電商數據有哪些

A. 電子商務數據有哪些分類

按照交易對象分類，電子商務可以分為四種類型：
（1）企業與消費者之間的電子商務，即B2C（Business to Consumer）。（2）企業與企業之間的電子商務，即B2B（Business to Business）。
（3）消費者與消費者之間的電子商務，即C2C（Consumer to Consumer）。
（4）企業與政府，即B2G（Business to Government）方面的電子商務。這種商務活動覆蓋企業與政府組織間的各項事務。
2．按照支付發生情況分類
按照是否有支付情況發生，電子商務可以分為電子事務處理和電子貿易處理。前者的應用如網上報稅、網上辦公等，後者應用如網上購物、網上交費等。
3．按照商務活動內容分類
按照商務活動的內容分類，電子商務主要包括兩類商業活動：一是間接電子商務——有形貨物的電子訂貨，它仍然需要利用通過物流系統，將貨物運送到消費者手中。一般來說，電子商務的物流配送會通過第三方物流企業來完成，如郵政服務和商業快遞送貨等。二是直接電子商務——無形貨物和服務，如計算機軟體、數碼產品、娛樂內容的網上訂購、付款和交付。一般來說間接電子商務受到物流配送系統的約束，直接電子商務則無需顧慮地理界線，直接講行交易。
4．按照使用網路類型分類
根據使用網路類型的不同，電子商務目前主要有三種形式：第一種形式是EDI（lectronic Data Interchange，電子數據交換）商務；第二種形式是互聯網（Internet）商務；第三種形式是]ntranet（內聯網）商務和Extranet（外聯網）商務。

B. 電商網站數據分析的主要內容

電商網站數據分析的主要內容

網站在運營的過程中，數字化分析是非常有必要的，及時的掌握網站的動態並且根據網站的實際情況做出相應的分析，這個過程是就是電商數據分析的過程。那麼，網站數據分析主要都有哪些分析指標呢？一、流量來源分析監控各渠道轉化率，針對不同的渠道，做有效地營銷，UV 代表推廣力度，轉化率代表效果；轉化率的數據讓我們很清晰的了解什麼樣的渠道轉化效果好，那麼以此類推，同樣的營銷方式，用在同類的渠道上，效果差不到哪去，廣告就可以去開發同類的合作渠道，復製成功經驗。二、運營數據總銷售額、訂單數、客單價、訂單轉化率、退貨率由於用戶下單和付款不一定會在同一天完成，這些數據每周匯總，每周數據一定是穩定的。重點指導運營內部的工作，如促銷策略、定價策略、產品推廣。三、用戶分析會員的地區分布、年齡分布、重復購買率。重復購買率提現的是電商的競爭力，絕對是內功。這包括知名度、口碑、客服、包裝、發貨等每個細節。沒有好的重復購買率是沒有任何前途的，所以很多大賣家投首頁焦點廣告，上硬廣，就是獲取用戶第一次購買，從而獲得長期的重復購買。否則花錢砸廣告，就純屬燒錢行為。四、網站使用率PV/UV、在線時間、跳失率、深度訪問率。這是最基本的，每項提高都不容易，需要不斷改進每個頁面中，每一個發現問題的細節。就拿跳失率來說，高了肯定不是好事，但要知道問題出在哪裡。在做活動或者上硬廣的時候，跳失率會很高，意味著人群不精準，或者廣告訴求和實際內容差距很大，或者本身頁面有問題。所以，運營核心工作，一方面就是做外功，提高轉化率，獲得消費者的第一次購買行為；另外一方面就是做內功，提高重復購買率。

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C. 電商需要掌握的數據分析要素有哪些

1. 店鋪的點擊量數

這是最能分析一個店鋪運營結果的數據。一家銷量高、推廣效果好的店鋪，通常點擊率都非常高，這和最後店鋪的營業額有直接關系，如果點擊率不高，可以從這個數據中獲取，從而分析原因，進而可以作為改善運營、提高轉化率的一種方式。

2. 訪客分析

只有全面分析客戶，才能了解他的價值，進而進行有針對性的營銷。需要注意以下幾點：1。區域比例訪客比較分析產品類別中搜索度較高的三個詞，快速找出客戶所在位置，完美投遞。還可以分析主要客戶群，根據客戶群准確定位，做好客戶需求。

3. 直通車公式分析

賣家可以通過直通車更准確的分析網店的數據，然後進行合理的調整。數據可以從以下幾個方面進行分析：1 .轉化率點擊轉化率=總交易量/點擊量X100 %;2.投入產出比投入產出比=交易總額/成本;3.平均點擊成本平均點擊成本=成本/點擊量;商家可以很好的利用這些方面的數據分析來准確的分析直通車數據。當賣家利用直通車做好對網店的流量、訪客、各種數據的分析，就能讓自己的網店運營更精準，銷量也會穩步增長。

