電商怎麼做店鋪數據

『壹』 電商如何做數據分析

電商數據積累的越來越多，人工處理分析很苦難，這就要藉助大數據分析工具了，推薦大數據可視化分析工具大數據魔鏡，有5個版本，雲平台版本，永久免費，基礎企業版離線安裝使用也是免費的，另外還有標准企業版，高級企業版和hadoop版，可以針對大數據的企業的需求定製解決方案，做的很專業。謝謝採納

『貳』 跨境電商核心指標數據怎麼分析，如何做跨境電商數據分析

        在跨境電商運營中，數據分析至關重要。產品、銷售、供應鏈、財務、物流等每一個環節的改進和優化都少不了數據做支撐。在運營中需要通過數據找到和分析存在的問題，並提供精確的決策依據。

        很多跨境企業都設有跨境電商數據分析師崗位，專門進行企業數據分析。但無論是月銷過百萬的大賣，還是成長型的中小賣，面對繁雜的數據都頭痛不已。跨境電商數據龐大且多樣，單拿庫存來說，就分庫存明細、庫存周轉、庫存檔點、進銷存等不下20種數據，加上產品、銷售、財務、物流等數據，成百上千，靠人工Excel統計分析數據，效率低，來回導數據太耗時間，而且容易出現錯誤和遺漏。

1、跨境電商數據統計為什麼這么難?

       相對於國內電商，跨境電商的打法有很大的不同，一般企業都是跨平台、多賬號、多SKU運營。產品分析、價格分析、店鋪分析、庫存分析、財務分析等數據報，每一個平台、每一個賬號、每一個SKU都需要相應的數據統計分析，光想想都已經長吁一口氣，要做好那是難上加難。

 不精確:對大賣來說，每天涉及的數據分析量上十萬、百萬，各平台、賬號、SKU對應的商品、訂單、采購、庫存、財務等數據，都需要統計分析，人工excel手動操作效率低，耗時長，特別容易人為失誤，導致數據不精準，影響決策。

不及時:數據統計與分析不是一蹴而就的，從搜集-整理-分析-結果，經手部門負責人，數據負責人，數據分析師，一份報表可能就得6-7天時間，若是幾十份報表，可能旺季都過了，全面完整的數據報表還沒出來，那就失去了數據支撐決策的意義。

不清晰/直觀:即便數據統計分析完畢，如何清晰、直觀表現出來也至關重要，數據歸類、子項目分級，以什麼邏輯串聯，能做好的屈指可數。很多數據都做得太亂，密密麻麻，不清晰、不直觀，查看數據報表本身都變成一件麻煩的事情，更別說依據數據做決策，做戰略了。

跨境電商數據統計的難太扎心。

2、跨境賣家數據分析的出路。

越來越多的賣家通過ERP降低數據分析的門檻，提高處理數據的效率，提升數據分析的精確度，然而還是那麼的難。為了擺脫數據分析的難，困在了ERP選擇的難。溫州一賣家，使用ERP做數據統計，在創建數據報表時，只能統計店鋪層級成本和利潤，無法下潛商品/訂單層級的成本和利潤，頭程費用分攤跟手動做表一樣的邏輯，平均分攤，最後還得自己再做表精細化分析。東莞一賣家竟然在短短2年時間里，更換了3套跨境電商ERP系統，投入了10萬多塊錢，白白浪費了發展的時間和金錢。

3、如何破局?蝦撲 ERP。

蝦撲ERP全面歸集各類數據，動動手指就能及時統計分析數據，數據精確，協助跨境

賣家優化資源配置，快速做出決策，提升企業利潤。

1、數據分析更精確

囊括跨境電商運營各個環節數據，從商品、訂單、采購到庫存、財務數據一應俱全，細分至商品/訂單層級成本、利潤分級。拆分銷售報表、售後報表、采購報表、庫存報表、財務報表數據，細分共計50+項數據報表，讓每個數據都一目瞭然，保證了數據精準無誤，輔助賣家選品決策。

