电商平台运维如何分析数据

⑴ 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析

最重要的就是这几个了：

1 、商品数据分析：电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；

以上可视化图表均来自BDP个人版、

⑵ 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。

⑶ 电商怎么分析数据

电商分析数据的方法如下：

1、对比分析我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来，这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期，有没有下降趋势，当然我们也可以以季度、月或周为单位。

2、转化分析，这里牵涉到一个问题，评判一家电商企业需要用到的一些日常统计指标：

（1）店铺的目标用户数量：一家店铺的成交量，反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度。

（2）平均消费金额：店铺每年平均每位用户消费了多少，以此来定位目标人群，确定是否达到盈利的指标。

（3）用户的复购率：判别产品满意度，假如用户购买过一次后，还会购买第二次，说明用户对于你的产品还是很满意的，这样既节省了市场推广费用，用户也会推荐给更多朋友来购买。

3、留存分析我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里，但是经过一段时间后，用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存。留存是产品的核心，用户只有留下来，我们的产品才能不断增长。如果我们什么都不做的话，用户很快的就流失了。

4、产品比价。这个时候就需要我们去搭建一个比价系统，这个比价系统的目的主要是为了去抓取各大电商平台商品的价格。通过各大电商平台的价格以及优惠额，来制定你自己的策略。

⑷ 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。

⑸ 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。

⑹ 如何进行电商网站数据分析

一般而言，电子商务网站数据分析包括了流量来源的分析及流量效率的分析，还有网站内部数据流的分析，用户特征分析这四个部分。

首先，电商网站若是想接到单子，肯定要保证流量。可是获取流量是需要成本的，怎么样才能降低流量成本属于电商网站运营最重要的一个部分，其中流量来源分析属于重点，如在对电商网站进行数据分析的时候，要先明白用户都是从哪里点击过来的，哪些网站可谓我们带来更多的订单，哪些流量来源是真实的，哪些属于虚假的等等。弄清楚这些之后，才能稳定老客户，发展新客户，将网站推广的更好。

其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在进行电商网站数据分析的时候流量效率指的是流量达到了网站是否属于真实的流量。那么，在具体分析的时候，要看下它的到达率，PV/IP比还有就是订单转化率等等。其中订单转化率是最重要的一方面，若没有订单转换了一切都没意义。

最后，怎样进行电商网站数据分析也离不开站内数据流分析这个方面。这里所说的站内数据流的分析，主要是用于分析购物流程顺畅程度及网站产品分布合理与否等等，然后再根据这些来分析页面流量排名及场景转化率分析，站内搜索分析及客户为何离开页面分析等问题的分析等等，查看问题所在，然后想办法解决，才能让网站产品得到更好的推广。

