電商後台數據統計包括什麼

❶ 電子商務運營數據一般分析哪些

一、瀏覽、創建訂單，支付訂單轉化；
二、商品瀏覽，加入購物車，提交購物車，創建訂單，支付等五步轉化趨勢；
三、商品兩個時間區間的銷量、金額、客單價對比分析；
四、網站首頁、頻道頁對商品瀏覽、創建訂單，支付訂單轉化；
五、網站首頁、頻道頁對商品瀏覽，加入購物車，提交購物車，創建訂單，支付等五步轉化趨勢；
六、網站頁面廣告位對商品瀏覽、創建訂單，支付訂單轉化；
七、自定義商品組功能，重點對商品活動、商品類目進行統計分析。

❷ 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析

我們在做電商運營中，常常會在網站設計上花費更多的精力，其目的是為了吸引更多的人駐足瀏覽，但有時候效果卻事與願違，造成這種結果的原因很多，如用戶人群定位不準確，網頁設計不合理，網站廣告投放不合理等等，本期我們將對網頁效果做個簡單的闡述。

三個指標：

首先要了解影響頁面效果分析常見的三個數據指標：網頁項目分析（二跳率）、商品陳列分析、場景分析。二跳決定頁面質量，商品陳列決定拜訪內容，場景分析發現流失原因。

如何優化頁面效果：

一、網頁項目分析優化：

通過「網頁項目分析」了解重點頁面的頁面質量.二跳率

綜上所述，影響頁面效果的因素很多，本期內容所闡述的三個指標是最基礎的，但也是最關鍵的，就好比是大樓的地基，地基決定樓層高度，基礎性的數據不做好，其它做更多也是枉然！

❸ 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》

❹ 電商數據分析需要統計哪些指標

最重要的就是這幾個了：

1 、商品數據分析：電商平台定期都要對商品銷售進行分析，比如針對各個不同商品的銷量、庫存分析、商品評論等。做商品數據分析，可以從時間維度或者從不同商品的類別、價格等多個維度來做分析，這里可以做的數據圖表類型很多，比如從時間維度、商品類別、價格維度等；

以上電商相關的可視化圖表的製作工具為BDP個人版，可以將各個平台數據統一整合到BDP，然後做好一次分析圖表，後期就不需要重復分析啦！

❺ 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。

❻ 電商數據分析是什麼

電商數據分析包括了大行業大平台的數據狀況，也可以是小到店鋪、單品、sku的某個某個維度詳細數據分析。

除了常規的商品型號、商品價格、促銷信息、店鋪名稱等，還可以自定義其他維度、可以說說是做到了全方位展現渠道違規行為，滿足多樣化的巡檢場景需求。

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。

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。

❼ 電商平台應該分析哪些數據

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。

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以上是小編為大家分享的關於電商平台應該分析哪些數據?的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❽ 如何做電商數據分析

1. 網站數據

IP丶PV丶平均瀏覽頁數丶在線時間丶訪問深度比率丶訪問時間比率。這是最基本的，每項數據提高都不容易，這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節，需要不斷去完善購物體驗。

2. 運營數據

總訂單丶有效訂單丶訂單有效率丶總銷售額丶客單價丶毛利潤丶毛利率丶下單轉化率丶付款轉化率丶退貨;每日數據匯總，每周的數據一定是穩定的，主要比對於上上周的數據，重點分析內部的工作，如產品引導丶定價策略丶促銷策略丶包郵策略等。

有關於這方面的需要可以直接聯系任拓數據科技（上海）有限公司，該公司通過海量電商大數據分析，提供行業深度觀察，產出行業趨勢報告，累積行業洞察能量，在多種商業場景中為客戶提供數據的價值，，幫助客戶公司持續創新和成功。

❾ 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析

電子商務平台需要分析的數據及分析規則如下：

一、網站運營指標：

網站運營指標主要用於衡量網站的整體運營情況。在這里，EC數據分析聯盟暫時將網站運營指標分為網站流量指標、商品類別指標和供應鏈指標。網站流量指標主要用於考慮網站優化、網站可用性、網站流量質量和客戶購買行為。

商品類別指標主要用於衡量網站商品的正常運營水平，與銷售指標和供應鏈指標密切相關。這里的供應鏈指標主要是指電子商務網站的商品庫存和商品配送，而不考慮商品的生產和原材料的庫存和運輸。

二、商業環境指標：

這里，電子商務網站經營環境指標分為外部競爭環境指標和內部購物環境指標。外部競爭環境指標主要包括市場佔有率、市場拓展率、網站排名等，這些指標通常使用第三方研究公司的報告數據。與獨立的B2C網站相比，淘寶在這方面的數據要准確得多。

網站內部購物環境指標包括功能指標和運營指標（這部分與之前的流量指標一致）。常見的功能指標包括商品種類的多樣性、支付配送方式、網站正常運行、連接速度等。

三、銷售業績指標：

銷售業績指標與公司的財務收入直接掛鉤，在所有數據分析指標體系中起著主導作用。其他數據指標可根據該指標進行細分。

網站銷售績效指標主要關注網站訂單的轉化率，而訂單銷售指標主要關注具體毛利率、訂單效率、重復采購率、退貨率和匯率。當然，還有很多指標，如總銷售額、品牌類別銷售額、總訂單、有效訂單等，這里沒有列出。

四、營銷活動指標：

營銷活動的成功通常從活動效果（收入和影響）、活動成本和活動凝聚力（通常通過用戶注意力、活動用戶數量和客戶單價來衡量）等方面來考慮。在這里，營銷活動指標分為日常市場運營活動指標、廣告宣傳指標和對外合作指標。

其中，市場經營活動指標和廣告投放指標主要考慮新增客源數量、訂單數量、訂單轉化率、每次訪問成本、每次轉化收益和投資回報。而對外合作的指標則由具體的合作夥伴來確定。例如，電子商務網站與返利網合作時，首先考慮的是合作的回報。

5、客戶價值指數：

顧客價值通常由三部分組成：歷史價值（過去消費）、潛在價值（主要從用戶行為考慮，以RFM模型為主要衡量依據）、附加價值（主要從用戶忠誠度、口碑推廣等方面考慮）。這里，客戶價值指標分為總體客戶指標和新老客戶價值指標。

這些指標主要從客戶貢獻和購置成本兩個方面來衡量。例如，我們使用訪客數量、訪客成本和從訪客到訂單的轉換率來衡量總體客戶價值指數。除了上述考慮之外，老客戶價值的衡量更多的是基於RFM模型。

(9)電商後台數據統計包括什麼擴展閱讀：

電子商務中使用分析數據的優點：

數據分析體系建立之後，其數據指標並不是一成不變的，需要根據業務需求的變化實時的調整，調整時需要注意的是統計周期變動以及關鍵指標的變動。

一般來說，單個數據索引的分析並不能解決這個問題，而且每個索引都是相互關聯的。將所有索引編織成一個網路，並根據具體需要找到每個數據索引節點。當用戶在電子商務網站上有購買行為時，他們會從潛在客戶轉變為網站的價值客戶。

電子商務網站一般將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息存儲在自己的資料庫中，因此，這些客戶可以根據網站的運營數據來分析自己的交易行為，估計每個客戶的價值以及為每個客戶拓展營銷的可能性。

參考資源來源：

網路-電子商務數據分析

❿ 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。