⑴ 市場數據包括什麼
市場數據主要由兩個部分組成：行業數據和運營數據。行業數據聚焦於特定行業內的趨勢、競爭狀況以及市場環境的變化。例如，對於零售行業，行業數據可能包括消費者偏好變化、競爭對手的新動向以及行業整體的增長或衰退趨勢。運營數據則是企業在日常運營中積累的數據，如客戶互動、推廣活動效果、服務質量反饋等。
電子商務數據是市場數據、運營數據和產品數據的集合體。市場數據包括與投資市場相關的信息，比如特定資產的現行利率、股票價格變動、外匯匯率等。這些數據有助於企業了解市場的整體動態，做出更明智的決策。
行業數據涵蓋了更廣泛的領域，比如技術行業的技術創新速度、醫療行業的政策變化、教育行業的市場需求等。企業通過分析這些數據，可以更好地理解自身在行業中的位置以及潛在的增長機會。
運營數據則幫助企業追蹤內部流程和策略的效果。例如，通過分析客戶互動數據，企業可以了解哪些營銷活動最有效，客戶對產品和服務的反饋如何。推廣數據能夠幫助企業評估廣告和促銷活動的成效，而服務數據則能揭示客戶滿意度的變化。
電子商務數據不僅包含了以上提到的所有數據類型，還進一步細化了這些信息。比如，電商平台可以收集有關用戶購買行為的數據，包括瀏覽記錄、購買頻率和偏好，這些數據對於優化產品推薦和提升用戶體驗至關重要。
綜合來看，市場數據為企業提供了全面的視角，幫助它們理解內外部環境的變化，從而制定更具前瞻性的戰略。無論是通過行業數據了解大環境趨勢，還是通過運營數據優化內部流程，都是實現企業持續發展的關鍵。
⑵ 電商運營的五大關鍵數據指標
電商運營的五大關鍵數據指標
先來看一個例子。問：如果網站平均停留時間越長說明了什麼問題?
對於同一種類型的網站或者同一個品類的電商網站，平均停留時間越高表示網站越有吸引力，換句話說，停留時間長短是衡量網站黏性的最重要的指標。不僅如此，停留時間與成交也有很強的正相關關系，如下圖所示：
其實，平均停留時間對銷售額有正面積極的作用力不僅被用在網上，在線下的傳統零售行業也被運用的淋漓盡致，譬如增大商場貨架的距離可以增加女性消費群體的逗留時間從而促進購買。當然，這里還牽涉到另外一個問題，就是增加貨架距離固然可以提升銷售額但是同時單位面積內銷售產出有可能變小了，所以需要測算之後進行比較才能做出決策。同時，還要考慮定位問題和實際條件限制。
一、建立日常運營的數據指標的重要性
量化公司日常運營健康狀態的指標簇，相當於飛機的「儀盤表」(有時候也稱為「晴雨表」)，通過這些指標就能判定公司是否運行在正常的軌跡上。所有的世界500強企業都有晴雨表體系，它有兩方面作用：1)決策支持;2)考核業績。
二、如何正確看待運營數據指標
在之前筆者關於講解品牌的帖子，筆者曾多次這樣比喻：通過數據指標判斷一個網站是否健康就好比去醫院體檢，比如抽血化驗，血小板總數丶白細胞總數丶紅細胞壓積容量丶淋巴細胞百分比丶粒細胞百分比等項目數據就類比於電商網站數據指標，通過指標就能判斷網站是否運營良好，所以需要知道兩類值：實際值和參考值。但是難點在於，如果沒有足夠的經驗，往往很難將數據指標與背後的問題一一對應起來。
三、常見的日常運營指標有哪些
鑒於電商行業的格局，天貓和淘寶所佔的市場份額目前領先的所以就以淘寶和天貓的數據指標為例，其它獨立B2C商城數據指標可以適當比靠這些指標，基本上大同小異。
常見的指標，其意義也非常明朗，限於篇幅不再贅述，以上指標主要針對PC端，移動端可以參考上表進行相應合理取捨得出指標。另外，部分數據指標行業並沒有嚴格和嚴謹的定義，多數是一家之言不足以作為通用標准，所以，一些指標是可以自定義的，只要在數據進行核對和比較時，務必清楚地知道數據得出的前提，或者說是口徑。這里有四個指標需要特別解釋下，大家可能稍微陌生一些。
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。
四、「晴雨表」的作用
那麼，建立晴雨表有何作用呢?不言而喻，作用是很大的，分為直接作用和間接作用。一方面，晴雨表可以作為數據存檔的基本單元，方便及時調用;另一方面，可以自由抽取其中的關鍵性指標生成運營日報丶周報和月報等。建立晴雨表相對比較容易做到，但是解讀晴雨表數據指標的能力就需要漫長經驗的積累，否則無法看到數據背後所代表的業務狀況。解讀數據需要把控以下關鍵點：
(1)知道該指標的實際值和行業參考值。例如想知道店鋪的轉化率水準是怎樣的，就必須了解行業TOP賣家的平均轉化率數值。
(2)優先注意數據奇異點和數據拐點，突然變大或者變小的數據一定是受到外力的作用。例如給客戶簡訊群發，應該在簡訊發出去之後極短的時間內便會出現流量拐點，如果沒有出現相應的流量拐點表明簡訊通道沒有發送出去(簡訊延遲)，或者客戶對於長期的簡訊已經產生免疫的作用，抑或促銷活動不能吸引到客戶。
(3)數據要有對比，可以是同比，也可以是環比。
(4)選取合適的數據呈現形式。依據數據想要表達的意思選擇相應的呈現方式非常重要，生動形象的數據展現形式能有助於快速抓住重點。
五、請大家一起來討論下這些數據指標的變化代表的意義
關於數據解讀，需要依靠某單個核心指標來解讀，但是有時候也需要聯合一組指標綜合研判。筆者隨機例舉5個問題來講解如何通過指標來解析數據背後的意義。請大家先把答案寫在回復中。
1.對於網路女裝品牌的估值應該看哪些指標?
2.如果收藏人數多但是成交人數少是什麼原因?
3.翻頁數(PV/UV)越大表示網站越好么?
4.回頭率低一般是什麼原因造成的?
5.某件商品銷量下滑一般是什麼原因?
⑶ 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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⑷ 電商數據分析報告包括哪些內容
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電商數據分析報告一般包括以下內容：
1. 總體概況：概述電商企業的業務規模、市場份額、銷售額等。
2. 用戶數據分析：分析用戶數量、用戶行為、用戶畫像、用戶留存率等數據，以及用戶對企業的評價和反饋。
3. 產品數據分析：分析產品銷售情況、產品類別、產品熱度、產品價格等數據。
4. 銷售數據分析：分析銷售額、訂單量、銷售渠道等數據。
5. 市場競爭情況：分析競爭對手、市場趨勢等。
6. 運營策略分析：基於數據提出運營策略建議，例如如何提高用戶轉化率、如何調整產品定價等。
7. 數據可視化分析：通過圖表、表格等形式將數據呈現出來，便於理解和分析。
以上是電商數據分析報告通常包含的內容，根據具體的分析目的和分析數據，報告的內容可能會有所不同。