電商行業數據是看什麼

㈠ 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。

(1)電商行業數據是看什麼擴展閱讀：

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

㈡ 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。

關於電商數據分析要掌握哪些數據指標，小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈢ 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、

㈣ 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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㈤ 電商運營要關注哪些數據如何獲取這些數據

電商運營要關注的數據如下所示：

1、訂單數據：每天成交額液蘆、客單價等

2、用戶數據：新老用戶的登錄、購買情況等

3、商品數據：商品銷量、庫存、價格數據

4、流量數據：PV/UV、蠢悉流量分布，訪問深度

5、咨詢數據：咨詢數據也是關注的，轉化率多少

6、推廣數據：推廣渠道的點擊、轉化情況，篩選核心渠道，新客戶獲取成本鬧檔帶要盡量越少越好

7、營銷活動數據分析

㈥ 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！

㈦ 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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㈧ 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。

㈨ 電商運營每天都看的是什麼數據

你好朋友！
主要看一下幾點:
一、點擊率:新品期的點擊率對於流量的提升比轉化率都要高，那麼點擊率從哪裡去看呢?

點擊率查看具體的路徑是：生意參謀-經營分析-商品效果。

在這其中查看數據的時候要特別注意：

1)點擊率不能低於3%，如果能夠保證10%以上的點擊率，你的手淘流量會很容易的爆發起來。

2)點擊率低於3%的話，一定要去分析原因，盡快解決。影響點擊率的主要因素有：主圖、價格、基礎銷量。

3)以上數據的選擇需要注意如下幾點：

①埠選擇PC端，因為只有PC才有點擊率的數據，但是在大數據下，這個指標也是准確的。

②如果數據不夠大的話，時間選擇7天，只有大數據才會准確。
希望能幫助到你！
還請及時採納謝謝！
祝你生活愉快！