如何用报表数据做电商

A. 电商运营如何做数据分析

一. 电商数据分析架构
首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二. 线上店铺管理分析
对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。
三. 线下门店管理分析
对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

B. 如何用去年的报表数据做今年的电商运营规划

只能是数据参考～
参考某一行业近年的行业发展规律，再针对性的做今年的计划～

C. 淘宝电商的财务报表怎么做

如何做好工作报表 兵法云：兵马未动，粮草先行。强调了准备工作的在一场战役中的重要性。那么同样的道理，一个成功的商业活动，经过精心的计划准备，通过控制整个活动各个环节，才能在运作过程中，减少失误，降低运营风险，确保工作顺利的实施。 第一部分 存在的问题 虽然计划很重要，但真正做到位的企业没有几个。目前大多数企业对工作的监督和计划管理，都采用报表这种形式，然而效果往往不如人意，主要有以下两种情况： 一、公司对报表不够重视 目前一些公司虽然制定了一些计划的工具—报表（日报表、周报表、月报表、年报表、竞争分析报表、进销存报表等），但管理上受到诸多因素的影响，报表不能够及时、科学地处理，比如没有专业的人员、足够的时间、合理的分析方法、专业的管理流程等；加上领导不够重视，造成为了填报表而编制报表，使得报表的存在流于形式。 结果是填写报表的人员填写的内容日趋减少、填写的数据凭空捏造等情况发生。公司对市场经营活动控制力减弱，对销售人员的日常工作缺乏科学管理，交上来报表没有实际参考价值，导致对市场监控和管理失灵，公司销售状况不理想，业绩滑坡的现象。 二、业务人员报表填写不够认真 销售一线的人员由于没有意识到其重要性，不能够认真对待和填写。久而久之，造成人员工作懈怠的现象，大致有两种情况： 1、 在日常的工作上，心不在焉地度日，浪费过多的有效时间，造成向客户拜访的次数逐渐减少，工作缺乏效率 2、 常拜访自己喜欢的客户，每次去的逗留时间越来越长，聊的话题从古至今，就是没有商品的话题，业绩因此越来越低 第二部分 做好工作报表 既然报表那么重要，但又得不到科学的利用，那么如何有效管理，提高市场决策的参考性？我们总结了以下几点（以周报表为例）： 一、 周报表的本质 周报表通过计划、执行、控制、总结四个阶段，实现工作的持续性和连续性发展。就是我们常说的PDCA循环。 1. 计划功能 根据月工作计划，分解本周的工作。指导本周每天的工作。 2. 信息汇总功能 对上周市场问题的汇报，及对问题执行的跟踪、反馈。 二、周报表填写的目的 市场信息主要来源于一线的销售人员，公司通过分析这些信息，合理、及时地采取应对的措施。同时合理分配公司资源，完成对市场的掌控和对一线人员的支持。 1. 提高工作效益。 2. 提高拜访成功率。 3. 轻松地完成工作。 4. 按不同类型终端不同的拜访频率。 5. 做出拜访安排，避免遗漏。 6. 应付突发事件 三、周报表的重要性 1. 发现新的机会 利用业务代表周报告上记录的有关信息，从中能发现市场存在的潜在问题和机会。从而帮助公司和销售人员，划分细分市场、开发市场。 2. 帮助公司了解情况 （1） 在市场第一线的业务代表对市场信息的了解最快、最直接。
（2） 实现公司业务目标。了解市场信息、竞争对手状况、公司目前战略、战术及推广手段的和理性的准确性。 （3） 公司制定相应的方法和措施，合理分配资源，帮助业务代表提升销量。 3. 目标的实现 通过分析与讨论业务代表周报告中反映的机会和问题，帮助我们实现公司和个人的目标、考核工作的合理性及制定下周新的工作目标。 四、填写周报表的要求 1. 及时 结束一天的拜访回到公司后，必须马上填写日报表，据此填写周报表。 2. 准确 报表上的数据和信息应能够真实地反映实际情况，不能为完成任务而虚构。有关的信息应尽可能的详细，如竞争对手的活动、目的等。 3. 建议 很重要的一点就是要提出你对这些问题的建议和想法。有利于公司参考、比较。因为一线人员就在市场，对市场的信息能准确的把握和判断，提出的建议更有针对性。同时，能锻炼一线人员管理的专业技能。 4. 计划 根据上周状况，计划下周拜访重点和应对方案。突出下周工作的针对性，提高拜访成功率。同时，利于公司市场开发和管理的总体规划，充分发挥集体的资源优势。 五、周报表格式(略） 第三部分 报表管理 报表填写很简单，关键是如何从各种报表中，归纳、分析、总结出所需的市场信息，并指导日常工作的正常开展，这才是报表存在和管理的关键。 以下是报表管理的原则： 1、 报表要以可处理为编制基础 报表有很多，但报表的选择要以我们目前状况和处理能力为编制原则。做到对每种报表可处理。对处理不了的报表砍去不要。做到“宁缺毋滥”。 2、 建立报表管理流程 将报表处理建立流程化，提高报表处理的效率。 3、 建立专门部门对报表实施管理 有条件的，建立专门处理报表的部门和个人，作到专人专管。 4、 建立信息资料库 将一线人员反馈的信息建立相关的信息资料库，综合利用报表，提高利用率。 5、 报表管理制度化 将报表填写加入日常考核内容中，有条件的将报表的填写质量和贡献率也做为考核内容。最大限度地 提高业务人员对报表的重视程度。 6、 最后一条：反馈及时 含两层意思，报表处理快和回馈及时： （1）对反馈到管理部门的报表，有关人员尽快答复，有利于指导业务人员下步工作安排和及时处理紧急事件； （2）及时处理报表反映的市场数据，通过调研、论证，编制可供公司管理层参考的报告，利于公司决策，提高公司对市场的应变能力。 通过报表的管理，充分调动公司的各种资源，更好的服务于市场，也是一个企业管理的重要内容之一。提高报表编制的科学性，充分发挥报表的作用，将直接影响到企业的经营状况。

