电商数据分析怎么做
③关联产品销售情况分析电商分析数据方法如下：
电商销售额下降分析 电商销售下滑原因
电商销售额下降分析 电商销售下滑原因
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好，你告诉我要做满100减10元。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”。
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，加扩展资料：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。
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。
电商数据分析
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。电商分析的过程大致是从线上店铺的各个方面获取数据，利用任何可能对销售有影响的信息，理解当前趋势和消费者行为的转变，做出数据驱动的决策来提升更多的线上销售额。电商分析会使用到和整个用户路径相关的指标，从发现到获取、转化、留存以及。
第四，品牌推广逻辑层在电商领域，面对需求，“一刀切”是行不通的。当品牌提供个性化体验时，80%的消费者更有可能进行购买，90%的消费者表示他们觉得个性化很有吸引力。新世界的规则里，个性化远远不止是简单地分类定制，而使用电商数据分析，能够预测消费者个体的需求，并提出相关的产品建议。
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如今 ，客户体验是新的“品牌通货”。除了价格和质量，我们还需要提供吸引人的用户体验来保持客户的兴趣。而通过数据分析，我们可以看到客户在网站上花费了多少时间，哪些特性吸引了他们的注意力，以及可以改进哪些方面来创建独特、有趣、简单、无障碍的用户体验，以满足客户不断变化的需求。
5月消费品零售总额同比下降6.7%，是什么原因导致的？
今天站在电商运营的角度，以电商店铺为案例，和大家说一说如何进行店铺活动的总结和复盘受到了组织的影响，受到了因素的影响，受到了的影响，也是由于受到了很多快递行业的影响，受到了物流的影响，所以才会导致消费品的金额下降。
造成传统零售业的困境不是偶然的，分析原因，可归纳为资本对零售业的兴趣下降、电子商务的冲击、传统零售业模式弊端渐显、成本增加四个方面。可能是因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。为人们的收入较低的原因导致的，的原因，许多人的收入降低，购买力度肯定是下降的。
电商运营活动复盘分析逻辑
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。，店铺逻辑层
如今，消费者比以往拥有了更多选择和控制权，选择过多从而导致更高的期待。作为店铺，需要更快速地提升竞争力来跟上加速增长的期待值，因此通过数据掌握消费者喜好和厌恶的信息，并在产品开发过程中利用这些知识，是创造出消费者喜爱的产品的关键。①计算公式：销售额=流量x转化率x客单价
②销售额分析二丶竞争店铺分析
对比同期，或同比去年同一个活动，销售如何？
环比日常：对比日常销售情况增幅如何？
对比活动：目标销售额和货值相比，销售情况和完成率如何？
与行业和竞品对比：看增幅是否超出或符合大盘情况？
③关键指标分拆
关于流量：考虑PC端和移动端、付费渠道和免费渠道，对和比值进行数据和原因分析；
关于转化率：考虑总体成交转化率、咨询转订率和静默下单率，分析服务情况和各页面流量的表现。
关于客单价：用于分析货品组合情况、促销机制设计、价格段设计，以及人均购买件数。
第二，货品逻辑层
收益率=利润率×周转率
②主推货品销售情况分析
④店铺销售产品和行业热销宝贝对比
第三，用户逻辑层
①根据成交情况，分析泛用户属性数据
比如用户性别、年龄、星座、地域、人均购买金额和件数等。
②根据订单，分析筛选出的数据
比如新老顾客贡献金额占比、购买偏好、顾客来源、人均成本、地域分布等。
③进行用户分层和标签管理
①投放渠道和成交金额
②不同投放素材的点击效果
③对比以往的投放效果如何
第五，问题和改进
①团队问题：排班值班、架构不完整、部分职位轮空、作失误、对平台不熟悉等；
②货品问题：货品竞争力不强、款式更新慢、性价比不高等
电子商务系统带来的效益从哪两个方面分析？
①在不考虑退换货众所周知，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。的情况下，活动利润如何，是否满足预期电子商务系统带来的效益可以从以下两个方面进行分析：一是降低交易成本，通过电子商务系统，企业可以实现线上交易和自动化流程，减少人工和物流成本，提高交易效率；二是拓展市场和增加主要是因为的原因，人们的工作都或多或少的受到了影响，不管是因为失去工作的，还是因为，自己的工资有所下降，都给人们的生活质量带来了的影响，一些人因为他们的收入减少了，所以对于购物的行为也确实受到了一定的影响，减少了购物的频率，这也导致的消费品零售有所下降。销售额，通过电子商务系统，企业可以扩大销售渠道，覆盖更广泛的客户群体，增加销售额。
电商如何分析数据(掌握数据分析技巧提升电商运营效率)
随着电商行业的不断发展，数据分析已经成为了电商运营中不可或缺的一部分。通过对数据的分析，电商企业可以更好地了解消费者的需求，优化商品策略，提高销售额和用户满意度。在本文中，我们将介绍电商如何分析数据，以提升电商运营效率。
1.确定分析目标
在进行数据分析之前，首先需要明确分析目标。例如，电商企业想要了解某一商品的销售情况，或者想要了解用户的购买习惯等。只有明确了分析目标，才能更好地选择数据源和分析工具。
2.收集数据
在确定了分析目标之后，电商企业需要收集相关的数据。常见的数据来源包括电商平台的销售数据、用户行为数据、市场研究数据等。通过收集这些数据，电商企业可以更好地了解消费者的需求和行为习惯。
