如何用報表數據做電商

A. 電商運營如何做數據分析

一. 電商數據分析架構
首先需要承認的是，數據分析架構模型的前置是需要對業務的日常工作場景及需求有充足的理解，並能提出具有建議的數據分析方法，以釋放業務人員在數據分析環節的時效。

二. 線上店鋪管理分析
對於一家店鋪的用戶而言，一個完整的購買流程：看到廣告-進入店鋪-瀏覽商品-咨詢購買-下單支付。對於店鋪運營人員應該如何對各個環節的用戶進行流量分析和管理呢？針對此，下面將分別從流量分析、銷售分析、商品分析、活動分析四方面進行詳細解析。
三. 線下門店管理分析
對於電商企業而言，過去是以線上店鋪為主，隨著業務的擴張，現在這些企業通過不斷拓展線下門店，彌補線上用戶體驗的缺失，融合線上線下，從而擴大用戶規模。為此，永洪咨詢專家設計出線下門店管理分析體系，通過線下門店拓展分析、店鋪選址分析，幫助電商企業選擇最合適的店鋪以及對店鋪實現高效管理。

B. 如何用去年的報表數據做今年的電商運營規劃

只能是數據參考～
參考某一行業近年的行業發展規律，再針對性的做今年的計劃～

C. 淘寶電商的財務報表怎麼做

如何做好工作報表 兵法雲：兵馬未動，糧草先行。強調了准備工作的在一場戰役中的重要性。那麼同樣的道理，一個成功的商業活動，經過精心的計劃准備，通過控制整個活動各個環節，才能在運作過程中，減少失誤，降低運營風險，確保工作順利的實施。 第一部分 存在的問題 雖然計劃很重要，但真正做到位的企業沒有幾個。目前大多數企業對工作的監督和計劃管理，都採用報表這種形式，然而效果往往不如人意，主要有以下兩種情況： 一、公司對報表不夠重視 目前一些公司雖然制定了一些計劃的工具—報表（日報表、周報表、月報表、年報表、競爭分析報表、進銷存報表等），但管理上受到諸多因素的影響，報表不能夠及時、科學地處理，比如沒有專業的人員、足夠的時間、合理的分析方法、專業的管理流程等；加上領導不夠重視，造成為了填報表而編制報表，使得報表的存在流於形式。 結果是填寫報表的人員填寫的內容日趨減少、填寫的數據憑空捏造等情況發生。公司對市場經營活動控制力減弱，對銷售人員的日常工作缺乏科學管理，交上來報表沒有實際參考價值，導致對市場監控和管理失靈，公司銷售狀況不理想，業績滑坡的現象。 二、業務人員報表填寫不夠認真 銷售一線的人員由於沒有意識到其重要性，不能夠認真對待和填寫。久而久之，造成人員工作懈怠的現象，大致有兩種情況： 1、 在日常的工作上，心不在焉地度日，浪費過多的有效時間，造成向客戶拜訪的次數逐漸減少，工作缺乏效率 2、 常拜訪自己喜歡的客戶，每次去的逗留時間越來越長，聊的話題從古至今，就是沒有商品的話題，業績因此越來越低 第二部分 做好工作報表 既然報表那麼重要，但又得不到科學的利用，那麼如何有效管理，提高市場決策的參考性？我們總結了以下幾點（以周報表為例）： 一、 周報表的本質 周報表通過計劃、執行、控制、總結四個階段，實現工作的持續性和連續性發展。就是我們常說的PDCA循環。 1. 計劃功能 根據月工作計劃，分解本周的工作。指導本周每天的工作。 2. 信息匯總功能 對上周市場問題的匯報，及對問題執行的跟蹤、反饋。 二、周報表填寫的目的 市場信息主要來源於一線的銷售人員，公司通過分析這些信息，合理、及時地採取應對的措施。同時合理分配公司資源，完成對市場的掌控和對一線人員的支持。 1. 提高工作效益。 2. 提高拜訪成功率。 3. 輕松地完成工作。 4. 按不同類型終端不同的拜訪頻率。 5. 做出拜訪安排，避免遺漏。 6. 應付突發事件 三、周報表的重要性 1. 發現新的機會 利用業務代表周報告上記錄的有關信息，從中能發現市場存在的潛在問題和機會。從而幫助公司和銷售人員，劃分細分市場、開發市場。 2. 幫助公司了解情況 （1） 在市場第一線的業務代表對市場信息的了解最快、最直接。
（2） 實現公司業務目標。了解市場信息、競爭對手狀況、公司目前戰略、戰術及推廣手段的和理性的准確性。 （3） 公司制定相應的方法和措施，合理分配資源，幫助業務代表提升銷量。 3. 目標的實現 通過分析與討論業務代表周報告中反映的機會和問題，幫助我們實現公司和個人的目標、考核工作的合理性及制定下周新的工作目標。 四、填寫周報表的要求 1. 及時 結束一天的拜訪回到公司後，必須馬上填寫日報表，據此填寫周報表。 2. 准確 報表上的數據和信息應能夠真實地反映實際情況，不能為完成任務而虛構。有關的信息應盡可能的詳細，如競爭對手的活動、目的等。 3. 建議 很重要的一點就是要提出你對這些問題的建議和想法。有利於公司參考、比較。因為一線人員就在市場，對市場的信息能准確的把握和判斷，提出的建議更有針對性。同時，能鍛煉一線人員管理的專業技能。 4. 計劃 根據上周狀況，計劃下周拜訪重點和應對方案。突出下周工作的針對性，提高拜訪成功率。同時，利於公司市場開發和管理的總體規劃，充分發揮集體的資源優勢。 五、周報表格式(略） 第三部分 報表管理 報表填寫很簡單，關鍵是如何從各種報表中，歸納、分析、總結出所需的市場信息，並指導日常工作的正常開展，這才是報表存在和管理的關鍵。 以下是報表管理的原則： 1、 報表要以可處理為編制基礎 報表有很多，但報表的選擇要以我們目前狀況和處理能力為編制原則。做到對每種報表可處理。對處理不了的報表砍去不要。做到「寧缺毋濫」。 2、 建立報表管理流程 將報表處理建立流程化，提高報表處理的效率。 3、 建立專門部門對報表實施管理 有條件的，建立專門處理報表的部門和個人，作到專人專管。 4、 建立信息資料庫 將一線人員反饋的信息建立相關的信息資料庫，綜合利用報表，提高利用率。 5、 報表管理制度化 將報表填寫加入日常考核內容中，有條件的將報表的填寫質量和貢獻率也做為考核內容。最大限度地 提高業務人員對報表的重視程度。 6、 最後一條：反饋及時 含兩層意思，報表處理快和回饋及時： （1）對反饋到管理部門的報表，有關人員盡快答復，有利於指導業務人員下步工作安排和及時處理緊急事件； （2）及時處理報表反映的市場數據，通過調研、論證，編制可供公司管理層參考的報告，利於公司決策，提高公司對市場的應變能力。 通過報表的管理，充分調動公司的各種資源，更好的服務於市場，也是一個企業管理的重要內容之一。提高報表編制的科學性，充分發揮報表的作用，將直接影響到企業的經營狀況。