D. 跨境电商核心指标数据怎么分析，如何做跨境电商数据分析

        在跨境电商运营中，数据分析至关重要。产品、销售、供应链、财务、物流等每一个环节的改进和优化都少不了数据做支撑。在运营中需要通过数据找到和分析存在的问题，并提供精确的决策依据。

        很多跨境企业都设有跨境电商数据分析师岗位，专门进行企业数据分析。但无论是月销过百万的大卖，还是成长型的中小卖，面对繁杂的数据都头痛不已。跨境电商数据庞大且多样，单拿库存来说，就分库存明细、库存周转、库存盘点、进销存等不下20种数据，加上产品、销售、财务、物流等数据，成百上千，靠人工Excel统计分析数据，效率低，来回导数据太耗时间，而且容易出现错误和遗漏。

1、跨境电商数据统计为什么这么难?

       相对于国内电商，跨境电商的打法有很大的不同，一般企业都是跨平台、多账号、多SKU运营。产品分析、价格分析、店铺分析、库存分析、财务分析等数据报，每一个平台、每一个账号、每一个SKU都需要相应的数据统计分析，光想想都已经长吁一口气，要做好那是难上加难。

 不精确:对大卖来说，每天涉及的数据分析量上十万、百万，各平台、账号、SKU对应的商品、订单、采购、库存、财务等数据，都需要统计分析，人工excel手动操作效率低，耗时长，特别容易人为失误，导致数据不精准，影响决策。

不及时:数据统计与分析不是一蹴而就的，从搜集-整理-分析-结果，经手部门负责人，数据负责人，数据分析师，一份报表可能就得6-7天时间，若是几十份报表，可能旺季都过了，全面完整的数据报表还没出来，那就失去了数据支撑决策的意义。

不清晰/直观:即便数据统计分析完毕，如何清晰、直观表现出来也至关重要，数据归类、子项目分级，以什么逻辑串联，能做好的屈指可数。很多数据都做得太乱，密密麻麻，不清晰、不直观，查看数据报表本身都变成一件麻烦的事情，更别说依据数据做决策，做战略了。

跨境电商数据统计的难太扎心。

2、跨境卖家数据分析的出路。

越来越多的卖家通过ERP降低数据分析的门槛，提高处理数据的效率，提升数据分析的精确度，然而还是那么的难。为了摆脱数据分析的难，困在了ERP选择的难。温州一卖家，使用ERP做数据统计，在创建数据报表时，只能统计店铺层级成本和利润，无法下潜商品/订单层级的成本和利润，头程费用分摊跟手动做表一样的逻辑，平均分摊，最后还得自己再做表精细化分析。东莞一卖家竟然在短短2年时间里，更换了3套跨境电商ERP系统，投入了10万多块钱，白白浪费了发展的时间和金钱。

