電商公司如何統計銷量數據分析

❶ 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析

眾所周知，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。

一、時間維度

從時間維度上來看，除了顯示分析周期的數據，最常用的分析方式是同比和環比，時間區間可以是年、季和月，甚至是周，不碧銷罩過周相對用的少。

二、商品類別、價格維度

本次分析我主要是從商品類別、價格等多角度來進行商品數據分析，先是商品總的數據預覽，如圖（圖表在BDP個人版上製作的）：

這是選取8月23日的數據，可以看出，整個平台的上架的商品量還有4372萬，量還比較悔鬧多；商品好評率為93%，是整個平台的平均值，那應該還算不錯啦！本月的月銷量還有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%應該問題不大，相當於這個超額完成銷量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超額完成也是正常，比如游泳三件套、風扇等等。還是這個月做了什麼活動，讓這個月的銷量比預定的目標稍微好一些......數據真實的反應是這樣，至於原因還是需要自己去找哈。

自己平台上的上架商品的數量、價格分布情況，作為運營者應該很了解的斗拿，均價當然也要了解，均價可能直接影響到網站客單價，網站的價格定位甚至是主要人群定位都會很清晰。比如，某個網站均價5000，那可能可以屬於輕奢侈品網站了，可能主要人群是年收入過10萬的女白領等等，這個依不同網站而定。

以上只是簡單分析商品的某些數據，商品還能進行關聯性、TOP10、采購情況等分析，大家依據自己的網站實際情況進行分析。當然，電商平台除了商品分析，還有訂單數據、用戶行為等分析，有空再一起探討！

❷ 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。

❸ 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。

(3)電商公司如何統計銷量數據分析擴展閱讀：

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

❹ 電商數據分析的基本流程

電商數據分析的基本流程如下：

1.明確分析目標：首先需要明確分析的目標，例如提高銷售額、改善用戶體驗等。

2.數據採集：收集與目標相關的數據，這些數據包括網站流量、訂單數據、用戶凱鍵罩行為數據等等。

3.數據清洗：對採集到的數據進行清洗、篩選，保證數據的准確性和完整性。

4.數據處理：對數據進行處理和分析，例如數據統計、數據建模、數據挖掘等等。

5.數據可視化：盯鬧通過圖表、報表等形式，將處理後的數據呈現出來，更好地理解和分析數據。

6.數據解讀：對分析結果進行解讀和總結，發現數據背後的規律和趨勢。

7.制定行動計劃：根據分析結果，制定相應的行動計劃，例如優化網站、改善用戶體驗、優化產品等等。

8.實施和監控：實施行動計劃，並定期監控分析結果，不斷進行優化和調整，以達到分析目標。

以上是電商數據分析的基本流程，其中需要注意亮鋒的是，在整個流程中需要保證數據的准確性和可靠性，並結合業務實際情況，靈活調整分析方法和策略。

❺ 電商公司如何進行數據分析

一般而言，電子商務網站數據分析包括了流量來源的分析及流量效率的分析，還有網站內部數據流的分析，用戶特徵分析這四個部分。

首先，電商網站若是想接到單子，肯定要保證流量。可是獲取流量是需要成本的，怎麼樣才能降低流量成本屬於電商網站運營最重要的一個部分，其中流量來源分空蘆析屬於重點，如在對電商網站進行數據分析的時候，要先明白用戶都是從哪裡點擊過來的，哪些網站可謂我們帶來更多的訂單，哪些流量來源是真實的，哪些屬於虛假的等等。弄清楚這些之後，才能穩定老客戶，發展新客戶，將網站推廣得更好。_塘月色論壇

其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在進行電商網站數據分析的時候流量效率指的是流量達到了網站是否屬於真實的流量。那麼，在具體分析的時候，要看下它的到達率，PV/IP比還有就是訂單轉化率等等。其中訂單轉化率是最重要的一方面，若沒有訂單轉換了一切都沒意義。

最後，怎樣則渣進行孫虧悄電商網站數據分析也離不開站內數據流量分析這個方面。這里所說的站內數據流的分析，主要是用於分析購物流程順暢程度及網站產品分布合理與否等等，然後再根據這些來分析頁面流量排名及場景轉化率分析，站內搜索分析及客戶為何離開頁面分析等問題的分析等等，查看問題所在，然後想辦法解決，才能讓網站產品得到更好的推廣。