⑺ 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析

众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。

一、时间维度

从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。

自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。

以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！

注：数据图表来自BDP个人版！

⑻ 电商运营如何做数据分析

电商一般有这些数据指标，差不多就够了，可以参考下：

1、网站整体运营情况；

2、销售数据（订单数据）；

订单模板分享：

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_

3、用户行为数据；

用户模板分享：

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_

4、商品数据；

5、客户咨询数据；

咨询模板分享：

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_

6、售后服务数据；

7、推广投放数据；

投放模板分享：

https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_

8、营销活动数据；

9、财务数据：盈利、成本等

--> 基本指标篇 <--

1、销售数据

商品方面：

1、总销售额，总销量

2、热销商品top N，热销品类top N （这些是件数，也就是销量）

3、商品销售额贡献top N，品类销售额贡献 top N （这些是金额，有些大件商品）

还可以看的更细一点，每件商品的利润不一样，可以算出来：

4、利润额贡献top N，品类利润额贡献 top N。

——以上有助于你划分哪些商品来引流，哪些商品来促销。

5、浏览量商品最高 top N，浏览量品类最高 top N。

——看看有啥商品浏览量高却卖不出去的，要调查原因是价格不好还是什么？

客户方面

总访客、新访客、新注册用户、客单价

用户地域分布、用户设备来源分布（浏览器或设备）、用户渠道来源分布（访问网站、网络推广、券妈妈之类的……）

活动期间访问趋势（一般是个线图 横轴是时间 纵轴是访问量 多线图还可以加一根销售额）

2、运营数据

客户行为数据

1、每日uv、pv等等……

2、热区图（把用户的行为做一个简单的可视化呈现，看看哪里点的最多，活动页面下面几屏有没有热度，如果下面有想要主推的利润高的产品，要及时往上挪）

3、转化漏斗（从访问、注册、加购、下单、付款做一个漏斗，看到底哪个环节流失客户最多，有bug修bug，有流程不顺要改善）

推广数据

1、推广总费用，总收入，ROI

2、各渠道费用，点击量，收入，ROI（可以用分组条图或柱线图来展示各渠道的费用与收入，投入高的渠道效果不一定好，通过对比可以筛选性价比最高的推广渠道）

--> 工具篇 <--

说完基本指标，说说工具好啦。我看到题主问除了excel还有啥，当然不能靠excel。

原始数据辣眼睛～

做表比较慢，而且相对不太智能，数据多的时候，绝对不能手抖～

传递起来太慢了，动不动好几十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要费好几个小时的时间。

在效率为王的时代，我们不是为了在活动过程中就强化好的地方、修正不好的地方吗？

等ppt做好了黄花菜都凉了。

看看要是数据直接成这样了会不会很好看？

就是有这样的神器～鼠标拖一拖、拽一拽，左边的excel就变成右边的可视化图表了！

然后看（领）表（导）的人就不用暗自运气了，

只要看看颜色，比比大小、长短、高低，哪里需要整、哪里需要改，哪里需要赞，一目了然！

分析工具就是 运营|整合分散的运营数据，实时分析、精准洞察

追踪客户行为的工具可以用： GrowingIO 官网－硅谷新一代无埋点用户行为数据分析产品

线上表单工具： 伙伴办公 - 领先的移动办公与数据管理平台

项目协作工具： Team Collaboration Solutions

⑼ 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析

电子商务平台需要分析的数据及分析规则如下：

一、网站运营指标：

网站运营指标主要用于衡量网站的整体运营情况。在这里，EC数据分析联盟暂时将网站运营指标分为网站流量指标、商品类别指标和供应链指标。网站流量指标主要用于考虑网站优化、网站可用性、网站流量质量和客户购买行为。

商品类别指标主要用于衡量网站商品的正常运营水平，与销售指标和供应链指标密切相关。这里的供应链指标主要是指电子商务网站的商品库存和商品配送，而不考虑商品的生产和原材料的库存和运输。

二、商业环境指标：

这里，电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括市场占有率、市场拓展率、网站排名等，这些指标通常使用第三方研究公司的报告数据。与独立的B2C网站相比，淘宝在这方面的数据要准确得多。

网站内部购物环境指标包括功能指标和运营指标（这部分与之前的流量指标一致）。常见的功能指标包括商品种类的多样性、支付配送方式、网站正常运行、连接速度等。

三、销售业绩指标：

销售业绩指标与公司的财务收入直接挂钩，在所有数据分析指标体系中起着主导作用。其他数据指标可根据该指标进行细分。

网站销售绩效指标主要关注网站订单的转化率，而订单销售指标主要关注具体毛利率、订单效率、重复采购率、退货率和汇率。当然，还有很多指标，如总销售额、品牌类别销售额、总订单、有效订单等，这里没有列出。

四、营销活动指标：

营销活动的成功通常从活动效果（收入和影响）、活动成本和活动凝聚力（通常通过用户注意力、活动用户数量和客户单价来衡量）等方面来考虑。在这里，营销活动指标分为日常市场运营活动指标、广告宣传指标和对外合作指标。

其中，市场经营活动指标和广告投放指标主要考虑新增客源数量、订单数量、订单转化率、每次访问成本、每次转化收益和投资回报。而对外合作的指标则由具体的合作伙伴来确定。例如，电子商务网站与返利网合作时，首先考虑的是合作的回报。

5、客户价值指数：

顾客价值通常由三部分组成：历史价值（过去消费）、潜在价值（主要从用户行为考虑，以RFM模型为主要衡量依据）、附加价值（主要从用户忠诚度、口碑推广等方面考虑）。这里，客户价值指标分为总体客户指标和新老客户价值指标。

这些指标主要从客户贡献和购置成本两个方面来衡量。例如，我们使用访客数量、访客成本和从访客到订单的转换率来衡量总体客户价值指数。除了上述考虑之外，老客户价值的衡量更多的是基于RFM模型。

(9)电商平台运维如何分析数据扩展阅读：

电子商务中使用分析数据的优点：

数据分析体系建立之后，其数据指标并不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时的调整，调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。

一般来说，单个数据索引的分析并不能解决这个问题，而且每个索引都是相互关联的。将所有索引编织成一个网络，并根据具体需要找到每个数据索引节点。当用户在电子商务网站上有购买行为时，他们会从潜在客户转变为网站的价值客户。

电子商务网站一般将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息存储在自己的数据库中，因此，这些客户可以根据网站的运营数据来分析自己的交易行为，估计每个客户的价值以及为每个客户拓展营销的可能性。

参考资源来源：

网络-电子商务数据分析