㈠ 電商網站每天產生哪些數據需要收集
營銷數據，包括營銷費用、打開點擊用戶數。人均費用、打開率等。
流量數據，包括流量量（PV）、訪客數（UV）、登錄時間、在線時長等基礎數據。
注冊或會員數據。
交易及服務數據。包括交易金額、交易數量、交易人數、交易商品、交易時間等。
㈡ 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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㈢ 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。
㈣ 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、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、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，新客戶獲取成本要盡量越少越好
7、營銷活動數據分析
㈤ 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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