什么是电商数据分析

⑴ 电商数据分析的意义是什么

电商数据分析的意义在于：
发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。

基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持。

⑵ 什么是电商数据分析分析的主要内容是什么如何成为电商数据分析师越详细越好

技能不太清楚，主要还是看个人能力了，但它所涵盖的素养听多听重要的
数据分析师的基本素质如下：

一 态度严谨负责

严谨负责是seo数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，seo数据分析师可以说是企业的医生，他们通过企业运营数据的分析，为企业寻找症结以及问题。一名合格的seo数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应该受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对seo数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后做所做的数据分析结果都受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前失去了信任。所以，作为一名seo数据分析师就必须有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。

二 好奇心强烈

好奇心人皆有之，但是作为seo数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在seo数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的seo数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。

三 逻辑思维清晰

除了一颗探索真相的好奇心，seo数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。

通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方想。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正厘清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。

四 擅长模仿

在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿也是提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成果的模仿需要领会他人方法的精髓。理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的只是，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。

五 用于创新

通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的方法，甚至要有所创新。创新是一个优秀seo数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好的解决所面民的新问题的。

这些素质能力不是说有就有的，需要慢慢培养形成，不能一蹴而就。

希望可以解决你的问题。。。。

⑶ 电商数据分析有什么方法

1、市场分析

有市场需求的产品，即使产品品质很好也是没有前(钱)途的。虽然目前淘系电商推广渠道多样化了，但是到目前为止绝大多数客户仍然是通过搜索关键词找到需要的产品。所以如果你产品相关的关键词在淘宝上搜索量过少，至少说明当下是不太适合在淘宝上销售。

2、同行分析

做生意是一定要研究对手数据的，可以这么说，在当下电商运营中，同行的信息应该是最有价值的。这也是很多运营必须要做的事——其实在监控和分析同行的店铺。

3、分析自己店铺

数据是店铺问题诊断的基础，当我们的店铺出现问题，比如说流量下滑、转化率下滑，这肯定是有原因的，绝大多数原因我们能够通过逻辑分析去判断出个大概，我们所有的分析和判断都必须要通过数据去进行一个验证和分析，如果不经过这一步，你只是主观上分析的话，很容易出错。

⑷ 电商营销数据分析课程讲什么内容

在大数据时代下，电商企业关注产品外，更需要关注数据背后所反映的问题。如所有企业都关注的财务数据和行业竞争环境数据外，电商企业更要关注： 1．网站运营数据：PV、UV、评论数、跳出率、新用户注册购买率、广告投放转化率、平均每个用户获取成本等，SEM流量占比； 2．用户数据：网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布情况、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据。 针对电商企业对数据分析岗位的人才技能，本课程有针对性地通过在线学习向学习者传递电商营销数据分析所涵盖的数据收集、挖掘和分析、报告及应用的完整数据分析知识，且数据分析相关教学外，本课程还涵盖了电商企业组织架构、工作流程、工作方法和数据分析的工作定位等从事电商相关行业的必备知识，对于学员了解行业、深入行业和应用行业有积极意义。 最后，对于课程中的每个教学环节，几乎都涵盖了个人知识技能以及真实电商的分析和应用案例，可以帮助学员迅速进入角色，并且学以致用。

⑸ 做好电商数据分析有什么好处

1.帮助优化产品管理

①数据驱动的产品研发

如今，消费者比以往拥有了更多选择和控制权，选择过多从而导致更高的期待。作为店铺，需要更快速地提升竞争力来跟上加速增长的期待值，因此通过数据掌握消费者喜好和厌恶的信息，并在产品开发过程中利用这些知识，是创造出消费者喜爱的产品的关键。

②优化产品组合

店铺中所卖产品中每个产品组合中都有最好和最差的——这很正常。电商分析之所以不仅仅是数字呈现，是因为能够利用这些数据来分析出哪些是最畅销的产品，哪些是不畅销的产品。我们可以更深入地挖掘，找出一些产品永远卖不出去的原因，并利用分析洞察来优化产品组合。

