電商財務需要看哪些數據

A. 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！

B. 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）；

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3、用戶行為數據；

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4、商品數據；

5、客戶咨詢數據；

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6、售後服務數據；

7、推廣投放數據；

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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

C. 做電商要看哪些數據

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腔悄雀頁進行改進，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，以及監控廣運察告的投放指標。

7.風控類指標：分伍早析賣家評論，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。

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=動銷品種數簡雀店鋪經營總品種數*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滑亮購買率?

(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。在電商運營中，常見的網店運營指標有如下幾個點：

1.流量類指標獨立訪客數(uv),指訪問電商網站的不重復用戶數....

2.訂單產生效率指標總訂單數量,即訪客完成網上下單的訂單數之和.訪問到下單的轉化率,即電商網站下單的次數與攔讓早訪問該網站的次數之比.

3.總體銷售業績指標網站成交額(gmv),電商成交金額,即只要網民下單,生成訂單號,便可以計算在gmv裡面....

4.整體指標銷售毛利,是銷售收入與成本的差值.銷售毛利中只扣除了商品原始成本,不扣除沒有計入成本的期間費用(管理費用、財務費用、營業費用).

E. 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！