，说明当前推广策略与推广渠道的选择越正确，反之就要考虑更换推广渠道或策略了

梳理流量来源

作者将流量拆分为：流量来源-流量去处。前者用于分析店铺引流渠道建设、roi。后者用于分析流量在店铺流转、留存情况。

指标：各渠道（平台、平台活动）的访客流量数、支付数，支付转化率（复合指标），访客占比（复合指标）

问题：流量进去平台后，访问深度如何？那些情况下用户更愿意深度访问？（不跳出）

为什么流量分析会用于确定主推款？因为我们通过对流量去处（商品页面）的分析来了解每一件商品对用户的吸引程度。

指标：维度-款号、波段、类别、活动价、库存

度量：加购数量、备货数、加购倍率

表中需要包含款号、波段、类别、活动价、库存等基础资料，同时需要对其中的重点数值“加购数量”进行记录与分析。譬如表中加购倍率（ =加购数/备货数）如果高于，则可视为预热表现良好的商品：若低于，则视为预热表现非常：而若是高于500%，则可判断为非常热销的商品。据此分类，可为商品的预热策略调整提供指导意见。

一方面分析哪些产品更容易吸引用户浏览加购

另一方面通过对库存的分析来确保主推产品不断货，超卖。

关于流失用户挽留，讲的挺少的。其实就是用户生命周期管理。

找出流失用户，针对性提供折扣卷

预测使用率，估算成本

活动运营的几个要素：

优惠券一般分为无门槛，满减两类

价格设置

跟踪优惠券的 领取 与 使用 情况来判断店铺需要承担的 折损 与能够带来的 销售业绩 。

指标：度量-发券量，领取量，使用量，领取率（复合指标），使用率（复合指标）

维度-（也就是要分析的主体和他的属性）面额&档位（券本身）、展现位置、发放时间，类型

：明确各个券的目的。第二：核心指标领券率，使用率。

运营上：综合“类型”“面额&档级”“展现位置”“发放时间”四列信息，可以了解到店铺员对优惠券的定位与运营手段。

以“无门槛50元”的优惠券为例，这是员在活动期间的几小时冲刺业绩所用的，因此可以看到它仅在活动结束前3小时才推出。

在 预热期 时，可提醒业务部门增加优惠券的 发放数量 。

根据 领用率 来评估优惠券的投放位置与投放时间是否正确有效。

譬如在表4-18中所示的“无门槛50元”优惠券，便分别投放了“首页”与“活动二级页” 两个位置，但是“首页”的领用率达到了，而“活动二级页”的领用率仅43%，说明同样的优惠券，在首页投放的效果比在二级页中投放的效果更好。因此，若下次再有类似优惠券时，在折损允许的范围内，可以建议员在“首页”上投放更多的优惠券。

问题：如何根据优惠券的使用率算折损？roi多少算合理？

指标：ROI 计算方式：使用优惠券的销售金额/折损金额

合理是一个经验值：roi为15是一个门槛。

业绩达标率 ：经营业绩考核时经常用到的指标：达标率、滚动达标率、 YTD%、

达标率：销售额/销售 在特定周期内，比如下面的3月份，3月份的销售额/3月份的销售

滚动达标率：年度滚动达标率=1～3月销售额/1～3月销售目标×（与前面的达标率在一起，当初达标，滚动不达标）

YTD%：YTD%=1～3月销售额/全年销售目标×

电商运营如何做数据分析？

我精心

大家好，我是羽翼课堂创始人Benny。

什么是数据分析思维？

数据分析思维，我认为是：把行为转化为数据-通过数据反推行为。

我举个例子：

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。你经常来我店铺购买姨妈巾。

你今天过来买姨妈巾，我就知道你大概一周内要来大姨妈。根据你购买的数量跟规格，我就能推断你一次大姨妈来多久，量大概多少。拉出来你半年的购买时间，我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。

如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。。。那肯定是在两个月前，你男朋友的雨衣破了。

拉出来你男朋友的购买记录，我就知道，这个店铺的雨衣可能不合格。

为了验证他是不是不合格，我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。

嗯，就因为你没有买姨妈巾，我怀疑这个店铺的雨衣不合格。

这就是数据分析的基本思维。

那么全球市场主要电子商务参与者包括Amazon、Alibaba、Rakuten、IBM和SAP Hybris等，2022年全球前3大生产商占有大约 %的市场份额。做数据分析。需要明白几个东西。

1、数据样本：数据样本如果选择不合理，那么结果完全就是错误的。譬如我去抓取一个定位40岁大姨妈巾店铺，要女性的姨妈周期，那根本就不科学好吗。这是青春期跟更年期的异（此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎，欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询）。

实战中经常犯的例子是：平销转化率很好的单品，在聚划算卖不好。平销转化率不好的某些单品，聚划算反而会卖爆？为什么呢？想想，别问我，自己想。闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。

2、数据选择：实际上我们会遇到很多的数据，但是有些数据不一定是我们想要的。就像我们这辈子会遇到很多很好的女生，但是我们很难明白，谁才能更好陪伴我们走完这一生。这个事情无法举例，我这边给一份试题：