3、如何破局?虾扑 ERP。

虾扑ERP全面归集各类数据，动动手指就能及时统计分析数据，数据精确，协助跨境

卖家优化资源配置，快速做出决策，提升企业利润。

1、数据分析更精确

囊括跨境电商运营各个环节数据，从商品、订单、采购到库存、财务数据一应俱全，细分至商品/订单层级成本、利润分级。拆分销售报表、售后报表、采购报表、库存报表、财务报表数据，细分共计50+项数据报表，让每个数据都一目了然，保证了数据精准无误，辅助卖家选品决策。

2、数据获取更及时

卖家可通过虾扑ERP，定时全面自动抓取店铺各类数据，无需等待数据统计人员人工统计，极大提升工作效率，降低人力/物力/财力成本。

3、数据显示更清晰直观

卖家可按日、周、月、年自定义周期经营数据快速查看，店铺、渠道、地区、品牌、品类、商品销售数据、排行一目了然，展示方式多样化柱状图，饼状图，对比图，显示更清晰、直观，满足卖家多维度查看数据的需求。

4、数据安全更稳靠

解决企业运营中信息流通问题，数据共享，通过角色权限，分配人员数据查看、操作权限，既提升部门间的协作，提升工作效率，又保障了公司数据的保密和安全。

如果你想快速、全面获取跨境电商数据分析报表，高效的管理跨境电商数据，虾扑ERP是一个不错的选择。

E. 双11电商大战，如何做好网站数据分析

2018双十一，天猫2000多亿；京东1500多亿，巨大的成交额惊呆了一众大小商家。发展到第十年的双十一已不单单是中国的购物狂欢节，而是全球性的销售购物狂欢节。今年双十一，不仅涌进了大量外国品牌，不少外国人们更是直接参与了这场全球性的购物运动中，开启了买买买模式。数据显示俄罗斯人消费额达到3295万美元，紧随此后的有乌克兰、以色列、美国等。

借助双十一，商家不仅网罗大量国内剁手族，更是新增了大量外海剁手族，大大扩大品牌知名度，增加销售额。但是面对越来越复杂的网售数据，如何高效利用数据信息增加以后的销售额？

这就不得不借助直观高效智能数据可视化分析工具——OurwayBI V2.0。

举个例子，某网店的订单分析报表是这样做的：

OurwayBI V2.0网站访问行为分析

数据分析是个复杂的、耗费脑力时间的，需要数据人员投入大量精力，讲究时效性的一份工具。在当下这种数据爆发、转化异常高速的时代，唯有借助高效直观的智能数据可视化分析工具才能及时完整地掌握数据信息，及时完成数据转化。

随着世界互联网大会、进博会的完美推进，中国更多地参与全球经济，更多的外资企业进入中国，参与竞争。无论是线上线下销售、实体经济生产销售等，无一不受来自全球的经济考验，一再被搁置的大数据分析已迫在眉睫。

直观高效智能数据可视化工具（OurwayBI），能帮助企业直观分析展示数据，在最短时间内最快获取数据信息，找出最优数据转化的工具。

F. 电商怎么做数据分析

1、列表法
将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
2、作图法
作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。图形和图表可以直接反映出调研结果，这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。

G. 如何做好电商数据分析

1.依据用户画像，洞察需求

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

首先，你需要创造出用户对你品牌的认知，将他们带领到你的店铺门口。比如通过亿信ABI，能看到网站访问者的人口信息，比如年龄和性别。也有关于地理位置、兴趣、表现的数据。这些见解能帮助你做出用户画像。

2.依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。

当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。

3.店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。

4.提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

5.用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

6.用户推荐数据分析

对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友推荐，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

7.产品数据分析

(1)产品数据分分析

①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数;或浏览产品详情页后最终下单的人数。

这里还有一个数据很重要，即平均订单价值，是指顾客进行一次购买(一个或多个商品)的平均值。提高平均订单价值就会增加销售额，这是毋庸置疑的。平均订单价值还通常是代表收入增长速度最直接的指标之一，甚至比转化率优化更重要，我们在产品页面、购物车页面和结帐后页面中添加少量的相关内容就可能会产生重大影响。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

同样，这里主要注意一个数据，即客单价。“客单价”的提升主要靠商品单价和关联销售：首先在同样的流量下，尽可能把流量引导至“单价高”且“转化率高”的商品，并降低“单价低”且“转化率低”商品的流量，这样可以直接提高销售额和客单价;其次，优化宝贝介绍、营销活动、满赠规则、客服话术等，尽可能从顾客的需求出发吸引顾客买更多的宝贝，买得越多客单价越高。

