電商店鋪關鍵數據看哪些

1. 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析

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；

以上可視化圖表均來自BDP個人版、

2. 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，早正歲甚至是周，不過周相對用的少。

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月份超額完成也是清漏正常，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，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陸睜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！

3. 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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4. 電商數據分析要掌握哪些數據指標

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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5. 做電商要留意哪些數據

1、用戶獲取成本

如果你經營著一個電商企業，但是卻不知道每天有多少用戶登陸你的網站，登陸用戶和完成購買用戶之間的比例是多少，以及吸引用戶的成本是多少，那麼你在這個行業不會存活太長時間。搜索引擎優化是獲取用戶的一個好方法，但是僅僅做好搜索引擎優化還不夠。有時為了吸引更多用戶，你必須在金錢上有所付出，而且你必須清楚的知道哪種方法最能吸引用戶。即使在你不得不拒絕用戶的時候，你也清楚地知道拒絕用戶的成本。我們在TuneBash就是這樣收集並分析用戶數據的，在電商領域有這樣一句話：“如果你不能分析數據，你就不能控制流量。”

2、未完成付款的訂單

通過努力工作，你將用戶吸引到了你的網站上。你開始更辛苦的工作，為用戶提供他們想要購買的產品。用戶們點下了“現在購買”的按鈕，然後被重新定向到付款頁面。然後用戶突然放棄了購買，到底發生了什麼?通過分析未完成付款的訂單，能讓你了解到用戶為何最終放棄購買。未完成付款或是用戶放棄購買的訂單，是你應該進行追蹤和分析的數據。

3、訪客價值

平均每個訪客為你帶來多少營收?如果你知道這個確切的數字，你就能將吸引網頁流量的成本設定在一個合理的水平上。並且，你能夠通過增加購買轉化率和消費者價值來提供這個數字。

4、 終身價值

在一段時間內，每個消費者的終身價值以及他們的流量源是一個重要的數據。你能夠很輕松地為一個產品設計出推廣計劃，並將它賣給一個消費者。但是當消費者數量眾多的時候，你又將如何設計出一個優秀的市場營銷計劃呢?而且你還要同時顧及到新增消費者和舊有消費者，讓他們對現在和未來有可能出現的產品產生興趣。

5、流量

很顯然你希望那些正在尋找你的網站的消費者能夠來到你的網站購物，為你的網站增加流量。但那些並不是在可以尋找你的用戶，同樣不可以忽視。他們也許正在網上尋找某一種商品，而你恰好正在銷售這種商品，這時你要做的就是將這部分用戶吸引過來。用戶流量是最能為你帶來收入的因素。

6、 投資回報率

很多在線企業開始在網上投放廣告，但是他們卻並不關注投放廣告的投資回報率。通過分析在線廣告的投資回報率，你可以知道哪些渠道的廣告效果最好，哪些渠道效果不盡如人意，應該不再使用。另外，你還可以對多支廣告的效果進行分析，以便在最好的渠道上投放效果最好的廣告。

7、購買渠道

除了大家都在分析的CPA(每次購買成本)之外，還要分析用戶的購買渠道。了解用戶在哪裡找到了我們，並進入購買程序。這一點十分重要。如果不能夠很好的對此數據進行分析，你就無法對用戶的購買轉換行為進行優化和提高。

8、移動設備訪問比率

如果現在你還沒有針對移動設備進行優化的網頁，那你就有大麻煩了。很多公司每個月都會針對移動網頁使用情況製作報告，我們驚訝地發現，在所有訪問我們的網站用戶中，接近20%來自智能手機和平板電腦等移動設備。因此你應該分析一下有多少用戶在使用移動設備瀏覽你的網頁，為所有移動設備創造一個優秀的瀏覽和購物體驗。

6. 網店運營，需要分析哪些數據

網店運營需要分析的數據有：銷量、客單價、訪客、訪客來源、跳失率、停留時間、入口的搜索關鍵詞、廣告投入產出比、淘客轉化率、競爭對手銷量變化、主要關鍵詞的搜索排名等。

7. 淘寶數據分析要看哪些數據

1、行業數據

即對你產品所在的整個大環境進行分析。分析包括市場容易多大、利潤多少、以你的實力能掙取到多少流量。也就是判斷一個產品能不能在淘寶賣。

2、同行數據

在當下電商運營中，同行的信息應該是最有價值的。這也是很多運營必須要做的事——其實在監控和分析同行的店鋪。通過對同行店鋪的分析，可以找到店鋪的優勢和不足，很多東西也可以參考同行。

3、分析自己店鋪

數據是店鋪問題診斷的基礎，當我們的店鋪出現問題，比如說流量下滑、轉化率下滑，這肯定是有原因的，絕大多數原因我們能夠通過邏輯分析去判斷出個大概，我們所有的分析和判斷都必須要通過數據去進行一個驗證和分析，如果不經過這一步，你只是主觀上分析的話，很容易出錯。

8. 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，集滑亮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「簡雀重合度」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，對基於數據得出攔讓早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).