什麼是電商數據分析

⑴ 電商數據分析的意義是什麼

電商數據分析的意義在於：
發現問題，並且找到問題的根源，最終通過切實可行的辦法解決存在的問題。

基於以往的數據分析，總結發展趨勢，為網路營銷決策提供支持。

⑵ 什麼是電商數據分析分析的主要內容是什麼如何成為電商數據分析師越詳細越好

技能不太清楚，主要還是看個人能力了，但它所涵蓋的素養聽多聽重要的
數據分析師的基本素質如下：

一 態度嚴謹負責

嚴謹負責是seo數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、准確。在企業里，seo數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過企業運營數據的分析，為企業尋找症結以及問題。一名合格的seo數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據；不應該受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的後果。而且，對seo數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以後做所做的數據分析結果都受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前失去了信任。所以，作為一名seo數據分析師就必須有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。

二 好奇心強烈

好奇心人皆有之，但是作為seo數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在seo數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個「為什麼」，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，並且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優秀的seo數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背後的真相。

三 邏輯思維清晰

除了一顆探索真相的好奇心，seo數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛鬍子一把抓，不分主次。

通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方想。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正釐清問題的整體以及局部的結構，在深度思考後，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。

四 擅長模仿

在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是「前車之鑒」也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿也是提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而並不是說直接「照搬」。成果的模仿需要領會他人方法的精髓。理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善於將這些精華轉化為自己的只是，否則，只能是「一直在模仿，從未超越過」。

五 用於創新

通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，並且建議每次模仿後都要進行總結，提出可以改進的方法，甚至要有所創新。創新是一個優秀seo數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好的解決所面民的新問題的。

這些素質能力不是說有就有的，需要慢慢培養形成，不能一蹴而就。

希望可以解決你的問題。。。。

⑶ 電商數據分析有什麼方法

1、市場分析

有市場需求的產品，即使產品品質很好也是沒有前(錢)途的。雖然目前淘系電商推廣渠道多樣化了，但是到目前為止絕大多數客戶仍然是通過搜索關鍵詞找到需要的產品。所以如果你產品相關的關鍵詞在淘寶上搜索量過少，至少說明當下是不太適合在淘寶上銷售。

2、同行分析

做生意是一定要研究對手數據的，可以這么說，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。

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。

⑷ 電商營銷數據分析課程講什麼內容

在大數據時代下，電商企業關注產品外，更需要關注數據背後所反映的問題。如所有企業都關注的財務數據和行業競爭環境數據外，電商企業更要關註： 1．網站運營數據：PV、UV、評論數、跳出率、新用戶注冊購買率、廣告投放轉化率、平均每個用戶獲取成本等，SEM流量佔比； 2．用戶數據：網站用戶年齡、用戶主要購物時間、用戶地域分布情況、用戶使用瀏覽器、用戶職業等相關人群屬性數據。 針對電商企業對數據分析崗位的人才技能，本課程有針對性地通過在線學習向學習者傳遞電商營銷數據分析所涵蓋的數據收集、挖掘和分析、報告及應用的完整數據分析知識，且數據分析相關教學外，本課程還涵蓋了電商企業組織架構、工作流程、工作方法和數據分析的工作定位等從事電商相關行業的必備知識，對於學員了解行業、深入行業和應用行業有積極意義。 最後，對於課程中的每個教學環節，幾乎都涵蓋了個人知識技能以及真實電商的分析和應用案例，可以幫助學員迅速進入角色，並且學以致用。

⑸ 做好電商數據分析有什麼好處

1.幫助優化產品管理

①數據驅動的產品研發

如今，消費者比以往擁有了更多選擇和控制權，選擇過多從而導致更高的期待。作為店鋪，需要更快速地提升競爭力來跟上加速增長的期待值，因此通過數據掌握消費者喜好和厭惡的信息，並在產品開發過程中利用這些知識，是創造出消費者喜愛的產品的關鍵。

②優化產品組合

店鋪中所賣產品中每個產品組合中都有最好和最差的——這很正常。電商分析之所以不僅僅是數字呈現，是因為能夠利用這些數據來分析出哪些是最暢銷的產品，哪些是不暢銷的產品。我們可以更深入地挖掘，找出一些產品永遠賣不出去的原因，並利用分析洞察來優化產品組合。

③提升庫存管理

一家店鋪的可持續性取決於它的庫存管理有多好。知道產品在什麼位置，最合理的補貨時間是什麼時候，將為你省去許多麻煩。另外，電商數據分析還可以幫你預測和計劃未來的庫存，降低賣不出去貨而導致的損失。

2.幫助提升用戶體驗

①收集用戶行為數據

作為電商賣家，我們必須掌握消費者快速變化的偏好和期望，而最好的方法是收集用戶行為數據，了解他們的需求、期望和痛點。如果你想和他們保持同步，就必須採取消費者至上的心態。

②個性化的產品推薦

在電商領域，面對需求，“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究顯示，當品牌提供個性化體驗時，80%的消費者更有可能進行購買，90%的消費者表示他們覺得個性化很有吸引力。新世界的規則里，個性化遠遠不止是簡單地分類定製，而使用電商數據分析，能夠預測消費者個體的需求，並提出相關的產品建議。

③參與用戶體驗

如今，客戶體驗是新的“品牌通貨”。除了價格和質量，我們還需要提供吸引人的用戶體驗來保持客戶的興趣。而通過數據分析，我們可以看到客戶在網站上花費了多少時間，哪些特性吸引了他們的注意力，以及可以改進哪些方面來創建獨特、有趣、簡單、無障礙的用戶體驗，以滿足客戶不斷變化的需求。