❻ 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。

❼ 電商運營如何做數據分析

電商一般有這些數據指標，差不多就夠了，可以參考下：

1、網站整體運營情況；

2、銷售數據（訂單數據）；

訂單模板分享：

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_

3、用戶行為數據；

用戶模板分享：

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4、商品數據；

5、客戶咨詢數據；

咨詢模板分享：

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6、售後服務數據；

7、推廣投放數據；

投放模板分享：

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_

8、營銷活動數據；

9、財務數據：盈利、成本等

--> 基本指標篇 <--

1、銷售數據

商品方面：

1、總銷售額，總銷量

2、熱銷商品top N，熱銷品類top N （這些是件數，也就是銷量）

3、商品銷售額貢獻top N，品類銷售額貢獻 top N （這些是金額，有些大件商品）

還可以看的更細一點，每件商品的利潤不一樣，可以算出來：

4、利潤額貢獻top N，品類利潤額貢獻 top N。

——以上有助於你劃分哪些商品來引流，哪些商品來促銷。

5、瀏覽量商品最高 top N，瀏覽量品類最高 top N。

——看看有啥商品瀏覽量高卻賣不出去的，要調查原因是價格不好還是什麼？

客戶方面

總訪客、新訪客、新注冊用戶、客單價

用戶地域分布、用戶設備來源分布（瀏覽器或設備）、用戶渠道來源分布（訪問網站、網路推廣、券媽媽之類的……）

活動期間訪問趨勢（一般是個線圖 橫軸是時間 縱軸是訪問量 多線圖還可以加一根銷售額）

2、運營數據

客戶行為數據

1、每日uv、pv等等……

2、熱區圖（把用戶的行為做一個簡單的可視化呈現，看看哪裡點的最多，活動頁面下面幾屏有沒有熱度，如果下面有想要主推的利潤高的產品，要及時往上挪）

3、轉化漏斗（從訪問、注冊、加購、下單、付款做一個漏斗，看到底哪個環節流失客戶最多，有bug修bug，有流程不順要改善）

推廣數據

1、推廣總費用，總收入，ROI

2、各渠道費用，點擊量，收入，ROI（可以用分組條圖或柱線圖來展示各渠道的費用與收入，投入高的渠道效果不一定好，通過對比可以篩選性價比最高的推廣渠道）

--> 工具篇 <--

說完基本指標，說說工具好啦。我看到題主問除了excel還有啥，當然不能靠excel。

原始數據辣眼睛～

做表比較慢，而且相對不太智能，數據多的時候，絕對不能手抖～

傳遞起來太慢了，動不動好幾十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要費好幾個小時的時間。

在效率為王的時代，我們不是為了在活動過程中就強化好的地方、修正不好的地方嗎？

等ppt做好了黃花菜都涼了。

看看要是數據直接成這樣了會不會很好看？

就是有這樣的神器～滑鼠拖一拖、拽一拽，左邊的excel就變成右邊的可視化圖表了！

然後看（領）表（導）的人就不用暗自運氣了，

只要看看顏色，比比大小、長短、高低，哪裡需要整、哪裡需要改，哪裡需要贊，一目瞭然！

分析工具就是 運營|整合分散的運營數據，實時分析、精準洞察

追蹤客戶行為的工具可以用： GrowingIO 官網－矽谷新一代無埋點用戶行為數據分析產品

線上表單工具： 夥伴辦公 - 領先的移動辦公與數據管理平台

項目協作工具： Team Collaboration Solutions

❽ 如何做電商數據分析

目前我也從事數據分析，主要用到的是數據透視表；主要是提供一些報表供領導參考。其實我感覺應該用到了5W2H分析法，領導還跟我說過SWTO矩陣分析法，讓我下去仔細研究。

據說數據分析要有以下的一些步驟：明確分析思路，數據收集，收集存儲，數據整理，數據分析，數據呈現，報告撰寫等。

電商的數據分析，我個人以為，應該至少有銷量分析，包括銷量，銷售額，客戶人數，地區分布，top30等，我們公司還有頁碼分析；倉庫分析，包括庫存清倉表，庫存預警表，銷售渠道分析；購買意向性分析，季節性，促銷活動等對銷售的影響等。具體問題具體分析，我知道的另一家電商分析卻採用的是數學模型分析預測的。電商數據分析，往往可以通過這樣幾個步驟：

1.建立完整的數據追蹤體系

2.對獲取到的數據報表進行分析，找出其中問題

3.針對從數據中找到的問題提出解決方案，評估解決方案的實現成本，並著手改進

一、首先建立數據追蹤體系。

電商網站中比不可少的是網站的點擊流數據，這個數據通常可以通過安裝數據追蹤工具來實現：如GoogleAnalytics，CNZZ等。需要注意的是，電商網站中往往會涉及到網站銷售，因此需要對網站數據統計工具進行配置，獲得銷售訂單數據。

除此之外，除了點擊流數據還需要其他數據，比如不同的銷售渠道會涉及到不同的數據：

1.搜索引擎優化，搜索引擎站長工具後台數據，其他SEO數據

2.搜索引擎營銷（競價）競價後台數據

3.社交媒體：社交媒體後台數據

4.展示類廣告投放廣告搭晌畝投放平台數據等

從這些後台中拉出報表，看趨勢，按照不同的維度細分，找謹改出問題

三、提出解決方案

根據數據中發現的問題，結合業務需要，給出解決的方法。重要的是需要評估好工作量和成本，不可以做盲目的改動。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。謝謝採納也是學徒級別，學習中！經濟基知森礎環境（網路可達性、物流可達性、支付可得性）；

市場活躍狀況及供需關系（網路活躍度指數、網路消費價格指數、網路經營價格指數、網路融資環境指數）；

經濟規模走勢（網路消費指數、網路投資指數、網路貿易指數）；

經濟總量（電子商務經濟增加值、電子商務就業量）

洛陽儒墨科技公司——產業電商經濟數據監測、預測與政策模擬平台

❾ 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。

❿ 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。