(2)销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”(OMM)之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

该指标几乎反映了所有电商运营环节的效果——像市场营销、流量积累、商品优化、产品迭代等。只要我们的销售额实现逐月增加，就基本可以确定我们的策略是正确的。

需要注意的是，跟踪总销售额的过程中存在潜在陷阱，我们要确保销售额可持续地长期增加才是最重要的。如果只关注短期效果，可能会错误地认为策略正确，反而不利于整体业务。但通常情况下，当我们将总销售额(总收入)作为核心指标时，基本不会出错。

H. 电商运营如何做数据分析

什么是数据：所谓数据（data），是描述客观事物的各种符号，数据包括数字、声音、颜色、文字、图像等。

对于电商来说，数据很多时候就是数字，比如：流量、转化率、访问深度、宝贝好评数、客服销售占比等等。

获取这些数据也很容易，基本上我用到的软件也就这几个：生意参谋、生e经、赤兔。

对电商来说，数据统计包括：月度销售统计表、客服销售统计表、单品流量分布表等等。

我们可以根据自身的需要，在后台采集各种数据，做出各种样式的统计表。对我来说，数据统计，有EXCEL就够了，电商没有那么深奥，EXCEL几乎能帮我们搞定所有数据统计的工作。

I. 如何做电商

其实想要做好电子商务并不难，难的是怎么把它经营好，所以正确做好电子商务，就要选择适合企业发展的模式、其实也可选择采取一些微电商的模式，或者电商APP等，具体内容如下：

1、选择适合企业发展的模式

比如有淘宝、天猫、京东等平台。这是最早期的电商模式，商家入驻平台，就可以在网上卖东西。但是并不鼓励新加入的企业把精力花费在这些平台，因为在自己会发现，开店之后，完全没有人咨询、下单。

因为平台的红利期已经过去，各大细分领域都已经有巨头出现，通过销量、成本等把控了90%以上的流量，新企业想要获取排名、曝光，只能花钱做推广，这样成本又非常高。

2、微电商

除了淘宝，微电商的模式就是通过网页的形式，在微信里面展示。当初的微商，主要交易平台就是微电商。这种微电商平台，价格便宜的功能鸡肋，功能丰富的价格高。目前最主要的问题就是需要自己找流量，因为大多千篇一律，所以获取用户比较难，入口较深。

3、电商App

电商商城类的App，功能最为丰富，所的有用户自己自由把控运营，可以实现的商业模式丰富多样，比如内容电商、分销电商、社群电商、导购商城、外卖商城、同城生活圈等等。

过去App开发成本高，所以电商商城主要是大型企业的玩家，比如小红书、每日优鲜、肯德基等等。但是，随着开发技术的发展，利用应用公园类的App制作平台，自己就能快速制作一个的电商类的App。

4、多向同行学习

许多店铺经营得非常好，多去挖掘他们能够给自己什么启示，参考他们做得好的。别一上来就认为自己已经做得很好了，其实差得比较远。所以多多去看看同行的产品，比如他们的销售价格、店铺风格等。

注意事项：

1、不必过于苛责平台的规则等浮云，平台的目标是在消费者满意和平台赚钱之间找平衡点。

2、在做电子商务的过程中，要承认自己的短板是什么，正视自己的短板，并且清楚克服短板的必要艰辛，别老是抱着自己的短板哭。

J. 电商怎么做数据分析

电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；多维度拆解法；对比分析法；假设检验分析法。

1、逻辑树分析：逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法。

2、PEST分析法：用于做行业分析，是通过政治Politics，经济Economy，社会Society和技术Technology四个因素来分析宏观环境的方法，其应用领域有公司战略规划，市场经营规划，产品发展规划，撰写研究报告等。

3、多维度拆解法：目的是从多个维度思考问题，即从多个角度出发，把一个复杂问题拆解成多个简单的子问题去解决，其把问题整体拆解成多个部分，通过对比可以看出不同整体之间部分的差异。

4、对比分析法：通过对比找差异，从而追踪业务是否存在问题的方法。使用对比分析法，要搞清楚两个问题，一是和谁比，二是如何比。

5、假设检验分析法：归因分析，即分析问题发生的原因，其底层逻辑是逻辑推理，分为3个步骤，分别是：提出假设，收集证据，得出结论。