2、數據獲取更及時

賣家可通過蝦撲ERP，定時全面自動抓取店鋪各類數據，無需等待數據統計人員人工統計，極大提升工作效率，降低人力/物力/財力成本。

3、數據顯示更清晰直觀

賣家可按日、周、月、年自定義周期經營數據快速查看，店鋪、渠道、地區、品牌、品類、商品銷售數據、排行一目瞭然，展示方式多樣化柱狀圖，餅狀圖，對比圖，顯示更清晰、直觀，滿足賣家多維度查看數據的需求。

4、數據安全更穩靠

解決企業運營中信息流通問題，數據共享，通過角色許可權，分配人員數據查看、操作許可權，既提升部門間的協作，提升工作效率，又保障了公司數據的保密和安全。

如果你想快速、全面獲取跨境電商數據分析報表，高效的管理跨境電商數據，蝦撲ERP是一個不錯的選擇。

『叄』 電商數據分析常用方法有哪些

1.對比分析

橫向對比：簡單的說就是和誰對比?假如說我們上個月店鋪的成交額增長了30%，那麼我們是不是應該開心呢?

這里我們還要參考競爭對手的成交額，數據時代，我們可以很輕易的拿到競爭對手的相關數據。

縱向對比：我們可以把近15天的成交額以線條的形式顯示出來，這樣就可以很清楚的看到近期的成交額是否達到預期，有沒有下降趨勢，當然我們也可以以季度、月或周為單位。

2.轉化分析

這里牽涉到一個問題，評判一家電商企業需要用到的一些日常統計指標：

店鋪的目標用戶數量：一家店鋪的成交量，反映的是這家店鋪對於市場的影響以及用戶對於產品的滿意度。

平均消費金額：店鋪每年平均每位用戶消費了多少，以此來定位目標人群，確定是否達到盈利的指標。

用戶的復購率：判別產品滿意度，假如用戶購買過一次後，還會購買第二次，說明用戶對於你的產品還是很滿意的，這樣既節省了市場推廣費用，用戶也會推薦給更多朋友來夠買。

3.留存分析

我們通過活動等形式把用戶引流到我們的流量池裡，但是經過一段時間後，用戶可能就會慢慢的流失了。那些留下來或者經常訪問我們店鋪的用戶稱之為留存。

我們常常用到的日活躍用戶量、月活躍用戶量、季度活躍用戶量，來檢測我們店鋪的流量。有的時候可能會看到我們的日活，在一段時期內都是逐漸增加的，以為是非常好的現象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結果很可能是一個錯誤的。

留存是產品的核心，用戶只有留下來，我們的產品才能不斷增長。如果我們什麼都不做的話，用戶很快的就流失了。

4.產品比價

大部分電商公司會頻繁搞促銷，一般來說每次打的旗幟無非是全網最低，但是如何才能確定是全網最低呢?

這時候需要我們去搭建一個比價系統，這個比價系統的目的主要是為了去抓取各大電商平台商品的價格。通過各大電商平台的價格以及優惠額，來制定你自己的策略。

關於電商數據分析常用方法有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『肆』 電商數據分析指標都有哪些該如何進行分析

此文是對最近學習的電商相關知識點做一個鞏固

傳統零售利用二八法則生存，電商靠長尾理論積累銷售。
傳統零售是小數據，電商是大數據。
傳統零售是「物流」，零售過程就是商品的流動；電商是「信息流」，顧客通過搜索、比較、評論、分享產生信息，達到購買的目的。
傳統零售注重體驗感，電商注重服務和效率。
傳統零售是做加法，電商是做乘法。傳統零售是通過一家家店擴大影響力，電商通過資金的投入迅速搶占市場。
傳統零售的主要成本是房租和人工成本，電商的主要成本是物流和營銷成本。
總結：電商和傳統零售雖有千萬種差別，但總歸都是零售，融合是二者註定的趨勢，即現在火熱的新零售。