③提升库存管理

一家店铺的可持续性取决于它的库存管理有多好。知道产品在什么位置，最合理的补货时间是什么时候，将为你省去许多麻烦。另外，电商数据分析还可以帮你预测和计划未来的库存，降低卖不出去货而导致的损失。

2.帮助提升用户体验

①收集用户行为数据

作为电商卖家，我们必须掌握消费者快速变化的偏好和期望，而最好的方法是收集用户行为数据，了解他们的需求、期望和痛点。如果你想和他们保持同步，就必须采取消费者至上的心态。

②个性化的产品推荐

在电商领域，面对需求，“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究显示，当品牌提供个性化体验时，80%的消费者更有可能进行购买，90%的消费者表示他们觉得个性化很有吸引力。新世界的规则里，个性化远远不止是简单地分类定制，而使用电商数据分析，能够预测消费者个体的需求，并提出相关的产品建议。

③参与用户体验

如今，客户体验是新的“品牌通货”。除了价格和质量，我们还需要提供吸引人的用户体验来保持客户的兴趣。而通过数据分析，我们可以看到客户在网站上花费了多少时间，哪些特性吸引了他们的注意力，以及可以改进哪些方面来创建独特、有趣、简单、无障碍的用户体验，以满足客户不断变化的需求。

3.帮助提高产品销量

①交叉销售和向上销售

很多电商卖家往往低估了给现有客户交叉销售和向上销售的力量。根据福布斯的报道，吸引新客户的成本是留住现有客户的5倍。最重要的是，一家公司65%的业务来自现有客户，因此利用电商数据进行重定向战略可能有更大的利润空间。

②最大化广告开支回报率

使用电商数据分析可以帮你发现企业是否像一个正在漏水的桶，可以做些什么来最大化广告支出。与其把钱浪费在不起作用的广告上，你可以专注于针对正确目标受众的广告。

⑹ 电商数据分析的完整流程是什么

①独立用户访问量： 就是常说到的UV，即有多少台计算机在24小时内访问网站(UV和IP并不等同)。

②积极访问者比率： 如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断上升的。

③忠实访问者比率： 每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。

④客户转化率： 转化率指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。转化率是网站最终能否盈利的核心，提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。

⑤客单价： 每一个顾客平均购买商品的金额，即平均交易金额。

⑥客户满意度： 客户期望值与客户体验的匹配程度。换言之，就是客户通过对一种产品可感知的效果与其期望值相比较后得出的指数。

⑦用户回访率： 衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次访问。

⑧投资回报率： 用来衡量营销费用的投资回报，把钱分配给有最高回报率的营销方式。

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⑺ 电商数据分析常用方法有哪些

1.对比分析

横向对比：简单的说就是和谁对比?假如说我们上个月店铺的成交额增长了30%，那么我们是不是应该开心呢?

这里我们还要参考竞争对手的成交额，数据时代，我们可以很轻易的拿到竞争对手的相关数据。

纵向对比：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：

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。

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。

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够买。

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。

我们常常用到的日活跃用户量、月活跃用户量、季度活跃用户量，来检测我们店铺的流量。有的时候可能会看到我们的日活，在一段时期内都是逐渐增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做留存分析的话，这个结果很可能是一个错误的。

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

大部分电商公司会频繁搞促销，一般来说每次打的旗帜无非是全网最低，但是如何才能确定是全网最低呢?

这时候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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⑻ 如何做电商数据分析

1. 网站数据

IP丶PV丶平均浏览页数丶在线时间丶访问深度比率丶访问时间比率。这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，需要不断去完善购物体验。

2. 运营数据

总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利润丶毛利率丶下单转化率丶付款转化率丶退货;每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点分析内部的工作，如产品引导丶定价策略丶促销策略丶包邮策略等。

有关于这方面的需要可以直接联系任拓数据科技（上海）有限公司，该公司通过海量电商大数据分析，提供行业深度观察，产出行业趋势报告，累积行业洞察能量，在多种商业场景中为客户提供数据的价值，，帮助客户公司持续创新和成功。

⑼ 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

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⑽ 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。