在收集到数据之后，需要对数据进行清洗。数据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）：清洗是指对数据进行筛选、去重、填充空值等作，以保证数据的准确性和完整性。只有经过清洗的数据才能用于后续的分析。
42、销量数据分析.数据法律依据：《中华电子商务法》第二条中华境内的电子商务活动，适用本法。本法所称电子商务，是指通过互联网等信息网络销售商品或者提供服务的经营活动。法律、行政法规对销售商品或者提供服务有规定的，适用其规定。金融类产品和服务，利用信息网络提供信息、音视频节目、出版以及文化产品等内容方面的服务，不适用本法。分析
在完成数据清洗之后，可以开始进行数据分析。数据分析可以采用多种方法，例如数据可视化、数据挖掘、统计分析等。通过对数据的分析，可以发现潜在的商机和问题，以便电商企业做出相应的调整和优化。
5.做出决策
网络零售的劣势和不足有哪些,如何克服
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。劣势和不足：需要流量和才会有更多的人来购买产品。可以通过相关互联网渠道进行宣传，扩大品牌影响力，来提高购买量。
这就是数据分析的基本思维。1、由目前B2C领先者发展成结合密集网点的零售形式，电商用户群和商品种类不断发展，小区域用户群增长促使配送网点增多，高密度网点最终发展成实现更多服务的新型零售平台。
2、由区域传统零售巨头，利用线下实体网点资源，利用供应链资源，在某个区域实现密集网点结合大仓的网络零售形式。
这种发展的结果，最终可能发展成分地域的零售巨头，他们在当地建立了高效的零售物流网络，每个巨头甚至能占据当地零售总额半数以上的份额。
据统计，从2011年第四季度开始，整个零售行业销售业绩下滑，不仅销售额有所下降，利润也在下滑。2012年前三季度，商业零售行业共实在完成数据分析之后，电商企业需要根据分析结果做出相应的决策。例如，如果分析结果显示某一商品的销售量较低，电商企业可以考虑优化商品描述、改进促销策略等。只有通过数据分析做出了正确的决策，才能提高电商企业的运营效率。现营业收入4870.74亿元，同比增长13.12%，增速较2010年同期下降近11个百分点;实现净利润134.83亿元，同比下降15.39%。
通过对零售上市公司进行统计，前三季度一半业绩增长。业绩同比下降的公司中，有六成业绩降幅在20%以上。约八成公司第三季度业绩环比下降。
电商运营如何做数据分析？
因为很多消费公司的数据都是比较虚的，而且只是当天的数额比较大而已，并不能够持续的发展大家好，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。
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。
那么做数据分析。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，目从用户群体看，互联网络信息中心(IC)数据显示，截至2022年6月，我国网络购物用户规模达8.41亿，较2021年12月下降153万，占网民整体的80.0%。的要提高客单价。
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）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。
电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
我举个例子：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。
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。
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。
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：
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
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3.清洗数据据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。
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。
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。
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
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。
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。
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
2、价格丶运费策略丶促销策略的别
3、 买家购买行为分析
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。
互联网三巨头双十一成交额上千亿，为何股价下跌那么厉害呢？
一般来说，单个数据索引的分析并不能解决这个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。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。因为针对互联网出台了反垄断法，这也导致互联网三巨头的格局被打破，所以引起了股市震荡导致股价下跌。
退货量很高，根本不算真的成交，这样的数据没有多大作用。这样的情况下，股价自然会下跌运营需要在总结和复盘中对遇到的问题和建议的解决问题的方法进行整理。。