傳統零售的數據主要是進銷存數據、顧客數據和消費數據。電商的數據卻復雜得多，數據來源渠道也很多樣化

電商數據來源廣泛，常規的流量數據、交易數據、會員數據在品牌的交易平台都有提供。一些第三方網站也提供數據源及分析功能。

1、網路統計：包括流量相關的網站統計、推廣統計、移動統計三部分內容。分析內容包括趨勢分析、來源分析、頁面分析、訪客分析、定製分析和優化分析。
2、谷歌分析：包括流量分析工具、內容分析、社交分析、移動分析、轉化分析、廣告分析幾部分內容。
3、Crazy egg熱力圖：主要特色是對頁面熱點追蹤分析的熱力圖。
4、CNZZ數據專家（友盟）：包括站長統計、全景統計、手機客戶端、雲推薦、廣告管家、廣告效果分析和數據中心等。
還有一些無需埋點監測數據的產品，如GrowingIO、神策數據、諸葛io等。

以下為用思維導圖進行梳理的電商數據分析指標，總共包括六大類

對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據指標可以網頁進行改進

這里需要注意兩個點

1）影響因素不同：UV 價值更受流量質量的影響；而客單價更受賣的貨的影響；

2）使用場景不同：UV 價值可以用來評估頁面 / 模塊的創造價值的潛力；客單價可以用來比較品類和商品特徵，但一個頁面客單價高，並不代表它創造價值的能力強，只能得出這個頁面的品類更趨近於是賣高價格品類的。

如果網站是為了幫助客戶盡快完成他們的任務（比如：購買，答疑解惑），那麼在線時長應當是越短越好；如果希望客戶一同參與到網站的互動中來，那麼時間越久會越好。所以，分析在線時長是否越長越好，要根據產品定位來具體分析

從注冊到成交整個過程的數據，幫助提升商品轉化率。

對於一個新電商來說，積累數據，找准營運方向比賣多少貨，賺多少錢更重要。這個階段主要 關注流量指標 ，指標如下：

對於已經經營一段時間的電商，通過數據分析 提高店鋪銷量 就是首要任務。此階段的重點指標是 流量和銷售指標 ，指標如下：

對於已經有規模的電商，利用數據分析 提升整體營運水平 就很關鍵。重點指標如下：

數據指標分為追蹤指標、分析指標和營運指標，營運指標就是績效考核指標。一個團隊的銷售額首先是追蹤出來的，其次是分析出來的，最後才是績效考核出來的。銷售追蹤自然是按天、按時段說話，分析一般是以周和月為單位，績效考核常常是以月為主、以年為輔。

執行人員側重過程指標，管理層側重結果指標。對於數據分分析人員來說要學會根據職位提供不同的數據。

1、無流量不電商，對於流量分析，我們常用漏斗圖來做分析，幾乎每個流量的細分都可以用到漏斗圖。
2、漏斗圖就是一個細分和溯源的過程，通過不同的層次分解從而找到轉化的邏輯。
3、漏斗圖的弱點，就是反應一條轉化路徑的形態，我們可以稍加修改實現漏斗圖的對比功能。

1、流量的質量分為質和量兩方面，只有質沒有量的流量是沒有多少實際價值的，流量的質體現在不同的營銷目的上，例如獲得點擊、注冊、收藏、購買或者獲取利潤的目的。
2、可以通過四象限分析圖來對比分析流量的質量。下圖是針對購買的轉化率和流量的四象限圖，其中第一象限的流量應該是高質量的，流量和轉化率均高於平均值；第二象限渠道的流量轉化率高，但量不大，通過搜索來的流量大部分屬於此類；第四象限流量屬於質低量高，站外購買的流量這種情況比較多；第三象限屬於質低量低的雙低流量，不用特別維護，任其發展即可。
3、圖中的Y軸可以根據具體的分析目的替換成點擊率、注冊率、收藏率、ROI（單元產出）等進行對比分析。
四象限分析圖中，X軸、Y軸、分析對象都可以根據不同的目的進行替換。
4、散點圖的四象限分析可以結合趨勢，或者演變成四象限氣泡圖，氣泡圖的大小為ROI，這種四象限圖信息量更大。