D. 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。

E. 雙11電商大戰，如何做好網站數據分析

2018雙十一，天貓2000多億；京東1500多億，巨大的成交額驚呆了一眾大小商家。發展到第十年的雙十一已不單單是中國的購物狂歡節，而是全球性的銷售購物狂歡節。今年雙十一，不僅涌進了大量外國品牌，不少外國人們更是直接參與了這場全球性的購物運動中，開啟了買買買模式。數據顯示俄羅斯人消費額達到3295萬美元，緊隨此後的有烏克蘭、以色列、美國等。

藉助雙十一，商家不僅網羅大量國內剁手族，更是新增了大量外海剁手族，大大擴大品牌知名度，增加銷售額。但是面對越來越復雜的網售數據，如何高效利用數據信息增加以後的銷售額？

這就不得不藉助直觀高效智能數據可視化分析工具——OurwayBI V2.0。

舉個例子，某網店的訂單分析報表是這樣做的：

OurwayBI V2.0網站訪問行為分析

數據分析是個復雜的、耗費腦力時間的，需要數據人員投入大量精力，講究時效性的一份工具。在當下這種數據爆發、轉化異常高速的時代，唯有藉助高效直觀的智能數據可視化分析工具才能及時完整地掌握數據信息，及時完成數據轉化。

隨著世界互聯網大會、進博會的完美推進，中國更多地參與全球經濟，更多的外資企業進入中國，參與競爭。無論是線上線下銷售、實體經濟生產銷售等，無一不受來自全球的經濟考驗，一再被擱置的大數據分析已迫在眉睫。

直觀高效智能數據可視化工具（OurwayBI），能幫助企業直觀分析展示數據，在最短時間內最快獲取數據信息，找出最優數據轉化的工具。

F. 電商怎麼做數據分析

1、列表法
將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。
2、作圖法
作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動製表和用程序自動生成，其中用程序製表是通過相應的軟體，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟體進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。

G. 如何做好電商數據分析

1.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。

首先，你需要創造出用戶對你品牌的認知，將他們帶領到你的店鋪門口。比如通過億信ABI，能看到網站訪問者的人口信息，比如年齡和性別。也有關於地理位置、興趣、表現的數據。這些見解能幫助你做出用戶畫像。

2.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。

3.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。

4.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。

5.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。

6.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。

7.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。

這里還有一個數據很重要，即平均訂單價值，是指顧客進行一次購買(一個或多個商品)的平均值。提高平均訂單價值就會增加銷售額，這是毋庸置疑的。平均訂單價值還通常是代表收入增長速度最直接的指標之一，甚至比轉化率優化更重要，我們在產品頁面、購物車頁面和結帳後頁面中添加少量的相關內容就可能會產生重大影響。