3.幫助提高產品銷量

①交叉銷售和向上銷售

很多電商賣家往往低估了給現有客戶交叉銷售和向上銷售的力量。根據福布斯的報道，吸引新客戶的成本是留住現有客戶的5倍。最重要的是，一家公司65%的業務來自現有客戶，因此利用電商數據進行重定向戰略可能有更大的利潤空間。

②最大化廣告開支回報率

使用電商數據分析可以幫你發現企業是否像一個正在漏水的桶，可以做些什麼來最大化廣告支出。與其把錢浪費在不起作用的廣告上，你可以專注於針對正確目標受眾的廣告。

⑹ 電商數據分析的完整流程是什麼

①獨立用戶訪問量： 就是常說到的UV，即有多少台計算機在24小時內訪問網站(UV和IP並不等同)。

②積極訪問者比率： 如果你的網站針對正確的目標受眾並且網站使用方便，你可以看到這個指標應該是不斷上升的。

③忠實訪問者比率： 每個長時間訪問者的平均訪問頁數，這是一個重要的指標，它結合了頁數和時間。

④客戶轉化率： 轉化率指在一個統計周期內，完成轉化行為的次數占推廣信息總點擊次數的比率。轉化率是網站最終能否盈利的核心，提升網站轉化率是網站綜合運營實力的結果。

⑤客單價： 每一個顧客平均購買商品的金額，即平均交易金額。

⑥客戶滿意度： 客戶期望值與客戶體驗的匹配程度。換言之，就是客戶通過對一種產品可感知的效果與其期望值相比較後得出的指數。

⑦用戶回訪率： 衡量網站內容對訪問者的吸引程度和網站的實用性，網站是否有令人感興趣的內容使訪問者再次訪問。

⑧投資回報率： 用來衡量營銷費用的投資回報，把錢分配給有最高回報率的營銷方式。

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⑺ 電商數據分析常用方法有哪些

1.對比分析

橫向對比：簡單的說就是和誰對比?假如說我們上個月店鋪的成交額增長了30%，那麼我們是不是應該開心呢?

這里我們還要參考競爭對手的成交額，數據時代，我們可以很輕易的拿到競爭對手的相關數據。

縱向對比：我們可以把近15天的成交額以線條的形式顯示出來，這樣就可以很清楚的看到近期的成交額是否達到預期，有沒有下降趨勢，當然我們也可以以季度、月或周為單位。

2.轉化分析

這里牽涉到一個問題，評判一家電商企業需要用到的一些日常統計指標：

店鋪的目標用戶數量：一家店鋪的成交量，反映的是這家店鋪對於市場的影響以及用戶對於產品的滿意度。

平均消費金額：店鋪每年平均每位用戶消費了多少，以此來定位目標人群，確定是否達到盈利的指標。

用戶的復購率：判別產品滿意度，假如用戶購買過一次後，還會購買第二次，說明用戶對於你的產品還是很滿意的，這樣既節省了市場推廣費用，用戶也會推薦給更多朋友來夠買。

3.留存分析

我們通過活動等形式把用戶引流到我們的流量池裡，但是經過一段時間後，用戶可能就會慢慢的流失了。那些留下來或者經常訪問我們店鋪的用戶稱之為留存。

我們常常用到的日活躍用戶量、月活躍用戶量、季度活躍用戶量，來檢測我們店鋪的流量。有的時候可能會看到我們的日活，在一段時期內都是逐漸增加的，以為是非常好的現象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結果很可能是一個錯誤的。

留存是產品的核心，用戶只有留下來，我們的產品才能不斷增長。如果我們什麼都不做的話，用戶很快的就流失了。

4.產品比價

大部分電商公司會頻繁搞促銷，一般來說每次打的旗幟無非是全網最低，但是如何才能確定是全網最低呢?

這時候需要我們去搭建一個比價系統，這個比價系統的目的主要是為了去抓取各大電商平台商品的價格。通過各大電商平台的價格以及優惠額，來制定你自己的策略。

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⑻ 如何做電商數據分析

1. 網站數據

IP丶PV丶平均瀏覽頁數丶在線時間丶訪問深度比率丶訪問時間比率。這是最基本的，每項數據提高都不容易，這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節，需要不斷去完善購物體驗。

2. 運營數據

總訂單丶有效訂單丶訂單有效率丶總銷售額丶客單價丶毛利潤丶毛利率丶下單轉化率丶付款轉化率丶退貨;每日數據匯總，每周的數據一定是穩定的，主要比對於上上周的數據，重點分析內部的工作，如產品引導丶定價策略丶促銷策略丶包郵策略等。

有關於這方面的需要可以直接聯系任拓數據科技（上海）有限公司，該公司通過海量電商大數據分析，提供行業深度觀察，產出行業趨勢報告，累積行業洞察能量，在多種商業場景中為客戶提供數據的價值，，幫助客戶公司持續創新和成功。

⑼ 電商數據分析應該從哪些方面進行分析

從8個方面來闡述如何對電商平台進行數據分析：

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。
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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⑽ 電商運營如何做數據分析

什麼是數據：所謂數據（data），是描述客觀事物的各種符號，數據包括數字、聲音、顏色、文字、圖像等。

對於電商來說，數據很多時候就是數字，比如：流量、轉化率、訪問深度、寶貝好評數、客服銷售佔比等等。

獲取這些數據也很容易，基本上我用到的軟體也就這幾個：生意參謀、生e經、赤兔。

對電商來說，數據統計包括：月度銷售統計表、客服銷售統計表、單品流量分布表等等。

我們可以根據自身的需要，在後台採集各種數據，做出各種樣式的統計表。對我來說，數據統計，有EXCEL就夠了，電商沒有那麼深奧，EXCEL幾乎能幫我們搞定所有數據統計的工作。