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电商如何看对标平台数据

发布时间:2023-06-26 13:58:44

㈠ 电商数据分析应该从哪些方面进行分析

从8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析:

1.总体运营指标:从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控,起码对运营的电商平台有个大致了解,到底运营的怎么样,是亏是赚。
2.网站流量指标:即对访问你网站的访客进行分析,基于这些数据可以对网页进行改进,以及对访客的行为进行分析等等。
3.销售转化指标:分析从下单到支付整个过程的数据,帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4.客户价值指标:这里主要就是分析客户的价值,可以建立RFM价值模型,找出那些有价值的客户,精准营销等等。
5.商品类指标:主要分析商品的种类,那些商品卖得好,库存情况,以及可以建立关联模型,分析那些商品同时销售的几率比较高,而进行捆绑销售。
6.市场营销活动指标,主要监控某次活动给电商网站带来的效果,以及监控广告的投放指标。
7.风控类指标:分析卖家评论,以及投诉情况,发现问题,改正问题。
8.市场竞争指标:主要分析市场份额以及网站排名,进一步进行调整

想要更精准的了解电商平台的数据分析,推荐咨询情报通。情报通全面覆盖国内外主流电商平台全类目电商数据,可进行多重属性交叉分析,通过对不同属性组合进行分析,指导生产、指导订货,指导制定广告投放策略,应用严谨的方法,进行数据爬取、数据计算、数据整理,常规数据日级抓取,直播数据分钟级抓取,每周进行数据更新,可以随时登录系统进行查看。

㈡ 做电商要看哪些数据

构建电商数据分析的基本指标体系,主要分为8个类指标。

1.总体运营指标:从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控,起码对运营的电商平台有个大致了解,到底运营的怎么样,是亏是赚。

2.网站流量指标:即对访问你网站的访客进行分析,基于这些数据可以对网腔悄雀页进行改进,以及对访客的行为进行分析等等。

3.销售转化指标:分析从下单到支付整个过程的数据,帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

4.客户价值指标:这里主要就是分析客户的价值,可以建立RFM价值模型,找出那些有价值的客户,精准营销等等。

5.商品类指标:主要分析商品的种类,那些商品卖得好,库存情况,以及可以建立关联模型,分析那些商品同时销售的几率比较高,而进行捆绑销售,有点像啤酒喝尿布的故事。

6.市场营销活动指标,主要监控某次活动给电商网站带来的效果,以及监控广运察告的投放指标。

7.风控类指标:分伍早析卖家评论,以及投诉情况,发现问题,改正问题。

8.市场竞争指标:主要分析市场份额以及网站排名,进一步进行调整。

㈢ 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。

(3)电商如何看对标平台数据扩展阅读:

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

㈣ 电商平台的数据分析应该怎么做有没有相关案例

电商平台的数据分析可以按业务逻辑,以前、中、后台进行区分,在电商平台的数据分析中,线上、线下店铺管理为前台、全服务管理为中台,培训招聘等为后台支持。

活动分析其实是非常重要的一部分。比如这家淘宝店去年的销售额是50个亿,仅双十一单个活动销售额就达到了8亿。所以他们对于活动有严格的计划表,于是我们会把活动单独列一个主题进行分析。

他们在活动前期策划的时候,历史数据能够指导他做出比较好的决策。

而在活动进行中,可以通过数据监控整体的流量变化、销售情况变化。比如这次活动的某几个页面跳出率高,我通过数据发现之后,就要作出相应的调整优化,提高从流量到销量的转化率。或者说,活动过程中发现爆款商品的库存已经无法满足现状了,我需要考虑是否要把原来7天的发货期改为15天,还是说我可以推其他的产品。这些都可以凭借数据来提供决策的依据。

活动复盘环节,从整体上我可以知道活动投入和产出的金额,衡量这次活动的价值,从细节上,可以看到不同商品的销售情况,还可以分析这次活动中哪些环节是可以做的更好的。比如这次活动中,因为一些优惠券的规则设置不合理,导致大量退货,那在下次活动就要避免这样的失误。

以上为永洪科技为某行业Top1电商客户做的案例部分内容分享。

㈤ 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、

㈥ 电商怎么分析数据

电商分析数据方法如下:

一、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。

二、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。

三、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。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验:

1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。

2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。

3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中,未完成订单的占比。

四、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。

五、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。

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。

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。

六、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。

七、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。

㈦ 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,不碧销罩过周相对用的少。

二、商品类别、价格维度

本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析,先是商品总的数据预览,如图(图表在BDP个人版上制作的):

这是选取8月23日的数据,可以看出,整个平台的上架的商品量还有4372万,量还比较悔闹多;商品好评率为93%,是整个平台的平均值,那应该还算不错啦!本月的月销量还有12%,只有24-31日一共8天,完成剩下的12%应该问题不大,相当于这个超额完成销量啦,是不是平台近期上架了很多夏天商品,所以8月份超额完成也是正常,比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动,让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样,至于原因还是需要自己去找哈。

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斗拿,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!


㈧ 电商运营看自己数据主要都看什么数据都在哪里看,比如说生意参谋里哪个地方看还有看什么。求教大神啊!!

一、点击率:新品期的点击率对于流量的提升比转化率都要高,那么点击率从哪里去看呢?

点击率查看具体的路径是:生意参谋-经营分析-商品效果。

在这其中查看数据的时候要特别注意:

1)点击率不能低于3%,如果能够保证10%以上的点击率,你的手淘流量会很容易的爆发起来。

2)点击率低于3%的话,一定要去分析原因,尽快解决。影响点击率的主要因素有:主图、价格、基础销量。

3)以上数据的选择需要注意如下几点:

①端口选择PC端,因为只有PC才有点击率的数据,但是在大数据下,这个指标也是准确的。

②如果数据不够大的话,时间选择7天,只有大数据才会准确。

㈨ 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。

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