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。

同樣，這里主要注意一個數據，即客單價。“客單價”的提升主要靠商品單價和關聯銷售：首先在同樣的流量下，盡可能把流量引導至“單價高”且“轉化率高”的商品，並降低“單價低”且“轉化率低”商品的流量，這樣可以直接提高銷售額和客單價;其次，優化寶貝介紹、營銷活動、滿贈規則、客服話術等，盡可能從顧客的需求出發吸引顧客買更多的寶貝，買得越多客單價越高。

(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。

該指標幾乎反映了所有電商運營環節的效果——像市場營銷、流量積累、商品優化、產品迭代等。只要我們的銷售額實現逐月增加，就基本可以確定我們的策略是正確的。

需要注意的是，跟蹤總銷售額的過程中存在潛在陷阱，我們要確保銷售額可持續地長期增加才是最重要的。如果只關注短期效果，可能會錯誤地認為策略正確，反而不利於整體業務。但通常情況下，當我們將總銷售額(總收入)作為核心指標時，基本不會出錯。

H. 電商運營如何做數據分析

什麼是數據：所謂數據（data），是描述客觀事物的各種符號，數據包括數字、聲音、顏色、文字、圖像等。

對於電商來說，數據很多時候就是數字，比如：流量、轉化率、訪問深度、寶貝好評數、客服銷售佔比等等。

獲取這些數據也很容易，基本上我用到的軟體也就這幾個：生意參謀、生e經、赤兔。

對電商來說，數據統計包括：月度銷售統計表、客服銷售統計表、單品流量分布表等等。

我們可以根據自身的需要，在後台採集各種數據，做出各種樣式的統計表。對我來說，數據統計，有EXCEL就夠了，電商沒有那麼深奧，EXCEL幾乎能幫我們搞定所有數據統計的工作。

I. 如何做電商

其實想要做好電子商務並不難，難的是怎麼把它經營好，所以正確做好電子商務，就要選擇適合企業發展的模式、其實也可選擇採取一些微電商的模式，或者電商APP等，具體內容如下：

1、選擇適合企業發展的模式

比如有淘寶、天貓、京東等平台。這是最早期的電商模式，商家入駐平台，就可以在網上賣東西。但是並不鼓勵新加入的企業把精力花費在這些平台，因為在自己會發現，開店之後，完全沒有人咨詢、下單。

因為平台的紅利期已經過去，各大細分領域都已經有巨頭出現，通過銷量、成本等把控了90%以上的流量，新企業想要獲取排名、曝光，只能花錢做推廣，這樣成本又非常高。

2、微電商

除了淘寶，微電商的模式就是通過網頁的形式，在微信裡面展示。當初的微商，主要交易平台就是微電商。這種微電商平台，價格便宜的功能雞肋，功能豐富的價格高。目前最主要的問題就是需要自己找流量，因為大多千篇一律，所以獲取用戶比較難，入口較深。

3、電商App

電商商城類的App，功能最為豐富，所的有用戶自己自由把控運營，可以實現的商業模式豐富多樣，比如內容電商、分銷電商、社群電商、導購商城、外賣商城、同城生活圈等等。

過去App開發成本高，所以電商商城主要是大型企業的玩家，比如小紅書、每日優鮮、肯德基等等。但是，隨著開發技術的發展，利用應用公園類的App製作平台，自己就能快速製作一個的電商類的App。

4、多向同行學習

許多店鋪經營得非常好，多去挖掘他們能夠給自己什麼啟示，參考他們做得好的。別一上來就認為自己已經做得很好了，其實差得比較遠。所以多多去看看同行的產品，比如他們的銷售價格、店鋪風格等。

注意事項：

1、不必過於苛責平台的規則等浮雲，平台的目標是在消費者滿意和平台賺錢之間找平衡點。

2、在做電子商務的過程中，要承認自己的短板是什麼，正視自己的短板，並且清楚克服短板的必要艱辛，別老是抱著自己的短板哭。

J. 電商怎麼做數據分析

電商數據分析的常用方法有：邏輯樹分析法；PEST分析法；多維度拆解法；對比分析法；假設檢驗分析法。

1、邏輯樹分析：邏輯樹分析法的目的是把復雜的問題變簡單，即把一個問題當成樹干，然後找出所有充當樹枝的子問題，並以此類推，逐步找到一個個具體而直接的子問題，從而找到解決復雜問題的方法。

2、PEST分析法：用於做行業分析，是通過政治Politics，經濟Economy，社會Society和技術Technology四個因素來分析宏觀環境的方法，其應用領域有公司戰略規劃，市場經營規劃，產品發展規劃，撰寫研究報告等。

3、多維度拆解法：目的是從多個維度思考問題，即從多個角度出發，把一個復雜問題拆解成多個簡單的子問題去解決，其把問題整體拆解成多個部分，通過對比可以看出不同整體之間部分的差異。

4、對比分析法：通過對比找差異，從而追蹤業務是否存在問題的方法。使用對比分析法，要搞清楚兩個問題，一是和誰比，二是如何比。

5、假設檢驗分析法：歸因分析，即分析問題發生的原因，其底層邏輯是邏輯推理，分為3個步驟，分別是：提出假設，收集證據，得出結論。