1、電商的銷售針對比傳統零售復雜很多，主要復雜在流量的多層次多渠道上，互聯網的好處是幾乎能將用戶的每個動作記錄下來，然後我們從中找到關鍵點進行診斷即可。下圖，是一個類似杜邦分析的圖，從值（圖中紅色）和率（圖中藍色）兩個方面，訂單、新客、老客三個維度將銷售額拆成五個層次，每個層次間具有加或乘的邏輯關系。
2、銷售額是一個結果指標，圖中的20個指標是過程指標，每個指標的變化都會影響最終的銷售額，基本都是正相關。（折扣和銷售額的關聯會稍微復雜一些）
3、通過上圖，使用對比、細分的原則分析可以判斷出哪兒些指標變化對銷售額產生了影響。

參考書籍為《數據化管理——洞悉零售及電子商務運營》

『伍』 電商怎麼分析數據

電商分析數據方法如下：

一、依據用戶畫像，洞察需求

用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特徵等各個維度的數據，進而對用戶或產品特徵屬性進行刻畫，並對這些特徵進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。

二、依據渠道數據分析用戶來源

對電商賣家來說，分析「訪客數」最重要的是分析「流量來源」。分析不同流量來源的「數量」和「支付轉化率」，找出「支付轉化率」比較高的流量來源並想辦法提高，不僅可以提高「訪客數」還可以提高整體的「支付轉化率」。

這時利用數據分析工具能為不同渠道的表現提供總覽，並給出目標轉化率。當涉及到有機搜索時，分析一些像搜索量和關鍵詞排名的指標能幫你獲得更多的見解，比如該將廣告預算花在哪兒，如何讓用戶更容易搜索到你等等。

三、店內轉化率的數據分析

當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，並不是每個來店裡的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車後，也會有改變主意離開網站的可能。所以這一步我們可以用下面的電商轉化指標來跟蹤和優化線上購物體驗：

1、銷售轉化率 ——已購買的用戶和全部來到店鋪的用戶比值。

2、平均訂單價值 —— 用戶下單的平均金額。

3、放棄購物車率—— 在所有產生的訂單中，未完成訂單的佔比。

四、提高營銷推廣的ROI

對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合。

五、產品數據分析

1、產品數據分分析

①整體分析：分為兩個部分：銷售表現和購物行為。銷售表現包括各個商品帶來的收入，至少購買過一次的用戶數，平均訂單價格、數量，退款數目等等。購物行為，你可以看到瀏覽了產品詳情頁的用戶里，加入購物車的人數；或瀏覽產品詳情頁後最終下單的人數。

②購物行為分析——我們可以依據更多和商品有關的數據，比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品，進入結算階段的商品，以及購買人數來對用戶購物行為進行分析。

2、銷量數據分析

我們可以從後台數據分析中找到關於收入，稅費、運費、退款金額，和賣出的商品數量。其中，總銷售額以金額的形式呈現，是衡量我們線上店鋪經營狀況最佳的「整體主要指標」（OMM）之一，可以用它來衡量業務的整體增長和發展趨勢。

六、用戶留存數據分析

聰明的商家知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶給你長期帶來收入。永遠要記住的是，獲取新用戶比留住老用戶成本大得多。研究顯示，用戶留存率提升5%就能帶來25%到95%的利潤。

七、用戶推薦數據分析

對賣家來說，我們要識別出哪些用戶是你的真愛。他們不僅愛你的產品，也願意向家人和朋友推薦，他們簡直是你的品牌大使。成功的電商企業會密切關注著這一階段的指標並及時做出反應。