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D. 電商運營的基本數據指標有哪些

電商運營的基本數據指標四個指標，如下：
第一個指標：商品集中度，表示的銷售額或者銷售量之中，佔比80%(具體數字可以自行約定)的商品數量或者比例。一般來講，商品集中度越高越方便下單和追單，也就是補貨更加容易，但是同時也暴露優質商品較少，有潛在風險，尤其季節性快消品類目，一旦處於換季邊緣，集中度高的商品不給力，整個銷售業績將受到重挫，所以要聯系所處品類的行業參考值，合理觀察「商品集中度」;
第二個指標：商品動銷率，商品動銷率=動銷品種數店鋪經營總品種數*100%，動銷品種數：店鋪里有銷售的商品種類總數；
第三個指標：庫銷比，庫銷比=店鋪即時庫存或期末庫存周期內總銷售，其中庫存和銷售可以是數量亦可以是金額；
第四個指標：客戶重合度，現在很多電商公司都是實施全網鋪貨和多品牌的戰略(多品牌定位可以使市場覆蓋面更廣且抵禦風險能力更強)，為了使新品牌更快更有效的啟動和成長，通常的做法是在初期把成熟品牌的網站流量導入到新品牌，加速其生長，這時候一定要計算新品牌和老品牌之間的客戶重合度，以便達到一定的閾值可以使新品牌與老品牌解綁，讓其獨立行走。
過早地撤走流量可能致使新品牌發育遲緩甚至發育不良，過晚撤走流量可能致使多品牌同質化，品牌定位無區隔，不能有效產生增量市場。當然，追蹤成熟品牌與新品牌重合客戶的差異和特質只用「重合度」一個指標顯然是不夠的，我們可以這樣來比較兩個品牌，假設成熟品牌是A，新品牌是B：
(1) 兩個品牌的客戶重合比例是多少?
(2) 在 (1)的基礎上，計算重合客戶的重復購買率?
(3) 在 (1)的基礎上，計算重合客戶自從在B買過商品之後就再也沒有回到A購物過的客戶比例?
(4) 在 (1)(2)(3)的基礎上同時滿足，客戶的比例是多少?
這里必須著重強調一點：數據指標的統計務必保證100%的准確性。數據的准確性不僅決定了將來做數據分析丶挖掘和數學建模的深度與廣度，更體現了數據的權威性，尤其關鍵指標的統計倘若經常出現差池，會讓所有人對數據失去信任，對基於數據得出的結論也隨之信心瓦解了。

E. 電商數據分析要掌握哪些數據指標

【導讀】在電商行業當中，通常涉及到六大部門，且各個部門當中，業務框架以運營為導向。那麼，在電商數據分析中，我們需要掌握哪些數據指標呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

運營模塊

運營的主要職責是達成銷售目標，同時控制運營成本。所以在這一模塊我們主要關注三個數據指標：業績達標率、業績增長率、銷售利潤額。這三個指標非常好理解，主要是用來綜合評估運營水平。

商品模塊

這一模塊主要涉及兩個職能，商品企劃和商品運營。

商品企劃的主要職能是在一個銷售周期內，對商品的品類、價格帶、風格、銷售進度進行整體把控，避免使用單一產品沖業績。

商品運營的主要職能是負責商品的上架、入庫以及主推策劃，通常流程是：測款-養款-爆款-返單。當然，一個店鋪也不能打造過多的爆款，爆款的增多會損害品牌調性，到這一旦折扣下降就會引起消費者流失的局面。

市場模塊

市場模塊是僅次於運營的第二大模塊，同時又和運營的工作密不可分。主要包括市場推廣投放、會員維護、活動包裝等等。

其中，推廣是一個店鋪的重中之重，也是我們數據分析的主要對象，推廣包括包括付費和免費兩種渠道，付費渠道比如我們熟知的直通車、鑽展等等，免費推廣如微博、貼吧等等。定時的進行會員維護會促進會員沉澱，活躍的會員可以有效的節省推廣費用。

視覺設計模塊

這部分模塊中，我們主要分析的還是店鋪流量的漏斗轉化路徑。主要涉及的包括：頁面邏輯、標簽分類、主推商品。這部內容對應的就是我們常說的流量分析，分析客戶的訪問路徑，並結合漏斗模型，看看那部分的轉化對最終的轉化率影響最大並進行優化。

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F. 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》

G. 電商運營數據六大指標是什麼

構建電商數據分析的基本指標體系，主要分為8個類指標。

1.總體運營指標：從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控，起碼對運營的電商平台有個大致了解，到底運營的怎麼樣，是虧是賺。

2.網站流量指標：即對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。

3.銷售轉化指標：分析從下單到支付整個過程的數據，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數據展開分析。

4.客戶價值指標：這里主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。

5.商品類指標：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高，而進行捆綁銷售，有點像啤酒喝尿布的故事。

6.市場營銷活動指標，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放指標。

7.風控類指標：分析賣家評論，以及投訴情況，發現問題，改正問題。

8.市場競爭指標：主要分析市場份額以及網站排名，進一步進行調整。

H. 、跨境電商平台一般數據採集的數據類別主要有哪些

主要有四種。
第一是競爭店鋪數據分析，第二是競品價格分析，第三是競爭對手數據分析，第四是商品品類數據分析等。