现在我们店铺需要做优惠券促销，目的要提高客单价。

好，你告诉我要做满100减10元。

嗯，很好，那你现在告诉我，为什么是满100而不是满110，为什么是减10元而不是减20。拿出来你的数据。

嗯，不要问我怎么弄。也不要怀疑我是不是真的能分析出来，我真的能。

3、动态变化：我们一般最常用的，就是通过数据之间的变化，来分析可能出现一些什么问题或者变化。然而当一个数据量变化的时候，往往其他的数据也会发生变化。所以我们需要清晰什么数据之间是正相关，什么是反相关，他们之间的关系，在什么情况下是成立的。譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的，但是这几天他们是反相关的。转化率越掉，收藏率可能就越高。

电子商务数据分析包括哪些内容？

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。

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6.服务建立的服务水平，服务过程标准化，网络化。。

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，主要监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。控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。

电商营销策划书模板范例

一、企业

本公司以“与同行，与自然为本”为企业宗旨，广大热爱大自然，保护大自然。

本公司以生产产品为主(包括食品，日用品，等系列品)，创建于年月，产品一经推出就受到广大市民的好评，现在，本公司已创立了自己的品牌，产品畅销全国。

二、企业目标

1.财务目标今年(20年)，力争销售收入达到3亿元，利润比上年番一番(达到9000万元)。

2.市场营销目标市场覆盖面扩展到，力图打造品牌。

三、市场营销策略

1、目标市场中高收入家庭。

2.产品定位质量和多品种，外包装采用绿色包装的4r策略。

3.价格价格稍高于同类传统产品。

4.销售渠道重点放在大城市消费水平高的大商场，建立公司自己的销售渠道，以“”为主。

5.销售人员对销售人员的男女比例为2:1，建立自己的培训中心，对销售人员实行培训上岗，采用全国账户管理系统。

7.广告前期开展一个大规模、高密集度、多方位、网络化的广告宣传活动。突出产品的特色，突出企业的形象并兼顾一定的医疗与环保知识一、时间维度。

8.促销在网上进行产品促销，节日进行价格优惠，用考核销售人员销售业绩的方法，促使销售人员大力推销。

9.研究开发开发资源，着重开发无公害、养护型产品。

10.营销研究调查消费者对此类产品的选择过程和产品的改进方案。

四、网络营销战略

经过精心策划，公司首次注册了二个域名(zhlzw和www.zhlzw)，建立了“与绿色同行”网网站，在网站中全面介绍公司的销售产品业务和服务内容，详细介绍各种产品。紧接着逐步在搜狐、雅虎等搜索引擎中登记，并以网络广告为主，辅以报纸、电视、广播和印刷品广告，扩大在全国的影响，再结合网络通信，增加全国各地综合网站的友情连接。

五、网络营销的顾务

通过实施交互式营销策略，提供满意的顾务。主要工具有电子邮件、电子，常见问题解答等。

六、管理：

(一)、网络营销战略的实施:

制定了良好的发展战略，接下来就需要有可行的推进保证其实施，我们可按下列步骤作执行：

1.确定负责部门、人员、职能及营销预算:

网络营销属营销工作，一般由营销部门负责，在营销副下工作。一般应设立专门部门或工作小组，成员由网络营销人员和网络技术人员组成，即使是工作初期考虑精简，也应保证有专人负责，工作初期调查、规划、协调、组织，任务繁重，很难保证工作的完成。

2.专职网络营销人员职责应包面向中介的电子商务括：

(1)综合公司各部门意见，制定网站构建，并实施网站建设。

(2)网站日常维护、监督及管理。

(3)网站推广的制定与实施。

(4)网上反馈信息管理。

(5)开展网上营销活动。

(6)对公司其他部门实施网上营销支持。

(7)资源收集及管理，对公司网络资源应用提供指导。

3.在网络营销费用方面我们将确保可能的节约，但我们仍需对可能的投入有所估计，我们的营销预算主要来自于：

(1)人员工资

(2)硬件费用：如计算机添置

(3)软件费用：如空间租用、网页制作、web程序开发、数据库开发

(4)其他：如上网费、网络广告费等

(二)、综合各部门意见，构建网站交互平台

公司网站作为网络营销的主要载体，其自身的好坏直接影响网络营销的水平，同时网站也并非仅为营销功能，还包括企业形象展示、、公司管理及文化建设、合作企业交流等等功能，只有在广泛公司各方面意见的前提下才能逐步建立起满足要求的网站平台。

构建网站应注意网站应有如下功能：

(1)信息丰富：信息量太低是目前公司网站的通病;

(2)美观与实用适度统一：以实用为主，兼顾视觉效果;

(3)功能强大：只有具备相应的功能，才能满足公司各部门要求。

(4)网站人性化：以客户角度出发而非以本企业为中心

(5)交互功能：力求增加访问者参与机会，实现在线交互。

(三)、制定网站推广方案并实施

具备了一个好的网站平台，接着应实行网站推广。网站推广的过程同时也是品牌及产品推广的过程。

1.制定网站推广应考虑的因素有：

(1)本公司产品的户范围;

(2)分清楚本公司产品的最终使用者、购买决策者及购买影响者各有何特点，他们的上网习惯如何;

(3)我们应该主要向谁做推广;

(4)我们以怎样的方式向其推广效果更佳;

(5)是否需借助传统媒体，如何借助;

(6)我们竞争对手的推广手段如何;

(7)如何保持较低的宣传成本。

2.我们可以借助的手段：

(1)搜索引擎登录;

(3)建立邮件列表，运用邮件推广;

(4)通过网上、bbs进行宣传;

(5)通过组进行宣传;

(7)在公司所有对外广告中添加网址宣传;

(8)借(6)在公司名片等对外资料中标明网址;助传统媒体进行适当宣传。